Votre agent IA se noie
dans le bruit CLI. Résolvez ça.
rtk compresse les sorties des commandes avant qu'elles n'atteignent la fenêtre de contexte. Meilleur raisonnement. Sessions plus longues. Coûts réduits.
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
Une forge. Trois outils.
RTK, ICM et Vox partagent une philosophie : open source, Rust, zéro télémétrie, local-first.
Commandes, lectures de fichiers, tests — compressés à 60-90% avant d'atteindre votre contexte. Zéro config.
89% de bruit suppriméMémoire persistante entre les sessions. Votre agent reprend là où il s'était arrêté — décisions, erreurs, contexte.
Mémoire de contexte infinieSortie vocale pour votre agent IA. Trois backends TTS, quatre modes d'intégration Claude Code.
3 backends TTS
Le problème du codage IA aujourd'hui
Chaque commande exécutée par votre agent pollue la fenêtre de contexte avec du bruit. Voici ce que ça vous coûte.
Pollution du contexte
Votre fenêtre de 200K tokens n'est pas infinie. Quand cargo test déverse 5 000 tokens de boilerplate, c'est 5 000 tokens de moins pour raisonner sur votre code.
context_quality: degraded ▼ Sessions trop courtes
Le contexte déborde, l'agent redémarre, vous perdez le fil. Avec les forfaits, vous atteignez les limites 40% plus vite que prévu.
session_remaining: 32% ▼ Des coûts qui explosent
Avec le paiement au token (API, Gemini CLI, Aider), 70% de votre facture est du bruit inutile. Une équipe de 10 gaspille ~1 750$/mois.
token_waste: $1,750/mo ▲
Voyez la différence
Des sorties réelles, des économies réelles. Comparaison côte à côte sur de vraies commandes.
Économies réelles
Retour réel d'un développeur satisfait via rtk gain.
Retour d'un développeur
Après quelques semaines d'utilisation quotidienne : 15 720 commandes, 138M tokens économisés. Lancez rtk gain pour voir les vôtres.
Détail par commande
Statistiques quotidiennes, hebdomadaires et mensuelles. Suivez vos économies dans le temps.
Per-command analytics
No AI tool offers unlimited usage. Every token counts.
Even at $200/mo, every tool has caps. RTK compresses CLI noise so your limits stretch further.
A typical 2h coding session with an AI agent:
Without RTK, CLI output alone can overflow a 200K context window. Based on avg 3,500 tokens/command measured across 2,900+ real commands.
Pricing verified Feb 2026. Limits vary by usage and plan. RTK savings based on avg 89% compression across 2,900+ real commands.
RTK Cloud
Visibility and control over your team's AI coding costs. Know what's wasted. Fix it.
Analytique des tokens
Dashboard par dev, par projet, par outil
Team savings reports
« Votre équipe a économisé 4 200$ ce mois »
Alertes de limites
Monitoring & notifications intelligentes
Contrôles entreprise
SSO, audit logs, compliance
Free for open-source. Teams from $15/dev/month.
0 teams on the waitlist
Pas de spam. Un seul email au lancement.
Démarrez en 30 secondes
Installez, activez le hook auto-rewrite, et chaque commande est compressée automatiquement.
Installation rapide
Une ligne pour 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 Puis activez le hook auto-rewrite
rtk init --claude-code Installe un hook PreToolUse dans Claude Code settings.json — chaque appel Bash est réécrit automatiquement. Guide complet →
rtk init --cursor Configure le .cursorrules de Cursor pour router les commandes Bash via rtk. Guide complet →
rtk init --global Installe un hook shell global — fonctionne avec Aider, Gemini CLI, Codex, Windsurf et tout outil IA terminal. Guide complet →
curl ... | sh rtk init --claude-code rtk gain Votre IA n'a pas besoin
de lire tout ça.
Installez rtk. Meilleur code, sessions plus longues, coûts réduits.
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.