Setiap kali AI coding agent menjalankan perintah terminal, context window Anda sebenarnya sedang "dirampok". Perintah sederhana seperti melihat status repositori atau membaca berkas log menyetor ratusan baris teks sampah. Ada header dekoratif, spasi perataan, metadata komit, hingga jalur direktori yang diulang terus-menerus. Output ini dirancang untuk dibaca mata manusia, bukan untuk dicerna oleh model bahasa besar. Ketika tagihan API Anthropic mulai membengkak akibat CLI noise yang memenuhi context window, perdebatan teknis tentang efisiensi seperti **rtk vs headroom vs woze code** (WOZCODE) menjadi topik krusial bagi para engineer yang ingin menyelamatkan kantong mereka.

Pada sebuah codebase produksi berbasis TypeScript dan Next.js, pemantauan terhadap 26.779 perintah CLI dan 2.246 permintaan API selama sebulan membuktikan satu hal: miliaran token melayang gratis hanya untuk memproses output terminal yang tidak mempengaruhi keputusan AI berikutnya. Untuk mengatasi masalah ini, komunitas mengembangkan dua pendekatan berbeda. Pendekatan pertama adalah arsitektur dua lapis menggunakan **RTK** dan **Headroom**, sedangkan pendekatan kedua adalah mengganti *tool* bawaan menggunakan plugin **WOZCODE**.

---

## Lapisan 1: Menyaring Noise Perintah via RTK

**RTK** (Rust Token Killer) adalah *binary* berbasis Rust yang bertindak sebagai pemotong sampah di tingkat terminal. Sistem ini bekerja sebagai kait **PreToolUse** pada Claude Code. Saat agent memanggil perintah Bash, kait ini mencegat dan mengubah perintah secara transparan sebelum dieksekusi.

```bash
# Alur pencegatan perintah oleh RTK
# 1. Agent memanggil: git status
# 2. PreToolUse hook aktif
# 3. Hook mengubah perintah menjadi: rtk git status
# 4. RTK mengeksekusi git status dan menyaring output
# 5. Output terkompresi masuk ke context window (hingga 80% lebih kecil)
```

Ada empat strategi utama yang diterapkan oleh RTK untuk menghemat token antara 60% hingga 90% per perintah:
1. **Smart Filtering**: Membuang teks *boilerplate* yang tidak relevan.
2. **Grouping**: Menggabungkan entitas atau baris yang serupa.
3. **Truncation**: Memotong output panjang namun tetap mempertahankan konteks paling krusial (misalnya hanya menyisakan bagian log *build* yang *error*).
4. **Deduplication**: Menghapus baris berulang yang tidak menambah informasi baru.

Dengan *overhead* eksekusi di bawah 10ms per perintah, agent AI bahkan tidak menyadari keberadaan RTK. Agent tetap melihat antarmuka *tool* yang sama dan menerima output dengan konteks semantik yang identik.

---

## Lapisan 2: Kompresi Sesi dan Caching via Headroom

Jika RTK bekerja di tingkat terminal sebelum output masuk ke context window, **Headroom** bekerja di tingkat jaringan. Headroom adalah *proxy* lokal yang berjalan di `localhost:8787`, berada tepat di antara agent coding dan provider API Anthropic.

```
┌──────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────┐
│  Agent   │────▶│  RTK hook   │────▶│  Bash   │────▶│   Headroom   │────▶│  Anthropic   │
│          │     │  (rewrite)  │     │ (runs)  │     │   (compress) │     │  API         │
└──────────┘     └─────────────┘     └─────────┘     └──────────────┘     └──────────────┘
Layer:           PreToolUse           Shell            API proxy            Provider
Savings:         60-90%                               16-59%
```

Headroom membaca jenis konten secara cerdas (*content-aware*). Array JSON dikompresi sebesar 83-90%, output *shell* sebesar 85%, dan log *build* hingga 94%. Menariknya, berkas *source code* dan hasil pencarian *grep* sengaja dibiarkan utuh tanpa kompresi *lossy* agar kemampuan nalar (*reasoning*) model terhadap kode tidak rusak.

Keunggulan terbesar Headroom terletak pada kestabilan **Prefix Cache**. Fitur *prefix caching* dari Anthropic memberikan diskon token input sebesar 90% jika bagian awal *prompt* cocok dengan permintaan sebelumnya. Headroom mengompresi hasil *tool* tanpa mengubah *system prompt* atau riwayat percakapan awal. Hasilnya, *prefix* tetap stabil dan mencatatkan *hit rate* cache hingga 96%.

---

## Pendekatan Alternatif: WOZCODE Plugin

Berbeda dengan kombinasi RTK dan Headroom yang bermain di level hook dan proxy jaringan, **WOZCODE** memilih jalur integrasi langsung sebagai plugin Claude Code. WOZCODE mengganti *tool* berkas bawaan Claude Code dengan versi yang sudah dioptimasi sejak awal.

WOZCODE menyediakan dua agent utama:
* **`woz:code`**: Agent utama untuk aktivitas koding, pengubahan berkas, pencarian, hingga SQL.
* **`woz:explore`**: Agent pembantu khusus eksplorasi codebase berbasis baca-saja (*read-only*) yang berjalan di atas model **Haiku** untuk kecepatan maksimal dan biaya minimal.

Pemasangan WOZCODE dilakukan langsung dari dalam sesi Claude Code:

```bash
/plugin marketplace add WithWoz/wozcode-plugin
/plugin install woz@wozcode-marketplace
```

Setelah diinstal dan diautentikasi via `/woz-login`, WOZCODE bekerja secara otomatis. Plugin ini juga menyediakan pemantauan hemat biaya secara langsung melalui perintah `/woz-savings`, serta mendukung integrasi dengan *environment* seperti Conductor.

---

## Perbandingan Arsitektur: RTK + Headroom vs WOZCODE

Untuk menentukan solusi terbaik bagi *workflow* Anda, mari bedah perbedaan teknis dari kedua pendekatan ini.

| Parameter | Kombinasi RTK + Headroom | WOZCODE Plugin |
| :--- | :--- | :--- |
| **Tingkat Operasi** | PreToolUse Hook & Local API Proxy (`localhost:8787`) | Plugin Marketplace & Tool Replacement |
| **Metode Kompresi** | Saringan regex/AST CLI & Kompresi muatan JSON/Log | Penggantian alat bawaan & Delegasi Haiku |
| **Optimasi Model** | Memaksimalkan Anthropic Prefix Cache (Hit Rate 96%) | Menggunakan agent `woz:explore` berbasis Haiku |
| **Pengoperasian** | Transparan, tanpa perlu login akun pihak ketiga | Memerlukan akun Woz dan autentikasi token |
| **Kompatibilitas Tools** | Memotong output perintah Bash standar (`git`, `read`, dll) | Mengoptimalkan eksekusi berkas & pencarian kode |
| **Monitoring** | TUI Dashboard lokal (`tui.py`) secara *real-time* | Perintah *in-session* (`/woz-savings`) |

---

## Ranjau Teknis dan Jebakan Pengkonfigurasian

Mengimplementasikan optimasi token tidak selalu mulus. Banyak developer terkecoh karena sistem tampak berjalan normal, padahal penghematan tokennya 0% akibat kesalahan konfigurasi tersembunyi.

### 1. PATH Minimal pada Claude Code Hook
Claude Code mengeksekusi hook dengan variabel `PATH` yang sangat minimal (`/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin`). Jika RTK diinstal melalui Homebrew, panggilan hook akan gagal secara diam-diam (*silently exit 0*). Pengujian gagal, tidak ada peringatan, dan perintah berjalan tanpa disaring. Solusinya adalah menyuntikkan jalur `PATH` secara manual di bagian atas script wrapper.

### 2. Overwrite otomatis oleh `rtk init -g`
Menjalankan perintah `rtk init -g` akan menimpa berkas script hook dan menghapus perbaikan `PATH` yang sudah dibuat. Selain itu, RTK memeriksa integritas berkasnya menggunakan checksum SHA-256 dan menolak berjalan jika berkas tersebut dimodifikasi. Solusi yang tahan lama adalah membuat *wrapper script* mandiri (misalnya `rtk-wrapper.sh`) yang tidak dikelola langsung oleh perintah internal RTK.

### 3. Masalah `permissionDecision: "allow"`
Secara bawaan, output JSON dari RTK menyertakan properti `"permissionDecision": "allow"`. Jika konfigurasi Claude Code Anda mengaktifkan `skipDangerousModePermissionPrompt` atau `skipAutoPermissionPrompt`, Claude Code akan melompati jalur penanganan izin. Implikasinya fatal: sistem mengabaikan perintah hasil kompresi dan malah mengeksekusi perintah asli yang tidak dikompresi. Berkas *wrapper* wajib membuang kunci `permissionDecision` menggunakan `jq`:

```bash
# Script wrapper rtk-wrapper.sh untuk menangkap dan membersihkan JSON
#!/bin/bash
export PATH="/opt/homebrew/bin:/usr/local/bin:$PATH"

# Membuang permissionDecision agar kompresi tidak terlewati
if .hookSpecificOutput then
  .hookSpecificOutput |= del(.permissionDecision, .permissionDecisionReason)
fi
```

### 4. Atribut Extended macOS Sequoia (`com.apple.provenance`)
Pada macOS Sequoia, sistem operasi menambahkan atribut extended `com.apple.provenance` yang menyebabkan kemunculan pesan *Permission denied* saat Claude Code memanggil hook via `/bin/sh`. Karena *exit code* dari crash ini bernilai bukan nol dan bukan 2, Claude Code menganggapnya sebagai *non-blocking error* dan tetap menjalankan perintah awal secara utuh tanpa kompresi.

Untuk mengatasi ini, panggil hook di `~/.claude/settings.json` dengan menyertakan kata kunci `bash` di depannya agar *shell* membaca berkas sebagai data alih-alih mengeksekusinya secara langsung:

```json
{
  "hooks": {
    "PreToolUse": [
      {
        "command": "bash /Users/username/.claude/hooks/rtk-wrapper.sh"
      }
    ]
  }
}
```

---

## Keputusan Pragmatis untuk Workflow Anda

Jika Anda menyukai kendali penuh atas infrastruktur lokal, tidak ingin bergantung pada layanan pihak ketiga tambahan, dan ingin memaksimalkan efisiensi dari perintah *shell* dasar, kombinasi **RTK + Headroom** adalah standar emas. Penghematan 1,5 miliar token dalam sebulan pada skala produksi bukti betapa ampuhnya arsitektur dua lapis ini.

Namun, jika Anda menginginkan solusi serba praktis yang langsung bekerja dari dalam Claude Code tanpa perlu mengutak-atik script Bash, *proxy port*, atau *wrapper jq*, **WOZCODE** menawarkan alternatif berbasis plugin yang sangat efisien. 

Apapun pilihan Anda, membiarkan CLI noise memenuhi context window agent AI tanpa kompresi adalah pemborosan yang tidak bisa dibenarkan di era koding berbasis AI saat ini.

## Referensi
- https://andrewpatterson.dev/posts/token-savings-rtk-headroom/
- https://github.com/WithWoz/wozcode-plugin

Analisis komprehensif efisiensi token Claude Code menggunakan RTK, Headroom, dan WOZCODE untuk memangkas sampah CLI dan menekan biaya API.

Menghemat Miliyaran Token Claude Code: Bedah Tuntas RTK, Headroom, dan WOZCODE

Reggi

Solusi praktis integrasi webmail custom ke dalam dashboard Gmail. Kelola, baca, dan kirim email domain pribadi langsung dari satu tempat tanpa ribet gonta-ganti tab.

Mengapa Kamu Masih Buka Dua Tab Terpisah? Panduan Setup Custom Webmail Langsung di Dashboard Gmail

Pelajari efisiensi merakit mesin tetas telur listrik AC otomatis dengan modal murah untuk mendongkrak hasil ternak unggas tanpa repot bolak-balik telur manual.

Otomasi Ternak Unggas: Kenapa Rakit Sendiri Mesin Penetas Telur AC Jauh Lebih Worth It Dibanding Cara Konvensional?

Pelajari bagaimana mesin tetas telur berbasis arus listrik DC bekerja menjaga suhu dan kelembapan ideal untuk mendongkrak keberhasilan penetasan telur unggas.

Mesin Tetas Telur Arus DC: Solusi Hardware Murah Buat Tingkatin Angka Penetasan Unggas

Kupas tuntas seluk-beluk mobil aki anak dengan kontrol ganda dan fitur multimedia. Pahami batas spesifikasi hardware sebelum eksekusi build sendiri.

EV Versi Mini: Membedah Mobil Listrik Aki Lengkap dengan Remote Control dan Fitur Multimedia

Pelajari cara merakit smart power strip berbasis NodeMCU dan Blynk untuk kontrol daya nirkabel serta integrasi IoT yang aman dan efisien.

Mengapa Beli Mahal Kalau Bisa Bikin Sendiri? Rancang Smart Power Strip Berbasis NodeMCU dan Blynk

Solusi tuntas mengatasi bug sistem dan software bermasalah di MacBook dengan panduan install ulang macOS lewat Internet Recovery secara aman.

#token-optimization

Getting Lastest Post..

Populer Bulan Ini