Headroom

简介

Headroom 的压缩完全在用户自己的机器上运行，提示词、代码和工具输出只发给用户配置的模型服务商，不经过 Headroom 的服务器；开源版默认发送匿名压缩统计，可一键关闭。官方 README 给出的离线基准：代码搜索结果节省 21%、SRE 事故排查 57%、代码库探索 42%、GitHub issue 分诊 30%，重复度高的 JSON 数组和日志可超过 90%，而本就紧凑的文字几乎压不动；10K token 的 JSON 压缩耗时约 0.21 毫秒。安装：uv tool install --python 3.13 "headroom-ai[all]" 或 pip install "headroom-ai[all]"（npm 包 headroom-ai 只是 TypeScript SDK，不带命令行）。GitHub 仓库 headroomlabs-ai/headroom 约 7.6 万星（2026-10-20 读取）。官方来源：https://www.headroomlabs.ai/ 、https://github.com/headroomlabs-ai/headroom 、https://docs.headroomlabs.ai/docs 。 定价：开源免费（Apache-2.0，pip / uv 安装 headroom-ai）；企业版（VPC 部署、定制压缩管线、SLA）需联系销售，官网未公布价格

• 三种接入方式Python / TypeScript 库 compress(messages)、零改代码的本地代理 headroom proxy --port 8787、MCP 服务器（headroom_compress / headroom_retrieve / headroom_stats）
• 一条命令包装编码智能体headroom wrap claude、codex、cursor、aider、opencode、cline 等，headroom unwrap 一键撤销
• 按内容类型选压缩器JSON 用 SmartCrusher，源码用基于 AST 的 CodeCompressor，散文用开源小模型 Kompress-v2-base
• 可逆压缩（CCR）原文缓存在本机，模型需要时调用 headroom_retrieve 取回全文
• 跨智能体共享记忆，以及从失败会话中学习、把纠正写进 CLAUDE.md / AGENTS.md 的 headroom learn
• 输出侧省 token在系统提示末尾加简洁要求、对工具结果后的续写自动降低推理强度，不破坏提示缓存
• 本地仪表盘 headroom dashboard 实时显示节省的 token 与费用

界面截图

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