Ctx-opt: TypeScript middleware to trim LLM chats to a token budget

说明与用途

**项目简介**
**Ctx‑opt** 是一款用 TypeScript 编写的中间件，能够在对话过程中实时裁剪 LLM（大语言模型）的聊天记录，使其始终保持在设定的 token 预算内。它帮助开发者在不从零构建模型堆栈的前提下，快速为现有系统加入 AI 能力。

**价值**

• **降低成本**：通过自动控制 token 使用量，避免因超预算导致的高额 API 费用。
• **提升响应速度**：只保留必要的上下文，减少模型推理的输入长度，从而加快响应时间。
• **即插即用**：作为中间件可以无缝嵌入现有的 Node/Express、Fastify 等后端框架，快速原型化 AI 功能。

**典型接入方式**

1. **安装**：npm i ctx-opt（或 yarn add ctx-opt）。
2. **配置**：在服务启动时创建 CtxOpt 实例，设定 maxTokens、trimStrategy（如保留最新 N 条、关键词优先等）。
3. **中间件挂载**：在路由或全局中间件链中加入 ctxOpt.middleware()，它会在每次请求处理前自动裁剪 req.body.messages（或自定义字段）。
4. **可选扩展**：配合日志、监控或自定义回调函数，实现裁剪前后 token 统计和审计。

import express from 'express';
import { CtxOpt } from 'ctx-opt';

const app = express();
app.use(express.json());

const ctxOpt = new CtxOpt({
  maxTokens: 2048,
  trimStrategy: 'keepLatest',
});

app.post('/chat', ctxOpt.middleware(), async (req, res) => {
  const trimmedMessages = req.body.messages; // 已经被裁剪
  const reply = await callOpenAI(trimmedMessages);
  res.json(reply);
});

**生产可用性**

• **成熟度**：目前评分 44/100，属于 **中等** 稳定性。适合原型、内部工具或研发阶段使用。
• **风险**：项目元数据较少，文档、issue 以及发布节奏不够活跃；在正式投产前需要自行检查许可证、依赖安全、维护者活跃度以及是否有足够的单元/集成测试。
• **上线建议**：

1. 在受控环境（如 staging）进行完整的功能和性能验证。
2. 加入监控（token 使用量、裁剪次数、错误率），确保裁剪逻辑不会误删关键上下文。
3. 如有必要，可自行 fork 并维护关键 bug 修复，以降低对原仓库的依赖。

综上，**Ctx‑opt** 是一个帮助开发者在保持 token 预算的同时快速集成 LLM 功能的轻量级中间件，适合用于原型开发或内部 AI 工作流；在生产环境使用时建议进行充分的审查和监控，以降低维护风险。

实际用途

Ctx-opt: TypeScript middleware to trim LLM chats to a token budget helps add AI capability without starting from a blank model stack.

• prototype AI features
• build RAG or agent workflows
• evaluate model tooling

限制与审查说明

Medium: useful for prototypes or internal workflows, with dependency and maintenance checks before production.