rtk-ai, LLM 토큰 60~90% 줄이는 코딩 에이전트용 CLI 프록시 'rtk' 오픈소스 공개
rtk-ai가 LLM 컨텍스트로 들어가는 명령 출력을 사전에 필터링·압축해 토큰 소비를 60~90% 줄이는 CLI 프록시 'rtk'를 오픈소스로 공개했다. 단일 러스트(Rust) 바이너리로 100개 이상 명령을 처리하며, 호출 한 건당 10ms 미만의 오버헤드로 동작한다고 소개됐다.
동작 방식은 코딩 에이전트가 셸 명령을 실행할 때 rtk를 거쳐 출력이 압축된 뒤 에이전트의 컨텍스트로 전달되는 구조다. 작동 전략은 노이즈를 제거하는 스마트 필터링, 유사 항목을 묶는 그룹화, 핵심 컨텍스트만 남기는 트렁케이션, 반복 로그를 카운트로 합치는 중복 제거 네 가지로 구성된다.
프로젝트가 공개한 견적 표에서 ls·tree는 2,000토큰에서 400토큰(-80%), cat·read는 40,000에서 12,000(-70%), grep·rg는 16,000에서 3,200(-80%), git status는 3,000에서 600(-80%), cargo test와 npm test는 25,000에서 2,500(-90%)으로 줄어든다. 보편적인 작업 묶음 합계 기준으로는 약 118,000토큰이 23,900토큰으로 줄어 80% 절감 효과로 추산된다.
0.28.2 버전 기준으로 Claude Code와 GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenAI Codex, Cursor, Windsurf, Cline·Roo Code, Kilo Code, Google Antigravity, Hermes를 지원한다. 훅 기반 에이전트는 셸 명령을 자동으로 rtk 등가물(예: git status → rtk git status)로 재작성하고, Hermes 같은 플러그인 기반 에이전트는 자체 플러그인 API로 같은 재작성을 수행한다.
지원 명령은 파일 조작(rtk ls·read·grep·find·diff·smart)부터 깃·깃허브 작업(rtk git status·push, rtk gh pr list 등), 테스트 러너(rtk jest·vitest·pytest·cargo test·go test), 린터·빌드(rtk tsc·lint·ruff check·golangci-lint run·next build), 컨테이너·클라우드(rtk docker ps, rtk kubectl pods, rtk aws ec2 describe-instances)까지 폭넓게 포함된다.
설치는 macOS의 경우 brew install rtk, 또는 cargo install --git https://github.com/rtk-ai/rtk로 진행한다. 설치 후 rtk init -g 한 줄로 Claude Code·Copilot 기본 훅이 등록되며, --gemini·--codex·--agent cursor 같은 플래그로 다른 에이전트 설정도 한 번에 적용한다. 동작 확인은 rtk --version, 절약량 확인은 rtk gain으로 한다.
운영 도구로는 일별 절감과 명령 이력을 요약하는 rtk gain(--graph로 ASCII 그래프, --all --format json으로 JSON 익스포트), 최근 7일 세션에서 놓친 절감 기회를 찾는 rtk discover, 세션별 rtk 채택률을 보여주는 rtk session이 제공된다. -u(ultra-compact) 플래그로 추가 토큰 절약을, -v로 verbose 수준을 조절할 수 있다.
주의할 점도 명시됐다. Claude Code 내장 도구인 Read·Grep·Glob는 Bash 훅을 거치지 않아 자동 재작성 대상이 아니며, 같은 결과를 원하면 cat·head·tail·rg·grep·find 같은 셸 명령을 쓰거나 rtk read·rtk grep·rtk find를 직접 호출해야 한다. 윈도우에서는 더블클릭이 아닌 PowerShell이나 윈도우 터미널 사용을 권장하며, 전체 훅을 쓰려면 WSL이 권장된다.
이름 충돌 경고도 별도로 안내됐다. crates.io에 'Rust Type Kit'이라는 동명의 rtk 패키지가 있어 cargo install rtk로는 잘못된 패키지가 설치될 수 있다. 정상적으로 사용하려면 cargo install --git https://github.com/rtk-ai/rtk 명령을 사용해야 한다.