論文の概要: Tokalator: A Context Engineering Toolkit for Artificial Intelligence Coding Assistants
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08290v1
- Date: Thu, 09 Apr 2026 14:27:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-10 18:34:05.957904
- Title: Tokalator: A Context Engineering Toolkit for Artificial Intelligence Coding Assistants
- Title（参考訳）: Tokalator: 人工知能符号化アシスタントのためのコンテキストエンジニアリングツールキット
- Authors: Vahid Farajijobehdar, İlknur Köseoğlu Sarı, Nazım Kemal Üre, Engin Zeydan,
- Abstract要約: Tokalatorは、リアルタイム予算監視を備えたVS Code拡張を含むオープンソースのコンテキストエンジニアリングツールキットである。
このシステムは、3つのプロバイダ(Anthropic、OpenAI、Google)にわたる17のLarge Language Model(LLM)をサポートし、124のユニットテストによって検証されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6120286175200792
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI)-assisted coding environments operate within finite context windows of 128,000-1,000,000 tokens (as of early 2026), yet existing tools offer limited support for monitoring and optimizing token consumption. As developers open multiple files, model attention becomes diluted and Application Programming Interface (API) costs increase in proportion to input and output as conversation length grows. Tokalator is an open-source context-engineering toolkit that includes a VS Code extension with real-time budget monitoring and 11 slash commands; nine web-based calculators for Cobb-Douglas quality modeling, caching break-even analysis, and $O(T^2)$ conversation cost proofs; a community catalog of agents, prompts, and instruction files; an MCP server and Command Line Interface (CLI); a Python econometrics API; and a PostgreSQL-backed usage tracker. The system supports 17 Large Language Models (LLMs) across three providers (Anthropic, OpenAI, Google) and is validated by 124 unit tests. An initial deployment on the Visual Studio Marketplace recorded 313 acquisitions with a 206.02\% conversion rate as of v3.1.3. A structured survey of 50 developers across three community sessions indicated that instruction-file injection and low-relevance open tabs are among the primary invisible budget consumers in typical AI-assisted development sessions.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)によるコーディング環境は、128,000-1000,000トークン(2026年初期)の有限コンテキストウィンドウ内で動作するが、既存のツールは、トークン使用の監視と最適化を限定的にサポートする。
開発者が複数のファイルを開くと、モデルの注意が薄れ、会話の長さが大きくなるにつれて、アプリケーションプログラミングインタフェース(API)のコストは入力と出力に比例して増加する。
Tokalatorはオープンソースのコンテキストエンジニアリングツールキットで、VS Codeエクステンションにリアルタイムの予算監視と11のスラッシュコマンド、Cobb-Douglasの品質モデリング、キャッシュのブレークフェア分析、$O(T^2)の会話コスト証明のための9つのWebベースの電卓、エージェント、プロンプト、命令ファイルのコミュニティカタログ、MSPサーバとコマンドラインインターフェース(CLI)、PythonのエコメトリクスAPI、PostgreSQLベースの利用トラッカが含まれている。
このシステムは、3つのプロバイダ(Anthropic、OpenAI、Google)にわたる17のLarge Language Model(LLM)をサポートし、124のユニットテストによって検証されている。
Visual Studio Marketplaceへの初期展開は、v3.1.3の206.02\%変換率で313の買収を記録した。
3つのコミュニティセッションにわたる50人の開発者を対象とした構造化調査では、典型的なAI支援開発セッションにおいて、インストラクションファイル注入と低レベルのオープンタブが、目に見えない主要な予算コンシューマであることが示された。
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