Original en anglais: https://argusic.com/subject/paritok-4b-v1
paritok-4b-v1
Passerelle de compression non destructive pour AI coding agents. Réduit les factures de tokens de 25 % au tour 1 à plus de 85 % dans les sessions longues ou saturées, et permet de faire tenir ~3× plus de tours dans la même fenêtre de contexte. Propulsé par notre modèle open source 4B natif au code. Intégration directe pour Claude Code, Cursor, Codex, OpenHands et tout agent BASE_URL.
Fonctionnesource : GitHubpage d'accueilPythonApache-2.0commit c2ab50fc92fa
Python, sous licence Apache-2.0. Le projet se décrit ainsi : agentic coding, ai, ai agents, ai coding, ai infrastructure, developer tools, llm gateway et llms.
paritok-4b-v1 fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 2 minutes et a rencontré 1 erreur, corrigée sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
Python package installed in a venv, the proxy serves on port 8088, answers /health (200) and /stats (200) and /v1/messages/count_tokens (200), and all 316 tests in the test suite pass.
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré
Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 96 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).
En un coup d'œil
Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.
Ce qui a été mesuré
Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.
Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent
Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.
- Ollama not available (no root). Compression model cannot be pulled.
- Temps d'installation
- 2 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 8 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 1 rencontrée, 1 corrigée sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- pytest tests/ -v: 316 passed, 1 skipped; starlette TestClient: GET /health → 200, POST /v1/messages/count_tokens → 200, GET /stats → 200
- Tokens de modèle utilisés
- 52 336
- Commit exact testé
- c2ab50fc92fa
- Image de conteneur
- sha256:cdd920bce783
Ce qui n'a pas été mesuré
L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.
- Pic de mémoire GPU
- cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
- Comportement sur une longue durée
- chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
Regarder la session
L'exécution complète, depuis une machine propre, à la vitesse réelle. Rien n'est coupé et rien n'est accéléré.
Un enregistrement de la tentative 2, exécutée le , la tentative qui a décidé le verdict ci-dessus. L'enregistrement du terminal dont elle est tirée constitue la preuve, conservée avec une empreinte sha256 ; la vidéo n'en est qu'un rendu. Rien n'est chargé depuis l'hébergeur de la vidéo tant que vous n'appuyez pas sur lecture.
La fin de l'enregistrement
Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.
tokens used
52,336
Here's a summary of what I found and verified:
**Install**: Created a Python venv, installed `.[proxy,dev]` from the local repo. All dependencies …
**Tests**: Ran `pytest tests/ -v` — **316 passed, 1 skipped** (the skipped test `test_bfcl_recall_a…
**Proxy verification**: Used `starlette.testclient` to hit all key endpoints:
- `GET /health` → `200 {"status":"ok","version":"1.3.11"}`
- `POST /v1/messages/count_tokens` → `200 {"input_tokens": 14}`
- `GET /stats` → `200` with full stats payload (19 keys: uptime, token counts, etc.)
- `POST /v1/chat/completions` → `401` (correct — missing API key, proxy tries to forward upstream)
**Compression model**: The proxy requires Ollama running with `paritok/paritok-4b-v1` for local com…
**Verdict**: The repository works as-is for a brand-new user. All Python code installs, the proxy s…Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.
Comment le test a été mené
Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.
Points forts et limites
Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.
Ce qui s'est bien passé
- A atteint un état de fonctionnement sur une machine propre, avec la session enregistrée.
- Installé en 2 minutes, plus vite que la médiane des 25 projets comparables mesurés par Argusic.
- S'est remis de 1 erreur sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
- Sous licence Apache-2.0, selon son hébergeur.
- Mesuré 2 fois, le résultat n'est donc pas un cas isolé.
Sur les 26 projets agentic-coding qu'Argusic a installés et chronométrés, paritok-4b-v1 a été le 6e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 19 sur 26 en ont atteint un.
Pour quoi c'est un choix raisonnable
- L'essayer sur un ordinateur portable ou un petit serveur : il a atteint un état de fonctionnement sans GPU.
- Une évaluation rapide : il fonctionnait 2 minutes après le clone.
Également testés, dans le même domaine
Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.
Historique des exécutions
| testé par | tentative | résultat | score | coût USD | date |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,04 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Fonctionne avec des mocks | 92,00 | 0,17 |
Sujets (depuis GitHub)
agentic-codingaiai-agentsai-codingai-infrastructuredeveloper-toolsllm-gatewayllmstoken-optimization
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/paritok-4b-v1)Questions
- paritok-4b-v1 fonctionne-t-il ?
- Oui. paritok-4b-v1 fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 2 minutes, en rencontrant 1 erreur en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé paritok-4b-v1 ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit c2ab50fc92fa. 2 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de paritok-4b-v1 ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,04 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
- Combien de temps faut-il pour installer paritok-4b-v1 ?
- 2 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
- paritok-4b-v1 a-t-il besoin d'un GPU ?
- Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
- Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de paritok-4b-v1 ?
- 1 problème est survenu lors de l'exécution enregistrée, et 1 a été corrigé sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Comment paritok-4b-v1 se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 26 projets agentic-coding qu'Argusic a installés et chronométrés, paritok-4b-v1 a été le 6e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 19 sur 26 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour paritok-4b-v1 ?
- Les 2 exécutions enregistrées se trouvent sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.