给编码 Agent 用的代理和技能，让模型用「原始人式」极简表达回答，砍掉约 65% 的 token 消耗。

一个用 Rust 写的单文件 CLI 代理，在跑常见开发命令时把 LLM token 消耗砍掉 60-90%，帮编码 Agent 省成本。

开源可观测性平台，统一收集日志、指标、链路、RUM 和会话回放，单二进制部署，存储成本比 Datadog、Splunk、Elasticsearch 低约 140 倍。

给 LLM 加一层语义缓存，相似问题直接命中缓存结果，省下重复调用 API 的钱和时间，已集成 LangChain 和 llama_index。

把分散在多家云上的 GPU 资源统一调度成一台「AI 超算」，自动选最便宜的可用算力跑训练、微调和推理任务，省去手动比价与跨云管理。

面向 AI/ML 工作流的 Python 编排框架，用装饰器写 DAG，支持本地到 Kubernetes、多云部署，并带实验追踪和成本优化。

面向 Agent 系统的模型路由网关，50ms 内把每个请求分派到最合适的模型，只改一个 endpoint 就能省下 40-70% 成本。

给编码 Agent 做黑盒成本控制的工具，通过经验驱动的方式压降 Claude Code、Codex 等 Agent 的调用开销。

给 AI 编码 Agent 做可观测与成本优化的基础设施，通过减少 token 消耗和算力占用，让同样的 Agent 花更少的钱干更多的活。

面向 AI Agent 的级联运行时，在 Agent 循环内按成本、延迟、质量和策略动态调度模型与决策，帮你在不牺牲效果的前提下省下推理开销。

给 AI 驱动的云和 Kubernetes 运维加上安全护栏，防止自动化操作越权或误改生产环境，适合在 MLOps 和 DevOps 流程中做安全管控。

本地部署的 Anthropic 兼容 AI 网关，按「先便宜后贵」路由模型，带质量门控、安全模型切换和内置成本看板，帮你在多模型调用中省钱又不掉质量。

本地模型路由器，把日常 agent 任务分给便宜模型，难题留给最强模型，让 Codex 和 Claude Code 订阅更耐用、更省钱。