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[1.0.0] — 2026-07-07

Primer lanzamiento público.

El producto

  • Proxy de compresión de contexto como imagen: reescribe las partes voluminosas de cada request LLM (system prompt, docs de herramientas, historial antiguo, salidas grandes de herramienta) en páginas PNG densas de 1-bit antes de que salgan de tu máquina. Servidor Node local y host de Cloudflare Workers.
  • Matemática de billing exacta por proveedor (src/core/): parches de 28px de Anthropic + sobrecarga de 3–4 tokens/bloque (sweep propio, residuo cero), fórmulas de OpenAI y Gemini auditadas contra la documentación oficial. Exportado en la raíz del paquete (anthropicImageTokens, resolveAnthropicVisionTier, límites de tier).
  • Config de render de producción medida: atlas de glifos 1-bit denso (sin anti-aliasing), páginas de tier estándar — cada decisión respaldada por un comprobante de benchmark en benchmarks/*/results/.
  • Harnesses de benchmark (benchmarks/): billing-sweep (contabilidad de tokens) y density-frontier (frontera de precisión de lectura entre modelos/densidades), re-ejecutables vía API, OpenRouter, Claude Code CLI, o a través de OmniRoute (--via-omniroute).
  • Reintento en caso de rechazo: un sniffer SSE/JSON repite el request original cuando un modelo rechaza la página renderizada (kill switch retryRefusalWithOriginal).
  • Cache de render LRU para páginas deterministas.
  • Motor de OmniRoute: se distribuye como el motor de compresión omniglyph en OmniRoute (modo único y pipeline apilado), con gates fail-closed y contabilidad de tokens consciente de imágenes.

Los números (todos reproducibles)

  • Render de ejemplo de UI: 1015 chars → PNG 438×120, 254 → 84 tokens (66,9% ahorrado).
  • Página estándar 1568×728 = 1456 tokens de imagen sin importar cuánto texto contenga.
  • Claude lee páginas densas de 1-bit al 100% en la densidad de producción; Opus 4.8 lee 77–87% a 10×16.

Decisiones negativas (medidas, no opiniones)

  • El tier de alta resolución es una trampa de billing: la página de 1928² se cobra WYSIWYG pero el encoder no recibe la resolución completa — ambos tiers renderizan páginas estándar.
  • GPT-5.5 rechazado: 0/60 lecturas del strip denso y ~40× de inflación de completion vs. el control de texto.
  • gpt-4o-mini nunca se convierte en imagen (el piso de 2833/5667 tokens lo hace no rentable).
  • Gemini 2.5-flash confabula en vez de abstenerse en páginas densas (0/26) — pendiente reprueba con cuota paga.