Weniger Zusatzaufwand. Evidenz, die Sie prüfen können.
Wir messen den Kontext- und Orchestrierungsaufwand in klar begrenzten Workflows. Diese Ergebnisse zeigen, was in bestimmten Tests aus erster Hand geschehen ist, und sind kein Versprechen für jedes Modell, jede Aufgabe oder jede Rechnung.
COSMOS bewahrt nützlichen Zustand zwischen Sitzungen, ruft einen fokussierten Arbeitsbestand ab und liefert kompakte Evidenz zurück. Verschiedene Ebenen sparen unterschiedliche Ressourcen: Eingabe-Token, übertragene Bytes und Tool-Aufrufe müssen separat gemessen werden.
Gemessenes Ergebnis aus erster Hand
Eingabekontext
Vorher
69.393
Nachher
4.547
Reduzierung
93,45%
Eingabe-Token
Umfang & Methode
Ein synthetischer Canary-Test mit exakter Ausgabe verglich vererbte und isolierte minimale Anbieterprofile. Beide lieferten die erforderliche exakte Antwort; die Cache-Zustände unterschieden sich. Ausschließlich Eingabe-Token, keine abgerechneten Einsparungen oder Qualität des gesamten Auftrags.
Was dies nicht belegt
Die Cache-Zustände unterschieden sich. Dies isoliert weder die Qualität des Abrufs noch belegt es eine gleichwertige Anbieterabrechnung.
Evidenz geprüft: · Versuche: 1
Gemessenes Ergebnis aus erster Hand
Kompakte Ergebnisnutzlast
Vorher
4.290
Nachher
712
Reduzierung
83,4%
Ergebnis-Bytes
Umfang & Methode
Zehn lokale Entwicklungsversuche mit fünf Dateivergleichen verglichen bereits kompakte Ergebnisse mit einem gebündelten Verfahren. Die serialisierten Bytes erfolgreicher Ergebnisse betrugen pro Versuch 4,290 und 712. Die Gleichheitsergebnisse für denselben Snapshot stimmten überein; Einrichtung, Fehlschläge und Erstellung des Verfahrens wurden ausgeschlossen.
Was dies nicht belegt
Ergebnis-Bytes entsprechen weder dem vollständigen Netzwerkverkehr noch Modell-Token. Die Oktober-Ergebnisse sind ein lokaler Entwicklungskandidat und keine Aussage über ein Release.
Evidenz geprüft: · Versuche: 10
Gemessenes Ergebnis aus erster Hand
Signierter Diagnoseverkehr
Vorher
121.896
Nachher
82.455
Reduzierung
32,36%
übertragene Bytes
Umfang & Methode
Zehn neutrale lokale Diagnoseszenarien ergaben insgesamt 121,896 und 82,455 tatsächlich übertragene Antwort-Bytes. Vier Szenarien benötigten mehr Bytes und einen zusätzlichen Aufruf. Die gemeinsame Einrichtung wurde ausgeschlossen; die Qualität der endgültigen Modellantwort wurde nicht verglichen.
Was dies nicht belegt
Die über das Netzwerk übertragenen Bytes belegen weder die Nutzung von Modell-Tokens noch die tatsächlichen Kosten. Die Oktober-Ergebnisse sind lediglich Kandidaten aus der lokalen Entwicklung und keine Aussage zu einer Veröffentlichung.
Evidenz geprüft: · Versuche: 10
Gemessenes Ergebnis aus erster Hand
Diagnoseaufrufe
Vorher
59
Nachher
49
Reduzierung
16,95%
Tool-Aufrufe
Umfang & Methode
Dieselben zehn lokalen Diagnoseszenarien ergaben insgesamt 59 und 49 Tool-Aufrufe. Die Gesamtzahl sank, aber nicht alle einzelnen Szenarien verbesserten sich.
Was dies nicht belegt
Weniger Aufrufe belegen für sich genommen weder eine niedrigere Latenz noch geringere Kosten oder eine gleichwertige Leistung bei anderen Aufgaben.
Evidenz geprüft: · Versuche: 10
Unser Messversprechen
Für ein Pilotprojekt vereinbaren wir eine Ausgangsbasis, repräsentative Aufgaben, Qualitätsprüfungen und Erfolgskriterien, bevor wir Ergebnisse vergleichen. Wir dokumentieren Cache-Annahmen, Ausgabe, Wiederholungsversuche und Tool-Nutzung; wir machen aus einem einzelnen Canary-Test keine allgemeingültige Aussage.
Reale Workflows, klar begrenzt
Dies sind Entwicklungs- und Betriebsbeispiele aus erster Hand. Sie sind keine unabhängigen Kundenempfehlungen, und ein Betriebsbeispiel ist nicht automatisch ein gemessener Fall von Token-Einsparung.
Betriebsmuster
Marktplatz-Evidenz → Buchhaltungsverifizierung
COSMOS hält Quelldatensätze innerhalb der vertrauenswürdigen Grenze, bereitet einen Kandidaten vor, führt Übereinstimmungsprüfungen durch und verifiziert genehmigte Buchhaltungsaktionen, indem der externe Zustand ausgelesen wird. Die Erkenntnis ist eine kontrollierte Ausführung mit weniger wiederholter Untersuchung; für diesen Workflow wird kein Prozentsatz zur Token-Einsparung angegeben.
Entwicklungsmuster
Fokussierte Entwicklungsübergaben
Ein Spezialist erhält die relevanten Dateien, Einschränkungen und Prüfungen anstelle des gesamten Gesprächsverlaufs. Strukturierte Ergebnisse fließen in eine einzige überprüfbare Aufgabe zurück. Die Kontextreduzierung wird für jede Aufgabe separat bewertet, wobei Tests das erforderliche Ergebnis absichern.
Beispielhafter Workflow
Recherche → Übersetzung → Prüfung
Recherche, Entwurf, Übersetzung und redaktionelle Prüfung verwenden fokussierte Rollen und Quellenangaben. Die Veröffentlichung bleibt eine separat zu genehmigende Aktion. Einsparungen hängen vom Quellenumfang, den Übergaben und den ausgewählten Anbietern ab.
MCP / API / IDE
Ihre Umgebung. Eine gemeinsame Kontrollebene.
Verbinden Sie die Tools, die Sie bereits verwenden, über MCP und konfigurierte Anbieteradapter. Protokollkompatibilität ist nicht dasselbe wie eine durchgängig verifizierte native Integration.
Lokale Einführung oder konfigurierter Adapter; Abnahme erforderlich
Lokale Einführung und konfigurierte Hosts
VS Code
Native Codex
Cursor
Claude / Claude Code
Für VS Code und natives Codex sind lokale Einführungswege dokumentiert. Cursor und natives Claude / Claude Code verfügen über Harness- und MCP-Konfigurationsadapter; ein konfigurierter Adapter bedeutet keine Abnahme des Hosts. Ein neuer Host-Chat, die Version, Berechtigungen und die Arbeitslast werden separat verifiziert.
Protokollkompatibel oder Kandidat; Validierung im Pilotprojekt erforderlich
MCP-kompatible Hosts und Kandidaten
MCP-compatible hosts
OpenClaw
Andere MCP-kompatible Umgebungen können die kontrollierte MCP-Schnittstelle vorbehaltlich von Transport, Berechtigungen und Tool-Zulassung verwenden. OpenClaw ist ein Kandidat für ein klar begrenztes externes Integrationspilotprojekt und keine verifizierte gebündelte Integration; sein Gateway und seine Laufzeitumgebung sind nicht eingebettet.
Synthetische Evidenz, Adapterverträge und geplantes Routing
Anbieter und individuelle Pipelines
Z.AI / GLM
OpenRouter
Python / CLI / MCP pipelines
Z.AI / GLM bestand einen synthetischen Canary-Test mit exakter Ausgabe; dies autorisiert weder das Routing privater Daten noch belegt es eine allgemeine Modellqualität. Routing und Evaluierung über OpenRouter sind geplant, werden von den geschlossenen Anbieterprofilen derzeit jedoch nicht zugelassen. Individuelle Pipelines können Python-, CLI- und MCP-Verträge rund um einzeln validierte Domänenadapter verwenden.
Bereitstellung entlang Ihrer Grenzen
Wir besprechen eine lokale, private Server- oder verwaltete Bereitstellung unter Berücksichtigung Ihrer Daten und betrieblichen Einschränkungen. Eine klar begrenzte Demo bestimmt die erforderliche IDE, das Modell, die Tools, Berechtigungen und Evidenz vor einer Einführung.
Öffentliche Reproduzierbarkeit ist der nächste Schritt
Ein öffentliches GitHub-Repository mit einem bereinigten Benchmark-Korpus und Reproduktionsanweisungen befindet sich im Backlog. Es ist noch nicht veröffentlicht. Derzeit können wir die Messmethode besprechen und ein wiederholbares Pilotprojekt vereinbaren; es wird kein ungültiger Repository-Link angezeigt.
EIN KLEINERER ERSTER SCHRITT
Beginnen Sie mit einem Workflow. Definieren Sie, was „fertig“ bedeutet.
Ein Gespräch über ein Pilotprojekt beginnt mit der Arbeit, nicht mit einer Plattformmigration. Vereinbaren Sie Umfang, Zugriffsgrenzen und einen aussagekräftigen Test, bevor Sie entscheiden, was entwickelt werden soll.
01
Übergaben erfassen
Benennen Sie die Quellen, Agentenrollen und Entscheidungen, für die ein Mensch erforderlich ist.
02
Den Nachweis definieren
Wählen Sie eine Ausgangsbasis, Abnahmekriterien und die Grenzen des Ergebnisses.
03
Den nächsten Schritt prüfen
Nutzen Sie die Evidenz, um zu entscheiden, ob Sie verfeinern, erweitern oder aufhören.
Ein geeigneter erster Kandidat
Eine wiederkehrende Aufgabe mit zugänglicher Evidenz und einem Ergebnis, das Sie prüfen können. Halten Sie den ersten Umfang klein genug, damit er überprüfbar bleibt.
Nicht in den ersten Umfang aufnehmen
Uneingeschränkter Zugriff, unbeaufsichtigte irreversible Aktionen oder das Versprechen, dass jede Modellantwort korrekt sein wird.
Eine kurze Anfrage vorbereiten
Wählen Sie einen Ausgangspunkt und beschreiben Sie ein Ergebnis. Kopieren Sie das Briefing, wenn Sie bereit sind; Sie entscheiden, was Sie teilen.
Dieser Builder funktioniert nur auf dieser Seite. Es wird nichts gespeichert, analysiert oder automatisch gesendet. Geben Sie keine Passwörter oder vertraulichen Informationen ein.
Garantiert COSMOS dieselben Einsparungen für mein Team?
Nein. Wir messen die tatsächliche Arbeitslast und prüfen das erforderliche Ergebnis. Kontext, Cache, Modellpreise, Tools und Wiederholungsversuche können das Ergebnis verändern.
Kann ich meine aktuelle IDE und meine aktuellen Modelle verwenden?
COSMOS unterstützt native Anbieterpfade, MCP-kompatible Umgebungen und konfigurierte Adapter. Der konkrete Host, das Modell, die Berechtigungen und die Bereitstellung werden für Ihren Workflow validiert.
Wo befindet sich das öffentliche Benchmark-Repository?
Die öffentliche Veröffentlichung auf GitHub befindet sich im Backlog. Auf dieser Seite wird weder ein öffentliches Repository noch eine unabhängige Reproduktion behauptet.
Messen Sie Ihren Workflow mit uns.
Bringen Sie eine Aufgabe, eine Ausgangsbasis und das Ergebnis mit, das korrekt bleiben muss. Wir können den Workflow zeigen, Ihren Technologie-Stack besprechen und eine klar begrenzte Demo oder ein Pilotprojekt definieren.