Tokalator：人工智能编码助手的上下文工程工具包

人工智能 (AI) 辅助编码环境在 128,000-1,000,000 个词元的有限上下文窗口内运行（截至 2026 年初），但现有工具对监控和优化词元消耗的支持有限。当开发人员打开多个文件时，模型注意力会被稀释，并且随着会话长度的增加，应用程序编程接口 (API) 成本与输入和输出成比例增加。 Tokalator 是一个开源上下文工程工具包，其中包括具有实时预算监控和 11 个斜杠命令的 VS Code 扩展；九个基于 Web 的计算器，用于 Cobb-Douglas 质量建模、缓存盈亏平衡分析和 $O(T^2)$ 会话成本证明；代理、提示和说明文件的社区目录； MCP 服务器和命令行界面 (CLI)； Python 计量经济学 API；以及 PostgreSQL 支持的使用跟踪器。该系统支持三个提供商（Anthropic、OpenAI、Google）的 17 个 大语言模型 (LLM)，并通过 124 个单元测试进行验证。截至 v3.1.3，Visual Studio Marketplace 上的初始部署记录了 313 次购买，转化率为 206.02%。对三个社区会议中的 50 名开发人员进行的结构化调查表明，指令文件注入和低相关性打开选项卡是典型人工智能辅助开发会议中主要的隐形预算消费者。