capsul 是一款专为 Claude Code 和 Codex 用户打造的上下文压缩工具，它会根据你设定的 token 预算，为任务构建最小化的上下文，而不是把整个文件一股脑塞给 AI。通过对比传统"全量投喂"的方式，capsul 能让你清晰地看到节省了多少 token，从而用更少的开销获得同样的回答。

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您的 Claude Code 和 Codex 套餐，价值大幅延伸

Kjuu创始人

你好，Product Hunt 👋

我是 Adrien，我们打造了 capsul。

这个项目起源于一个很无聊的问题：我每周三总是在任务中途把 Claude 套餐用完。不是因为我干得更多，而是因为长会话里的每一轮都会重新发送此前所有的内容。问题本身只是四舍五入的小误差，但围绕它的上下文才是真正要付费的部分。

capsul 介于你和已经在用的 agent CLI 之间，只向其发送任务真正需要的内容。回答仍然由你现有的 Claude 或 ChatGPT 订阅完成，因此无需粘贴 API key，也不会出现第二份模型账单。

我最在意的部分是基准测试。这个赛道的每个工具都声称能做到 10 倍提升。所以我跑了 9 个 Claude 模型，每个模型 5 个任务，2 个实验组，共 180 个单元格，没有丢弃任何一项，并公开了所有区间数据，包括三个在使用 capsul 后未通过答案校验的模型。中位数减少 58% 的输入量，区间在 32% 到 80% 之间。即便某一行没能说明任何问题，它也照样留在表格里。

原始数据与方法说明：https://www.capsul.chat/benchmark

可以在你自己的代码仓库上免费试用 10 次提示，让你能用自己的代码来衡量，而不是只相信我的数据。

很乐意回答任何问题，尤其是关于方法论的。你希望我补充哪些目前还没有测量的指标？

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