tsave

Stop discovering costs after the fact. See where your tokens go before you run a single line.

Smetti di scoprire i costi a consuntivo. Vedi dove vanno i token prima ancora di eseguire il codice.

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🇬🇧 English

I got tired of watching my Anthropic bill grow without knowing why.

So I built this: a wrapper around the official SDK that tells you — before you run your code — exactly where your tokens are going and what to do about it.

pip install tsave
tsave scan chatbot.py

No API key needed for that last command. It reads your Python file, walks the AST, and tells you what's wrong.

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What it actually does

🔍 Scan your code before you run it

This is the part I'm most proud of. Point it at a .py file and it finds patterns like API calls inside loops, system prompts sent without cache_control, conversation history growing unbounded — the kind of stuff that quietly triples your bill.

Each finding comes with:

• the line number
• an estimate of how many tokens you're burning
• a ready-to-paste fix

🪙 Count tokens accurately

Not with tiktoken — tiktoken undercounts Claude by 15–20%. tsave uses the official Anthropic count_tokens API, the same one that feeds the billing system.

📉 Compress long conversations

When a chat history gets long, tsave summarizes the older turns while keeping recent context intact. In practice, this cuts 65–70% of tokens on multi-turn workloads.

📊 Track what you spend

Every client.create() call gets logged. At the end of a session you can ask for a usage summary, an average cost per request, and a monthly projection.

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Numbers

Real runs on real workloads, not synthetic benchmarks:

Scenario	Before	After	At 1K req/day
Multi-turn chatbot (50 turns)	12,400 tokens	4,100 tokens −66.9%	saves $7.47/day
RAG pipeline (full doc per call)	18,200 tokens	5,600 tokens −69.2%	saves $11.34/day
Batch classifier (loop + Opus)	8,500 tokens	2,800 tokens −67.1%	saves $8.55/day

Sonnet 4.6 pricing, $3/MTok input.

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Usage

from tsave import TsaveClient

client = TsaveClient()

# count tokens before spending them
tc = client.count_tokens(model="claude-sonnet-4-6", messages=messages)
print(tc.format())
# 847 input tokens | est. $0.0025

# compress a long conversation
result = client.compress(model="claude-sonnet-4-6", messages=long_chat, keep_last_n=4)
print(result.format())
# Original:   1,131 tokens (13 messages)
# Compressed: 363 tokens (3 messages) — 67.9% reduction

# make the actual call — usage is tracked automatically
response = client.create(model="claude-sonnet-4-6", max_tokens=1024, messages=messages)

# see where you stand
print(client.usage_summary())
print(client.monthly_projection(requests_per_day=500).format())
# Monthly (30 days): $410.40

The CLI gives you the same things without writing any code:

tsave scan myapp.py        # static analysis, no API key
tsave analyze              # token breakdown of a conversation
tsave cost                 # cost estimate
tsave compress             # compress a conversation file

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What the scanner catches

Pattern	What it means
api-in-loop	You're making a full API request on every loop iteration
full-file-per-call	You're reading an entire file and passing it raw to the API
no-model-routing	You're using Opus where Haiku would work fine
system-prompt-redefined	Your system prompt gets recreated on every call
uncached-system-prompt	Your system prompt is in a loop without cache_control
uncompressed-history	Your message history keeps growing with no compression

Files that can't be parsed (syntax errors, unsupported encodings) are reported as "could not analyze" — never silently skipped or marked clean. The CLI exits non-zero on them. UTF-8 BOM files are handled transparently.

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Development

git clone https://github.com/remo12262/token-saver.git
cd token-saver
pip install -e ".[dev]"
pytest
# 85 tests, all pass without an API key

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Models & pricing

Model	Input	Output
Claude Opus 4.8 / 4.7 / 4.6	$5.00/MTok	$25.00/MTok
Claude Sonnet 4.6	$3.00/MTok	$15.00/MTok
Claude Haiku 4.5	$1.00/MTok	$5.00/MTok

MIT license. Built in one evening with Claude Code.

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Built in one evening with Claude Code.

🇮🇹 Italiano

Mi ero stancato di guardare la mia bolletta Anthropic crescere senza capire perché.

Così ho costruito questo: un wrapper attorno all'SDK ufficiale che ti dice — prima di eseguire il codice — esattamente dove stanno andando i tuoi token e cosa fare al riguardo.

pip install tsave
tsave scan chatbot.py

Per quest'ultimo comando non serve nessuna API key. Legge il file Python, analizza l'AST, e ti dice cosa c'è che non va.

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Cosa fa concretamente

🔍 Analizza il codice prima che tu lo esegua

Questa è la parte di cui vado più fiero. Puntalo su un file .py e trova pattern come chiamate API dentro i loop, system prompt inviati senza cache_control, cronologie di conversazione che crescono senza controllo — il tipo di cose che silenziosamente triplicano la bolletta.

Ogni finding mostra:

• il numero di riga
• una stima dei token sprecati
• una correzione pronta da incollare

🪙 Conta i token in modo preciso

Non con tiktoken — tiktoken sottostima Claude del 15–20%. tsave usa l'API ufficiale count_tokens di Anthropic, la stessa che alimenta il sistema di fatturazione.

📉 Comprime le conversazioni lunghe

Quando una cronologia di chat diventa lunga, tsave riassume i turni più vecchi mantenendo il contesto recente intatto. In pratica, questo taglia il 65–70% dei token sui workload multi-turno.

📊 Traccia quello che spendi

Ogni chiamata client.create() viene registrata. A fine sessione puoi richiedere un riepilogo dei consumi, il costo medio per richiesta e una proiezione mensile.

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I numeri

Risultati reali su workload reali, non benchmark sintetici:

Scenario	Prima	Dopo	A 1.000 req/giorno
Chatbot multi-turno (50 turni)	12.400 token	4.100 token −66,9%	risparmia $7,47/giorno
Pipeline RAG (doc completo per chiamata)	18.200 token	5.600 token −69,2%	risparmia $11,34/giorno
Classificatore batch (loop + Opus)	8.500 token	2.800 token −67,1%	risparmia $8,55/giorno

Prezzi Sonnet 4.6, $3/MTok in input.

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Utilizzo

from tsave import TsaveClient

client = TsaveClient()

# conta i token prima di spenderli
tc = client.count_tokens(model="claude-sonnet-4-6", messages=messages)
print(tc.format())
# 847 input tokens | est. $0.0025

# comprimi una conversazione lunga
result = client.compress(model="claude-sonnet-4-6", messages=long_chat, keep_last_n=4)
print(result.format())
# Originale:   1.131 token (13 messaggi)
# Compresso:   363 token (3 messaggi) — riduzione del 67,9%

# fai la vera chiamata — l'utilizzo viene tracciato automaticamente
response = client.create(model="claude-sonnet-4-6", max_tokens=1024, messages=messages)

# vedi dove sei
print(client.usage_summary())
print(client.monthly_projection(requests_per_day=500).format())
# Mensile (30 giorni): $410.40

La CLI ti dà le stesse cose senza scrivere codice:

tsave scan myapp.py        # analisi statica, senza API key
tsave analyze              # breakdown dei token di una conversazione
tsave cost                 # stima dei costi
tsave compress             # comprimi un file di conversazione

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Cosa rileva lo scanner

Pattern	Cosa significa
api-in-loop	Stai facendo una richiesta API completa a ogni iterazione del loop
full-file-per-call	Stai leggendo un file intero e passandolo grezzo all'API
no-model-routing	Stai usando Opus dove basterebbe Haiku
system-prompt-redefined	Il tuo system prompt viene ricreato a ogni chiamata
uncached-system-prompt	Il tuo system prompt è in un loop senza cache_control
uncompressed-history	La cronologia dei messaggi continua a crescere senza compressione

I file non analizzabili (errori di sintassi, encoding non supportati) vengono segnalati come "could not analyze" — mai saltati in silenzio o dati per puliti. La CLI esce con codice ≠ 0 su questi file. I file con BOM UTF-8 sono gestiti in modo trasparente.

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Sviluppo

git clone https://github.com/remo12262/token-saver.git
cd token-saver
pip install -e ".[dev]"
pytest
# 85 test, tutti passano senza API key

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Modelli e prezzi

Modello	Input	Output
Claude Opus 4.8 / 4.7 / 4.6	$5,00/MTok	$25,00/MTok
Claude Sonnet 4.6	$3,00/MTok	$15,00/MTok
Claude Haiku 4.5	$1,00/MTok	$5,00/MTok

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Licenza MIT. Costruito in una serata con Claude Code.