AI 에이전트의 프롬프트와 로그, 검색 결과 등을 압축해 토큰 사용량을 줄이는 라이브러리·프록시·도구
중간맛 분석
Headroom은 JSON, 소스 코드, 일반 텍스트를 각각 다른 방식으로 압축해서 프롬프트 토큰을 줄입니다. ContentRouter가 콘텐츠 유형을 감지하고 SmartCrusher(JSON), CodeCompressor(AST), Kompress-v2-base(텍스트)를 선택합니다. 원본은 로컬에 캐시되어 모델이 필요시 headroom_retrieve로 전체 텍스트를 불러올 수 있습니다. Python 라이브러리, HTTP 프록시, 여러 에이전트를 위한 자동 래핑, MCP 서버 모드를 제공합니다. 설치 후 Python 코드 한 줄이나 headroom proxy로 바로 사용 가능하며, 실제 실행 명령어와 health check 도구(headroom doctor)가 포함됩니다.
이런 레포예요
이럴 때 쓰면 좋아요
- SRE가 55K 토큰의 사건 로그를 24K로 압축해 디버깅 중 토큰 비용 57% 절감
- 개발자가 RAG 검색 결과 100개(17K 토큰)를 13K로 압축해 코드 검색 토큰 21% 절감
- Cursor/Claude Code 사용자가 긴 파일과 도구 출력을 자동으로 압축해 문맥 윈도우 효율성 증대
핵심 기능
대안 대비 차별점
원본을 로컬에 유지하면서 압축을 자동으로 역변환 가능한 CCR 방식과, 여러 에이전트를 한 번에 감싸는 CLI 래핑 기능이 차별점입니다.
먹어본 사람들
실제로 차려 먹어본 손님들의 흔적이에요 — 한마디와 완주 인증 모두 검수 후 공개돼요.
이 레포, 해먹는 법
처음 오셨어요? 어렵지 않아요 — 위에서 아래로 따라 하면 내 컴퓨터에 이 레포를 차려서 바로 맛볼 수 있어요.
준비물
- Python 3.10 이상
- Anthropic 또는 OpenAI API 키 (선택, 토큰화기 사용 시)
- 프록시나 에이전트 래핑 시 네트워크 포트 8787
바로 차려먹기Python (uv)
깃밥이 레포 구조를 확인하고 만든 실행 명령이에요. 터미널에 붙여넣으면 받기부터 실행까지 한 번에 진행돼요.
git clone --depth 1 https://github.com/headroomlabs-ai/headroom.git && cd headroom && uv sync
uv가 없다면: brew install uv · 실행 명령은 README를 확인하세요.
코드는 내 컴퓨터에서 실행돼요 — 처음 보는 레포라면 내용을 한번 훑어보고 실행하는 습관을 추천해요.
README가 안내하는 자세한 단계 보기
- 설치
pip install "headroom-ai[all]"
- (선택) 프록시 시작
headroom proxy --port 8787
- Python에서 직접 사용
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%})")
- (또는) Claude Code 에이전트 래핑
headroom wrap claude
- 상태 확인
headroom doctor
- (선택) 실시간 대시보드 보기
headroom dashboard
깃밥트라이로 맛보기
받아보기 귀찮고 살짝 불안했다면 — 안전 스캔부터 설치까지 터미널 한 줄로 끝나요.
터미널에 붙여넣으면 깃밥 안전 스캔 → 격리 폴더 clone → 설치 → 실행법 안내까지 자동이에요. 처음이어도 괜찮아요 — 이 한 줄이 전부예요.
npx gitbap-try headroomlabs-ai/headroom
Node.js만 있으면 설치 없이 실행돼요 · 깃밥트라이가 뭐예요? →
이걸로 써먹는 법
맛봤다면 이제 써먹을 차례 — 이 레포를 내 일과 사업에 응용하는 방법을 모아뒀어요.
🍳 레시피 — AI에게 이대로 시켜보세요
레시피 불러오는 중…
별 추이 · 7일
확인 시각
활용성 · 따라 만들기 좋은가
- 관대한 라이선스
- 테스트 있음
- 예제 디렉토리
- 최근 활동
- AGENTS.md
- llms.txt
- 템플릿
🟢 최근 활동 있음 · 2026년 생성
「LLM 도구·RAG」 이런 레포, 매주 받아보실래요?
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내 레포인가요? README에 깃밥 배지 달기
[](https://www.gitbap.com/r/headroomlabs-ai/headroom)🔌 클로드에서 바로 써보기 — 깃밥 연결하는 법
깃밥을 클로드에 연결하면 이런 레포를 클로드·커서·Codex에서 바로 찾고 체험할 수 있어요.
클로드 설정 → 커넥터에 이 주소를 붙여넣기.
https://www.gitbap.com/api/mcp플러그인을 설치하면 /gitbap-trending·/gitbap-try 슬래시 커맨드로 레포를 그 자리에서 체험. Claude Code에서 아래 두 줄을 차례로 실행하세요.
/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork/plugin install gitbap-cowork@gitbapAI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기