llmtrim
Proxy local qui compresse vos requêtes API LLM afin que vous payiez moins, sans changement dans les réponses. Réduit les tokens gaspillés des invites, de l'historique, de la sortie des outils et du code avant qu'ils ne soient envoyés : -31% d'entrée / -74% de sortie, mesuré en direct. Tout fournisseur, pas d'appels de modèle supplémentaires.
Réduisez les coûts d'utilisation de l'API LLM en compressant les demandes sans changer les réponses.
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Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentProxy local qui compresse vos requêtes API LLM afin que vous payiez moins, sans changement dans les réponses. Réduit les tokens gaspillés des invites, de l'historique, de la sortie des outils et du code avant qu'ils ne soient envoyés : -31% d'entrée / -74% de sortie, mesuré en direct. Tout fournisseur, pas d'appels de modèle supplémentaires.
llmtrim compte 194 étoiles sur GitHub. Il a été forké 14 fois. llmtrim est écrit principalement en Rust. Il est développé activement depuis 2026. llmtrim est disponible sous licence MPL-2.0. Ses principaux thèmes sont : agentic-coding, ai, anthropic, claude-code.
Qu'est-ce que llmtrim ?
Proxy local qui compresse vos requêtes API LLM afin que vous payiez moins, sans changement dans les réponses. Réduit les tokens gaspillés des invites, de l'historique, de la sortie des outils et du code avant qu'ils ne soient envoyés : -31% d'entrée / -74% de sortie, mesuré en direct. Tout fournisseur, pas d'appels de modèle supplémentaires.
llmtrim est-il open source ?
llmtrim est un projet open source. Il est distribué sous licence MPL-2.0.
llmtrim est-il gratuit ?
Oui. llmtrim est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est llmtrim ?
llmtrim est disponible sous licence MPL-2.0.
Dans quel langage llmtrim est-il écrit ?
llmtrim est écrit principalement en Rust.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/fkiene-llmtrim.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.