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Agentes48 mil · #4689

tokenwise

Faz seu agente escolher o modelo de IA mais barato e eficiente para cada tarefa. Ajuda a economizar dinheiro em custos de processamento de IA.

O que ela faz

O TokenWise ajuda a economizar dinheiro no uso de inteligência artificial, escolhendo o modelo de IA mais barato que consegue fazer o trabalho. Ele registra quanto cada tarefa custou e permite testar qual modelo funciona melhor para você.

Quando usar

  • ✓Para reduzir custos sem perder qualidade nas respostas.
  • ✓Para verificar se um modelo mais simples é suficiente para suas tarefas.
  • ✓Para entender onde o dinheiro está sendo gasto com IA.

Exemplo do que pedir para a IA

“Quero testar se o modelo Haiku consegue reescrever este parágrafo para ser mais simples.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/skills/tokenwise/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/skills/tokenwise/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

O TokenWise analisa sua tarefa e a envia para o modelo de IA mais adequado e econômico. Ele anota o custo exato de cada tarefa e permite comparar diferentes modelos para garantir que você está usando a melhor opção.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill tokenwise

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/skills/tokenwise/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

TokenWise — Roteador de Modelos Guiado por Medição

Visão Geral

Uma habilidade do Claude Code que roteia automaticamente sub-tarefas para o modelo mais barato que pode lidar com elas (Haiku para trabalho braçal, Sonnet para raciocínio com escopo, Opus apenas para síntese), então registra cada tarefa roteada em um NDJSON local com números reais de tokens + custo. Inclui um subcomando de teste A/B que executa a mesma tarefa em múltiplos níveis e pontua a qualidade, para que as decisões de roteamento sejam verificadas contra a carga de trabalho real do usuário — não estimadas.

O próprio rastreador de bugs da Anthropic (Issue #27665) relata que 93,8% dos tokens do Claude Code de assinantes Max fluem para o Opus. Roteadores existentes (claude-router, wshobson, VoltAgent) fixam modelos estaticamente ou roteiam por heurísticas baseadas em "vibes" sem medição. TokenWise preenche a lacuna de medição.

Quando usar

  • Reduzir o gasto de tokens do Claude Code sem sacrificar a qualidade da saída
  • Validar se Haiku/Sonnet é "bom o suficiente" para uma classe de tarefa específica antes de confiar no roteamento automático
  • Auditar onde os tokens do Opus estão sendo realmente consumidos
  • Registrar dados de custo por sessão para finanças ou chargeback

Subcomandos

  • /tokenwise:install — instalador guiado com pré-visualização de diff, backups automáticos e modo --dry-run
  • /tokenwise:report — resumo de tokens + custo por sessão vs. linha de base de todos os Opus
  • /tokenwise:summary [--week|--month|--all] — agregado histórico com tendência
  • /tokenwise:ab "<task>" — teste A/B da mesma tarefa em múltiplos níveis, gera uma comparação em markdown
  • /tokenwise:undo — restaura CLAUDE.md / settings.json do backup

Taxonomia de roteamento

Nível Modelo Classe de tarefa
Mecânico Haiku 4.5 leituras de arquivo, grep, formatação, renomeação, edições simples, consultas de documentação
Raciocínio com escopo Sonnet 4.6 refatoração de arquivo único, pesquisa com escopo, escrita de testes
Síntese Opus 4.7 decisões de arquitetura, refatoração de múltiplos arquivos, revisão de segurança

Limites de segurança:

  • Haiku nunca gera subagentes adicionais
  • Profundidade máxima de geração = 2
  • Subagentes que precisam de um modelo mais inteligente retornam ao pai — eles nunca escalam por conta própria
  • Tarefas com menos de 100 caracteres e sem contexto de arquivo são executadas inline (custo adicional do subagente > economia)
  • Contexto do subagente >30k tokens aumenta o nível

Privacidade

Zero telemetria. Todos os logs em .tokenwise/log.ndjson são locais para o projeto. Descrições de tarefas truncadas para 80 caracteres e sem conteúdo de arquivo antes do registro. Nenhum endpoint de análise existe no código-fonte.

Instalação

Em qualquer sessão do Claude Code:

/plugin marketplace add CodeShuX/tokenwise
/plugin install tokenwise@tokenwise

Em seguida, execute /tokenwise:install e siga as instruções guiadas.

Limitações

  • Contagens de tokens aproximadas com ±2% em relação à fatura da Anthropic
  • O modo de teste A/B custa tokens extras (uma tarefa × N níveis) — validação intencional única
  • Apenas Anthropic por design (use LiteLLM ou OpenRouter para fornecedores cruzados)
  • O parâmetro de subagente model: tem bugs conhecidos de falha silenciosa em algumas compilações do Claude Code — a habilidade verifica isso na instalação e se recusa a configurar se o roteamento estiver quebrado

Código-fonte

Perguntas frequentes

Como o TokenWise escolhe o modelo certo?

Ele usa uma lista pré-definida: tarefas simples e rápidas vão para o Haiku, tarefas que exigem um pouco mais de raciocínio vão para o Sonnet, e tarefas complexas como planejar a arquitetura de um software vão para o Opus. Ele também pode aumentar o modelo se a tarefa for mais complicada do que o esperado.

O TokenWise envia meus dados para algum lugar?

Não, ele é totalmente privado. Todas as informações de custo e as tarefas são salvas apenas no seu computador, e os dados sensíveis são protegidos.

O que é o teste A/B?

É uma função que permite rodar a mesma tarefa em diferentes modelos de IA ao mesmo tempo. Isso ajuda você a ver qual modelo entrega a melhor qualidade para o seu uso específico, garantindo que a economia não prejudique o resultado.

Detalhes

Descrição original do autor

Measurement-driven model router for Claude Code. Routes Haiku/Sonnet/Opus per task class, logs every routed task with real $ numbers, and A/B tests cheaper tiers before you trust the savings.

repo: sickn33/agentic-awesome-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
48 mil
Posição no ranking
#4689
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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