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Entroly — Réduisez les Coûts de Tokens IA de 70–95%
Vos outils de codage IA ne voient que 5% de votre code.
Entroly leur donne la vue complète — pour une fraction du coût.
Installation ·
Cookbook ·
Benchmarks ·
65+ agents supportés ·
Dashboard
npm install -g entroly && entroly | pip install entroly && entroly go | Démo en direct →
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## Le Problème — et l'Impact sur vos Résultats
Chaque outil de codage IA — Claude, Cursor, Codex, Aider — a le même angle mort : **il ne voit que 5–10 fichiers à la fois.** Les 95% restants de votre code sont invisibles.
Les modèles continuent de grossir — **Claude Opus 4.7** vient de sortir avec encore plus de capacités et des coûts par token encore plus élevés. Des fenêtres de contexte plus grandes ne résolvent pas le problème ; elles l'aggravent. Vous payez pour 186 000 tokens par requête — dont la majeure partie n'est que du code boilerplate dupliqué.
> **Entroly résout les deux problèmes en 30 secondes.**
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## Ce Qui Change au Jour 1
| Métrique | Avant Entroly | **Après Entroly** |
|---|---|---|
| Fichiers visibles par l'IA | 5–10 | **Fichiers pris en charge sélectionnés à résolution variable** |
| Tokens par requête | ~186 000 | **9 300 – 55 000** |
| Dépense mensuelle IA (1K req/jour) | ~16 800$ | **840$ – 5 040$** |
| Précision des réponses IA | Incomplète, hallucinations | **Consciente des dépendances, correcte** |
| Temps dev à corriger les erreurs IA | Heures/semaine | **Quasi zéro** |
| Configuration | Jours d'ingénierie de prompts | **30 secondes** |
> **ROI :** Une équipe de 10 dépensant 15K$/mois en API IA économise **10K$–14K$/mois** dès le jour 1.
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## Ce Que Vos Concurrents Savent Déjà
Les équipes qui adoptent Entroly aujourd'hui ne font pas que économiser — elles **accumulent un avantage composé** que votre équipe ne peut pas rattraper.
- **Semaine 1 :** Leur IA voit 100% du code. La vôtre en voit 5%. Ils livrent plus vite.
- **Mois 1 :** Leur runtime a appris les patterns du code. Le vôtre hallucine encore les imports.
- **Mois 3 :** Leur installation est branchée à la fédération — absorbant les stratégies d'optimisation de milliers d'équipes dans le monde. Vous ne savez même pas que ça existe.
- **Mois 6 :** Ils ont économisé 80K$+ en coûts API. Ce budget est allé dans les recrutements. Vous expliquez encore aux finances pourquoi la facture IA ne cesse d'augmenter.
Chaque jour d'attente creuse l'écart. L'effet fédération signifie que **les early adopters deviennent plus forts plus vite** — et cet avantage se compose.
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## 🌐 Apprentissage Fédéré en Essaim — La Partie Qui Ressemble à de la Science-Fiction
Prenez la Boucle de Rêve et multipliez-la par **chaque développeur sur Terre qui utilise Entroly.**
Pendant que vous dormez, votre daemon rêve — et 10 000 autres aussi. Chacun découvre des astuces légèrement différentes de compression de code. Chacun partage ce qu'il a appris — anonymement, en privé. Chacun absorbe ce que les autres ont trouvé.
**Vous vous réveillez. Votre IA est plus intelligente que quand vous l'avez laissée. Pas grâce à vous — grâce à ce que l'essaim a rêvé.**
```
Votre daemon rêve → découvre une meilleure stratégie → la partage (anonymement)
↓
10 000 autres daemons ont fait la même chose cette nuit
↓
Vous ouvrez votre laptop → votre IA a déjà tout absorbé
```
**Effet de réseau :**
- Chaque nouvel utilisateur améliore l'IA de tous — cette base installée ne peut pas être forkée
- Coût d'infrastructure : **0$**. Tourne sur GitHub. Pas de serveurs. Pas de GPUs. Pas de cloud
```bash
# Opt-in — votre choix, toujours
export ENTROLY_FEDERATION=1
```
### 🔒 S'Exécute Localement. Votre Code Ne Quitte Jamais Votre Machine.
Fonctionne dans des environnements air-gapped et réglementés — rien ne communique vers l'extérieur.
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## Benchmarks
### Rétention de Précision
La compression n'affecte pas la précision — vérifié avec l'API en direct (gpt-4o-mini, Wilson 95% CI) :
| Benchmark | n | Budget | Baseline (95% CI) | Avec Entroly (95% CI) | Rétention | Économie de Tokens |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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-through¹ |
| MMLU | 100 | 50K | 82.0% [73.3–88.3%] | 85.9% [77.8–91.4%] | **104.7%** | pass-through¹ |
| TruthfulQA (MC1) | 100 | 50K | 72.0% [62.5–79.9%] | 73.7% [64.3–81.4%] | **102.4%** | pass-through¹ |
> ¹ **pass-through** : Le contexte tient déjà dans le budget — Entroly ne fait correctement rien. Les intervalles de confiance se chevauchent sur tous les benchmarks.
### Comparaison avec d'autres méthodes (contexte long)
| Méthode | Rétention | Réduction de Tokens | Architecture / Compromis |
|---|---|---|---|
| **Entroly** | **100–106%** | **85–99%** | **Rapide (~80ms).** Knapsack par fragment. Fidélité structurelle verbatim parfaite. |
| Élagage neural par token | ~98–99% | 80–95% | **Overhead élevé.** Nécessite un transformer local. Dégrade la syntaxe du code. |
| Compactage verbatim par règles | ~100% | 50–70% | **Haute fidélité.** Mais réduction de tokens plus faible. |
| Compression par attention | 95%+ | 26–54% | **Précision solide.** Mais réduction de tokens plus faible. |
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## Parité Totale : Python & Node.js
| Capacité | Python | Node.js (WASM) |
|---|---|---|
| Compression de contexte | ✅ | ✅ |
| Auto-évolution | ✅ | ✅ |
| Boucle de rêve | ✅ | ✅ |
| Fédération | ✅ | ✅ |
| Distillation de réponse | ✅ | ✅ |
| Passerelles de chat | ✅ | ✅ |
| Export agentskills.io | ✅ | ✅ |
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Arrêtez de payer pour les tokens que votre IA gaspille. Lancez une IA qui s'enseigne elle-même.
npm install -g entroly && entroly | pip install entroly && entroly go