Context Gateway
Compresr · Programmation
Context Gateway est un proxy agentique qui se place entre votre agent de codage IA et l'API du LLM, et compresse l'historique de la conversation en arrière-plan avant que la session n'atteigne la limite de la fenêtre de contexte. Développé par Compresr, une entreprise soutenue par YC et spécialisée dans la compression de contexte pour LLM, il fonctionne avec Claude Code, Cursor et des agents personnalisés. La promesse est simple : plus d'attente pour le compactage, car le résumé a déjà été calculé pendant que vous continuiez à travailler.
À propos de Context Gateway
Qu'est-ce que Context Gateway
Context Gateway est un proxy local pour ceux qui enchaînent de longues sessions de codage IA. Il s'installe comme un petit binaire, puis fait passer le trafic de votre agent par lui-même en direction de l'API du LLM. Quand la conversation devient assez longue, il compresse l'historique ancien en arrière-plan, bien avant que le modèle ne manque de place.
Le problème qu'il vise est familier à quiconque passe ses journées dans Claude Code ou Cursor. Les sessions s'essoufflent près de la limite de contexte, et l'outil s'arrête pour résumer avant de pouvoir reprendre. Context Gateway sort ce travail du chemin critique. Au franchissement du seuil, le compactage est déjà prêt. La gestion de la fenêtre de contexte cesse d'être une tâche qu'on attend.
Le bémol, c'est que l'outil reste jeune. Vous l'installez en ligne de commande, vous choisissez un modèle de résumé et fournissez une clé API, et vous réglez vous-même le seuil de déclenchement. Alors, que gagne-t-on pour ce travail de configuration ? Un peu de montage est nécessaire.
Premiers pas
- Lancez le script d'installation pour récupérer le binaire du proxy :
curl -fsSL https://compresr.ai/api/install | sh. - Ouvrez-le avec la commande
context-gateway, qui lance un assistant de configuration interactif. - Choisissez votre agent dans la liste :
claude_code,cursor,openclaw, oucustompour une configuration personnelle. - Définissez votre modèle de résumé, la clé API et le seuil de déclenchement de la compression (75 % par défaut).
- Vous pouvez aussi activer les notifications Slack, puis consulter
logs/history_compaction.jsonlpour voir ce qui est compressé.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de Context Gateway.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Développeurs qui enchaînent de longues sessions Claude Code ou Cursor
- Équipes IA qui mettent des agents en production
- Ingénieurs attentifs aux coûts sur de grandes bases de code
Tâches
- Garder des sessions de codage de plusieurs heures dans la fenêtre de contexte
- Compresser les extraits récupérés dans un pipeline RAG
- Réduire les sorties bruyantes des outils
Cas d'usage
- Une refactorisation longue où la conversation ne cesse de grossir et où vous ne voulez pas redémarrer l'agent.
- L'analyse de documents juridiques, médicaux ou financiers où une seule question repose sur un matériel dense.
- Tout flux de travail qui bute régulièrement sur la limite de la fenêtre de contexte et paie des tokens que le modèle ne lit jamais.
Fonctionnalités clés
Compactage de l'historique en arrière-plan
Ici, le moment fait tout. Au lieu d'attendre que la conversation atteigne la limite puis de s'arrêter pour résumer, Context Gateway précalcule le résumé en arrière-plan à mesure que la session grandit. Quand vous franchissez le seuil, le compactage est instantané car le travail est déjà fait. Pour qui a vu un agent de codage se figer en pleine tâche, ce basculement est tout l'intérêt. Fini le curseur qui tourne.
Compatible avec les principaux agents de codage IA
L'assistant inclut des préréglages pour claude_code et cursor, les deux environnements de codage IA les plus courants, plus openclaw et une option custom pour votre propre configuration. Vous ne réécrivez pas votre agent pour l'adopter. La compression de contexte IA se fait comme proxy devant l'API du LLM, et vos outils actuels restent en place.
Compression consciente de la requête
Sous le proxy se trouve l'API de compression de Compresr, qui évalue votre contexte par rapport à la requête que vous posez réellement. C'est de l'optimisation de contexte LLM faite correctement. Elle garde les passages qui portent la réponse et écarte le reste, au lieu de compresser à l'aveugle. Le benchmark maison de l'entreprise sur FinanceBench affirme que la précision tient en compression légère et peut même s'améliorer. Ces chiffres viennent du fournisseur, il vaut donc mieux les traiter comme du marketing jusqu'à ce que des résultats indépendants arrivent.
Seuil de déclenchement configurable
Le seuil de compression est fixé à 75 % de la fenêtre de contexte par défaut, mais c'est vous qui le définissez pendant la configuration. Abaissez-le si vous préférez compresser tôt et rester loin de la limite. Relevez-le si vous voulez garder plus d'historique brut. Les notifications Slack peuvent vous prévenir quand un événement de compression se déclenche.
Journaux visibles
Chaque compactage est écrit dans logs/history_compaction.jsonl, vous pouvez donc inspecter ce qui a été compressé et quand. Cette transparence compte quand on confie à un outil le soin de réécrire discrètement son historique. Si la sortie semble fausse, vous avez un enregistrement à consulter. Il vaut mieux ne pas l'apprendre autrement.
SDK hébergé et déploiement local
Au-delà du proxy, Compresr propose une API de compression de prompts sous forme de SDK hébergé, avec des clients TypeScript et Python et un prix au million de tokens. Une option en local s'exécute dans votre propre VPC quand vos données ne peuvent pas quitter le réseau. La voie locale s'accompagne de SLA personnalisés sur le débit et la latence, et d'un support dédié.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Le compactage instantané supprime la pause qui interrompt les longues sessions d'agent.
- Les préréglages pour Claude Code, Cursor et openclaw assurent une mise en route rapide, sans toucher au code.
- Chaque compactage est journalisé, vous pouvez donc auditer ce qui a été réécrit.
- La compression consciente de la requête cible les tokens qui comptent, pas une coupe aveugle.
- Des crédits gratuits à l'inscription permettent de tester l'API sans carte bancaire.
Inconvénients
- Il exige une installation en terminal et une clé API de modèle de résumé, ce n'est donc pas une application en un clic.
- La compression peut écarter du contexte dont le modèle aura besoin plus tard, et vous ne le remarquerez pas toujours avant qu'une réponse ne tourne mal.
- Les chiffres du benchmark viennent du fournisseur et n'ont pas été vérifiés de façon indépendante.
- Le déploiement local oblige à parler au service commercial plutôt qu'à s'inscrire.
Questions fréquentes
C'est un proxy qui se place entre votre agent IA et l'API du LLM. Quand la conversation s'allonge, il compresse l'historique ancien en arrière-plan pour que la session ne se bloque jamais en attendant un résumé à la limite de contexte.
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StartKit.AI · ProgrammationStartkit est un boilerplate pour créer des produits SaaS d'IA et des wrappers d'IA. Voyez-le comme un boilerplate de startup IA avec les parties ennuyeuses déjà branchées : authentification, paiements Stripe et Lemon Squeezy, limites d'usage, e-mail transactionnel et un kit de démarrage d'API IA qui parle à OpenAI, Anthropic, Groq ou Llama. Vous clonez le dépôt, fixez votre prix et attaquez la partie du produit pour laquelle les gens paient vraiment. Il repose sur Next.js au-dessus de React et Tailwind, donc une bonne partie du code boilerplate vous semble déjà familière.
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Tricentis · ProgrammationTestim est une plateforme d'automatisation des tests dopée à l'IA, qui sert à créer et exécuter des tests de bout en bout sur des applications web, mobiles et Salesforce. Elle s'appuie sur l'apprentissage automatique pour garder les tests stables quand une interface change, alors les équipes passent moins de temps à réparer des sélecteurs cassés. Pas mal pour un outil de tests automatisés que vous pouvez utiliser dès aujourd'hui. Vous créez des tests en enregistrant des actions dans un navigateur, puis vous ajoutez du JavaScript quand vous avez besoin de plus de contrôle. C'est un choix solide pour une équipe QA bien occupée.