Dein KI-Agent ertrinkt
im CLI-Rauschen. Beheb das.
rtk komprimiert Kommandoausgaben, bevor sie das Kontextfenster erreichen. Besseres Reasoning. Längere Sessions. Geringere Kosten.
Why RTK? The numbers.
89% noise reduction measured across 2,900+ real-world dev commands: cargo test 91.8%, git status 80.8%, find 78.3%, grep 49.5%. Free, open source (MIT, Rust).
📊 RTK Token Savings
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Total commands: 2,927
Input tokens: 11.6M
Output tokens: 1.4M
Tokens saved: 10.3M (89.2%)
By Command:
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Command Count Saved Avg%
rtk find 324 6.8M 78.3%
rtk git status 215 1.4M 80.8%
rtk grep 227 786.7K 49.5%
rtk cargo test 16 50.1K 91.8%
$
- Claude Code
- Cursor
- Aider
- Gemini CLI
- OpenAI Codex
- Cline
- Windsurf
- GitHub Copilot
Eine Schmiede. Drei Werkzeuge.
RTK, ICM und Vox teilen eine Philosophie: Open Source, Rust, null Telemetrie, local-first.
Befehle, Datei-Reads, Tests — 60-90% komprimiert bevor sie das Kontextfenster erreichen. Null Config.
89% Rauschen entferntPersistenter Speicher über Sitzungen. Dein Agent macht weiter, wo er aufgehört hat — Entscheidungen, Fehler, Kontext.
Unendlicher KontextspeicherSprachausgabe für deinen KI-Agenten. Drei TTS-Backends, vier Claude Code-Integrationsmodi.
3 TTS-Backends
Das Problem mit KI-Coding heute
Jeder Befehl deines Agenten verschmutzt das Kontextfenster mit Rauschen. Das kostet dich.
Kontextverschmutzung
Dein 200K-Kontextfenster ist nicht unendlich. Wenn cargo test 5.000 Token Boilerplate ausgibt, sind das 5.000 Token weniger fürs Reasoning.
context_quality: degraded ▼ Sessions zu kurz
Der Kontext läuft über, der Agent startet neu, du verlierst den Faden. Bei Flatrate-Plänen erreichst du Limits 40% schneller als nötig.
session_remaining: 32% ▼ Explodierende Kosten
Bei Token-basierter Abrechnung (API, Gemini CLI, Aider) sind 70% deiner Rechnung Rauschen. Ein 10er-Team verschwendet ~$1.750/Monat.
token_waste: $1,750/mo ▲
Sieh den Unterschied
Echte Ausgaben, echte Einsparungen. Seite-an-Seite-Vergleich mit echten Befehlen.
Echte Einsparungen
Echtes Feedback eines zufriedenen Entwicklers mit rtk gain.
Feedback eines Entwicklers
Nach einigen Wochen täglicher Nutzung: 15.720 Befehle, 138M Tokens gespart. Führen Sie rtk gain aus, um Ihre zu sehen.
Detaillierte Aufschlüsselung
Tägliche, wöchentliche und monatliche Statistiken pro Befehl. Verfolgen Sie Ihre Einsparungen.
Per-command analytics
Kein KI-Tool bietet unbegrenzte Nutzung. Jeder Token zählt.
Selbst bei $200/Mo haben alle Tools Limits. RTK komprimiert CLI-Rauschen, damit deine Limits weiter reichen.
Eine typische 2h-Coding-Session mit einem KI-Agenten:
Ohne RTK können CLI-Ausgaben allein ein 200K-Kontextfenster überlaufen. Basierend auf Ø3.500 Tokens/Befehl gemessen an 2.900+ echten Befehlen.
Preise verifiziert Feb. 2026. Limits variieren je nach Nutzung und Plan. RTK-Einsparungen basieren auf Ø89% Komprimierung über 2.900+ echte Befehle.
RTK Cloud
Transparenz und Kontrolle über die KI-Kosten deines Teams. Wisse, was verschwendet wird. Beheb es.
Token-Analytics
Dashboard pro Dev, pro Projekt, pro Tool
Team-Sparberichte
„Dein Team hat diesen Monat $4.200 gespart"
Rate-Limit-Alarme
Monitoring & smarte Benachrichtigungen
Enterprise-Kontrollen
SSO, Audit-Logs, Compliance
Kostenlos für Open-Source. Teams ab $15/Dev/Monat.
0 Teams auf der Warteliste
Kein Spam. Eine E-Mail zum Launch.
In 30 Sekunden starten
Installieren, Auto-Rewrite-Hook aktivieren, und jeder Befehl wird automatisch komprimiert.
Schnellinstallation
Einzeiler für Linux & macOS
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/rtk-ai/rtk/refs/heads/master/install.sh | sh Via Homebrew
macOS & Linux
brew install rtk brew upgrade rtk Dann den Auto-Rewrite-Hook aktivieren
rtk init --claude-code Installiert PreToolUse-Hook in Claude Code settings.json — jeder Bash-Aufruf wird automatisch umgeschrieben. Vollständige Anleitung →
rtk init --cursor Konfiguriert Cursors .cursorrules, um Bash-Befehle durch rtk zu leiten. Vollständige Anleitung →
rtk init --global Installiert einen globalen Shell-Hook — funktioniert mit Aider, Gemini CLI, Codex, Windsurf und jedem Terminal-KI-Tool. Vollständige Anleitung →
curl ... | sh rtk init --claude-code rtk gain Deine KI muss nicht
das alles lesen.
Installiere rtk. Besserer Code, längere Sessions, geringere Kosten.
Frequently asked questions
What is RTK (Rust Token Killer)?
RTK is an open-source CLI tool that compresses command outputs before they reach the AI context window. It reduces token usage by 60-90% with zero configuration changes, enabling longer AI coding sessions and lower API costs. RTK is written in Rust, MIT licensed, and works transparently with Claude Code, Cursor, and any terminal-based AI assistant.
How many tokens does RTK actually save?
Based on measurements across 2,900+ real-world commands, RTK removes an average of 89% of CLI output noise. Command-level savings: cargo test (91.8% savings), git status (80.8%), find (78.3%), grep (49.5%). A developer who ran 15,720 commands saved 138 million tokens over several weeks, tracked live via rtk gain.
Is RTK free? Are there usage limits?
RTK is completely free. It is open source under the MIT license, with source code available on GitHub at github.com/rtk-ai/rtk. There are no usage limits, no API keys required, no telemetry, and no accounts. RTK Cloud (waitlist) will offer additional team features.
Which AI coding tools and commands does RTK support?
RTK works with Claude Code (Anthropic), Cursor, Gemini CLI, Aider, and any AI assistant that reads terminal output. It supports all major CLI commands: cargo test, pytest, go test, git diff, git status, git log, grep, find, ls, pnpm list, tsc, eslint, prisma, docker, kubectl, and more.
How does RTK work without changing my workflow?
Running rtk init --global installs a PreToolUse hook in Claude Code that automatically rewrites Bash commands to rtk equivalents at the proxy layer. You continue using your normal commands. RTK intercepts and compresses the output before it enters the context window, with no manual changes to prompts or workflows needed.
Does RTK affect code quality or AI reasoning accuracy?
No. RTK removes verbose boilerplate and repetitive output noise, not meaningful content. Test failures, error messages, diffs, and stack traces are preserved in full. The AI receives the same essential information with 89% less noise, which typically improves reasoning quality by reducing context pollution.