エージェントの入力を LLM に送信する前に圧縮し、同じ回答を少ないトークン数で実現するライブラリ・プロキシ・エージェント統合ツール
中辛 の解説
Headroom はエージェント・アプリケーションから LLM へ送信されるコンテンツ（JSON ログ、ソースコード、テキストなど）を自動的に検出して型別に圧縮し、トークン使用量を削減します。ContentRouter が内容タイプを判定し、SmartCrusher（JSON）、CodeCompressor（AST）、Kompress-v2-base（テキスト）の 3 つの圧縮器を使い分けます。ローカル実行により入力はあなたのマシンに留まり、圧縮後のプロンプトと検索ツール呼び出し用の CCR（可逆圧縮・復元）を LLM に送ります。Python・TypeScript ライブラリとして埋め込むか、ゼロコード変更のプロキシ（ポート 8787）として起動するか、Claude Code・Cursor・Cline など 14+ のエージェントに対して headroom wrap で直接統合できます。出力トークン削減機能（簡潔な指示追加・推論努力の動的調整）により、モデルが書き戻すトークンも削減します。実装が完成済みで、ベンチマーク（SRE デバッグで 57% 削減、検索結果で 21% 削減）と精度評価（GSM8K・TruthfulQA・SQuAD で実施）が記載されています。
こんなリポジトリです
こんなときに便利です
- SRE チームが膨大なログ出力を圧縮して、デバッグ時に LLM エージェントへ送信するトークン数を削減
- 開発者が大規模コードベースの検索結果（100 件以上）を RAG チャンクとして圧縮し、Claude Code や Cursor での検索精度を保ちながらコスト削減
- GitHub Issue の大量情報を圧縮して自動トリアージ エージェントに渡し、API 呼び出しコストを削減
主な機能
ほかとの違い
ローカル実行のため入力データが外部に送信されず、プロンプトキャッシュを損なわない設計と、推論パラメータ（thinking tokens・output effort）を利用した出力トークン削減によって、従来の圧縮手法より透過的で安全な統合が可能です。
このリポジトリの作り方
はじめてですか？ むずかしくありません — 上から順にたどれば、自分の環境で動かして味見できます。
準備するもの
- Python 3.10 以上（推奨 3.13）
- OpenAI、Anthropic、Bedrock などの LLM API キー（プロキシ・ライブラリ経由で利用時）
すぐに始める
- headroom-ai をインストールします。
pip install "headroom-ai[all]"
別案：uv ツール機能を使用（分離環境）
uv tool install --python 3.13 "headroom-ai[all]"
- 設定を確認します。
headroom doctor
- プロキシを起動するか、エージェントをラップします。プロキシモード：
headroom proxy --port 8787
またはエージェント統合（例：Claude Code）：
headroom wrap claude
- 削減量を確認します。
headroom perf
headroom dashboard
- Python で直接使用する場合：
from headroom import compress
from openai import OpenAI
messages = [{"role": "user", "content": "Analyze these results"}]
result = compress(messages, model="gpt-4o")
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(model="gpt-4o", messages=result.messages)
print(f"Saved {result.tokens_saved} tokens ({result.compression_ratio:.0%})")
ギット飯トライで味見
入れるのが面倒で少し不安だったなら — 安全スキャンからインストールまで、ターミナル一行で終わります。
ターミナルに貼り付ければ、ギット飯の安全スキャン → 隔離フォルダへ clone → インストール → 実行方法の案内まで自動です。はじめてでも大丈夫 — この一行だけです。
npx gitbap-try headroomlabs-ai/headroom
Node.js さえあれば、インストールなしで動きます · ギット飯トライとは？ →
これを仕事に活かす
味見がすんだら次は応用です — 仕事やビジネスに活かす方法をまとめました。
レシピ — AI にこのまま頼んでみてください
レシピを読み込んでいます…
スター推移 · 7日
確認日時
使いやすさ · まねしやすいか
- ゆるいライセンス
- テストあり
- サンプル集
- 最近の更新
- AGENTS.md
- llms.txt
- テンプレート
最近の更新あり · 2026 年に作成
「LLM ツール・RAG」 こういうリポジトリを毎週受け取りませんか？
毎週月曜の朝、選んだ一膳だけ。広告なし · いつでも解除。
自分のリポジトリですか？ README にギット飯バッジを貼る
[](https://www.gitbap.com/r/headroomlabs-ai/headroom)Claude からそのまま使う — ギット飯のつなぎ方
ギット飯を Claude につなぐと、こうしたリポジトリを Claude・Cursor・Codex から直接さがして試せます。
Claude の設定 → コネクタにこのアドレスを貼り付け。
https://www.gitbap.com/api/mcpプラグインを入れると /gitbap-trending·/gitbap-try のスラッシュコマンドで、その場でリポジトリを試せます。Claude Code で下の 2 行を順に実行してください。
/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork/plugin install gitbap-cowork@gitbapAI が README をもとに要約しました · 原文を見る