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Entroly

Entroly — KI-Token-Kosten um 70–95% senken

Deine KI-Coding-Tools sehen nur 5% deiner Codebase.
Entroly gibt ihnen das volle Bild — fĂŒr einen Bruchteil der Kosten.

Installation · Cookbook · Benchmarks · 65+ unterstĂŒtzte Agenten · Dashboard

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Entroly Selbstverbesserung

Entroly Profit

Entroly KontextqualitÀt

--- ## Das Problem — und die Auswirkung auf das Ergebnis Jedes KI-Coding-Tool — Claude, Cursor, Codex, Aider — hat denselben blinden Fleck: **Es sieht nur 5–10 Dateien gleichzeitig.** Die anderen 95% deiner Codebase sind unsichtbar. Modelle werden immer grĂ¶ĂŸer — **Claude Opus 4.7** wurde gerade mit noch mehr Funktionen und noch höheren Token-Kosten veröffentlicht. GrĂ¶ĂŸere Kontextfenster lösen das Problem nicht; sie machen es noch schlimmer. Du bezahlst fĂŒr 186.000 Tokens pro Anfrage — wovon das meiste nur duplizierter Boilerplate-Code ist. > **Entroly behebt beide Probleme in 30 Sekunden.** --- ## Was sich am Tag 1 Ă€ndert | Metrik | Vor Entroly | **Nach Entroly** | |---|---|---| | FĂŒr die KI sichtbare Dateien | 5–10 | **UnterstĂŒtzte Dateien in variabler Auflösung ausgewĂ€hlt** | | Tokens pro Anfrage | ~186.000 | **9.300 – 55.000** | | Monatliche KI-Ausgaben (1K Req/Tag) | ~$16.800 | **$840 – $5.040** | | KI-Antwortgenauigkeit | UnvollstĂ€ndig, oft halluziniert | **Dependency-aware, korrekt** | | Dev-Zeit fĂŒr KI-Fehlerbehebung | Stunden/Woche | **Fast null** | | Setup | Tage Prompt-Engineering | **30 Sekunden** | > **ROI:** Ein 10-Personen-Team mit $15K/Monat KI-API-Kosten spart **$10K–$14K/Monat** am Tag 1. --- ## Was Deine Wettbewerber Bereits Wissen Teams, die heute Entroly einsetzen, sparen nicht nur Geld — sie **bauen einen zusammengesetzten Vorteil auf**, den dein Team nicht einholen kann. - **Woche 1:** Deren KI sieht 100% der Codebase. Deine sieht 5%. Sie liefern schneller. - **Monat 1:** Deren Runtime hat die Codebase-Muster gelernt. Deine halluziniert noch Imports. - **Monat 3:** Deren Installation ist an die Föderation angeschlossen — absorbiert Optimierungsstrategien von Tausenden Teams weltweit. Du weißt nicht mal, dass das existiert. - **Monat 6:** Sie haben $80K+ API-Kosten gespart. Das Budget ging in Einstellungen. Du erklĂ€rst der Finanzabteilung noch, warum die KI-Rechnung weiter steigt. Jeder Tag Wartezeit vergrĂ¶ĂŸert die LĂŒcke. Der Föderationseffekt bedeutet: **Early Adopters werden schneller stĂ€rker** — und dieser Vorteil wĂ€chst exponentiell. --- ## 🌐 Föderiertes Schwarmlernen — Der Teil, der wie Science-Fiction klingt Nimm den Dreaming Loop und multipliziere ihn mit **jedem Entwickler auf der Erde, der Entroly nutzt.** WĂ€hrend du schlĂ€fst, trĂ€umt dein Daemon — und 10.000 andere auch. Jeder entdeckt leicht unterschiedliche Tricks zur Code-Kompression. Jeder teilt anonym, was er gelernt hat. Jeder absorbiert, was die anderen gefunden haben. **Du wachst auf. Deine KI ist schlauer als gestern. Nicht wegen dir — wegen dem, was der Schwarm getrĂ€umt hat.** ``` Dein Daemon trĂ€umt → entdeckt eine bessere Strategie → teilt sie (anonym) ↓ 10.000 andere Daemons haben gestern Nacht dasselbe getan ↓ Du öffnest deinen Laptop → deine KI hat bereits alles absorbiert ``` **Netzwerkeffekt:** - Jeder neue User macht die KI aller anderen besser — diese Installationsbasis kann nicht geforkt werden - Infrastrukturkosten: **$0**. LĂ€uft auf GitHub. Keine Server. Keine GPUs. Keine Cloud ```bash # Opt-in — immer deine Wahl export ENTROLY_FEDERATION=1 ``` ### 🔒 LĂ€uft Lokal. Dein Code VerlĂ€sst Niemals Deine Maschine. Funktioniert in Air-Gapped- und regulierten Umgebungen — nichts sendet jemals Daten nach außen. --- ## Benchmarks ### Genauigkeitserhalt Komprimierung schadet der Genauigkeit nicht — mit Live-API verifiziert (gpt-4o-mini, Wilson 95% CI): | Benchmark | n | Budget | Baseline (95% CI) | Mit Entroly (95% CI) | Erhalt | Token-Einsparung | |---|---|---|---|---|---|---| | NeedleInAHaystack | 20 | 2K | 100% [83.9–100%] | 100% [83.9–100%] | **100.0%** | **99.5%** | | LongBench (HotpotQA) | 50 | 2K | 64.0% [50.1–75.9%] | 68.0% [54.2–79.2%] | **106.2%** | **85.3%** | | Berkeley Function Calling | 50 | 500 | 100% [92.9–100%] | 100% [92.9–100%] | **100.0%** | **79.3%** | | SQuAD 2.0 | 50 | 100 | 78.0% [64.8–87.2%] | 76.0% [62.6–85.7%] | **97.4%** | **39.3%** | | GSM8K | 100 | 50K | 85.0% [76.7–90.7%] | 86.0% [77.9–91.5%] | **101.2%** | pass-throughÂč | | MMLU | 100 | 50K | 82.0% [73.3–88.3%] | 85.9% [77.8–91.4%] | **104.7%** | pass-throughÂč | | TruthfulQA (MC1) | 100 | 50K | 72.0% [62.5–79.9%] | 73.7% [64.3–81.4%] | **102.4%** | pass-throughÂč | > Âč **pass-through**: Kontext passt bereits ins Budget — Entroly tut korrekterweise nichts. Die Konfidenzintervalle ĂŒberlappen bei allen Benchmarks. ### Vergleich mit anderen Methoden (Langer Kontext) | Methode | Erhalt | Token-Reduktion | Architektur / Trade-offs | |---|---|---|---| | **Entroly** | **100–106%** | **85–99%** | **Schnell (~80ms).** Fragment-Level Knapsack. Perfekte wortgetreue strukturelle Treue. | | Token-Level Neural Pruning | ~98–99% | 80–95% | **Hoher Overhead.** Erfordert lokalen Transformer. BeschĂ€digt Code-Syntax. | | Regelbasierte Verbatim-Kompaktierung | ~100% | 50–70% | **Hohe Treue.** Aber geringere Token-Reduktion. | | Attention-basierte Kompression | 95%+ | 26–54% | **Solide Genauigkeit.** Aber geringere Token-Reduktion. | --- ## Volle ParitĂ€t: Python & Node.js | FĂ€higkeit | Python | Node.js (WASM) | |---|---|---| | Kontextkompression | ✅ | ✅ | | Selbstevolution | ✅ | ✅ | | Dreaming Loop | ✅ | ✅ | | Föderation | ✅ | ✅ | | Antwortdestillation | ✅ | ✅ | | Chat-Gateways | ✅ | ✅ | | agentskills.io Export | ✅ | ✅ | ---

Hör auf, fĂŒr Tokens zu bezahlen, die deine KI verschwendet. Starte eine KI, die sich selbst lehrt.
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