Estimadores
El SDK incorpora de forma nativa un tokenizador Byte-Pair Encoding (BPE)o200k_base con cero dependencias externas en tiempo de ejecución, el esquema de codificación estándar de la industria para los modelos modernos de OpenAI (GPT-4o, o1, o3-mini) y una línea base precisa para proveedores como Anthropic (Claude 3.5/3.7) y Google (Gemini 2.0).
Mediante inlining en tiempo de compilación y tree-shaking de AST con tsup, el vocabulario o200k_base se empaqueta directamente en la distribución compilada. Esto eliminó 25.95 MB de dependencias de tokenizadores heredados en desuso, con lo que la huella instalada de node_modules se redujo de 100.95 MB a 84.43 MB (reducción neta de -17.1%).
Tanto createTokenEstimator() (factoría asíncrona) como createSyncTokenEstimator() (factoría síncrona) proporcionan acceso síncrono e inmediato a RealTokenEstimator sin ninguna configuración adicional:
HeuristicTokenEstimator (que calcula Math.ceil(chars / 4)) se mantiene disponible como clase de respaldo algorítmico ligero para casos donde se desee un modelado puramente heurístico.TokenTelemetryEngine
TokenTelemetryEngine es un colector singleton para métricas por operación:
- Estimación de tokens de entrada/salida
- Tipo de operación (
tools_list,tool_call,resource_read, etc.) - Metadata de duración
- Agregados por sesión
LiopOTelBridge
LiopOTelBridge mapea telemetría de tokens hacia semánticas OpenTelemetry gen_ai.*, permitiendo que backends de observabilidad externos ingieran los datos de costo de LIOP de forma directa.
El puente se acopla automáticamente a tu MeterProvider global y emite las siguientes métricas:
gen_ai.client.token.usage(Histograma)gen_ai.client.operation.duration(Histograma)
Integración con LiopMeshStatus
El LIOP Agent expone una herramienta de diagnóstico local llamadaLiopMeshStatus que consume el TokenTelemetryEngine internamente para producir un informe estructurado de estado operativo vía formatStatusBlock(). Cuando un LLM invoca esta herramienta, recibe un reporte estructurado que contiene:
- ID de Sesión y tiempo activo
- Modelo del estimador (
o200k_baseo heurístico) - Desglose de operaciones (cada método MCP invocado, con estimaciones de tokens de entrada/salida)
- Totales acumulados (tokens totales consumidos durante la sesión)
- Proyección de costo (costo estimado basado en precios por token configurables)
Medición Determinista de Combustible por AST
Además de la estimación de tokens, el SDK proporciona medición determinista de combustible computacional mediantecalculateAstInstructionFuel:
Invarianza de Canales Laterales de Temporización (NIST SP 800-53)
Para garantizar cero filtraciones de temporización ante entradas privadas diversas,calculateAstInstructionFuel aplica cuantización a bloques de 100 unidades:
A través de exhaustivas pruebas automatizadas (50 ejecuciones consecutivas sobre lotes sintéticos de transacciones), payloads con topología AST idéntica que evalúan secretos divergentes arrojan una desviación estándar estrictamente cero (stddev = 0).
Economía de Contexto y Tokens vs MCP Tradicional (Context-Pulling)
El enfoque MCP tradicional requiere transferir conjuntos de datos completos sin procesar a través de la red hacia la ventana de contexto del LLM antes de poder realizar cualquier filtrado o análisis. LIOP ejecuta lógica aislada en sandbox directamente en el nodo de origen, retornando únicamente pruebas agregadas y selladas.Comparativa Empírica de Eficiencia
API REST de Telemetría del Web Playground
El LIOP Web Playground expone un endpoint HTTP REST enGET /api/telemetry para la monitorización en vivo de la economía de la sesión: