LibreAI / LLM locaux / entroly
// local-llm · juyterman1000/entroly

entroly

entroly est un projet de LLM locaux open source, créé par juyterman1000 (juyterman1000/entroly sur GitHub). Il compte 472 étoiles sur GitHub et 71 forks, il est publié sous la licence Apache-2.0 et a été mis à jour pour la dernière fois sur GitHub le 4 octobre 2026.

Cut AI context cost with reversible, byte-exact compression.

💎 Pépite cachée★ 472 étoiles⑂ 71 forksApache-2.0mis à jour oct. 2026
▦ visuel — le README de ce projet ne contient aucune capture intégrable,
voici donc un emplacement réservé. Le guide ci-dessous est complet malgré tout.
// détails du projet

Détails du projet

Étoiles GitHub
472
Forks
71
Licence
Apache-2.0
Dernière mise à jour sur GitHub
4 octobre 2026
Catégorie
LLM locaux
Type de fiche
Pépite cachée — une page plus courte pour un projet moins connu
Site officiel
Official docs
// fonctionnement

Comment ça marche

  1. Read the docs

    Understand the compression guarantees.

  2. Install entroly

    Add it to your agent workflow.

  3. Compress context

    Shrink prompts before sending.

  4. Recover anytime

    Restore the exact original.

// fonctionnalités

Pourquoi on l'adore

Reversible compression

Every reduction can be undone.

Byte-exact recovery

Originals restore perfectly.

Lower context cost

Send less, pay less.

Agent ready

Built for Claude Code, Codex flows.

No blind trust

Verifiable, not lossy magic.

Apache-2.0

Free for commercial use.

Advertisement
// lancez-le

Lancez-le vous-même

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and enter the folder.

    git clone https://github.com/juyterman1000/entroly.git
    cd entroly
  2. Step 2 — Install it

    Set up the Python package.

    pip install -e .
  3. Step 3 — Try the API

    Import it and check the quickstart.

    python -c "import entroly; help(entroly)"
// cas d'usage

Ce que vous pouvez créer

Advertisement
// faq

Questions fréquentes

What is entroly?

A context-compression tool with reversible, byte-exact recovery, at juyterman1000/entroly.

How is it different from summarizers?

Compression here is reversible; nothing is lost.

Does it work with my agent?

It targets Claude Code, Codex-style agent workflows.

Is it free?

Yes. Apache-2.0 licensed.

Where are the docs?

On the GitHub Pages docs site.

// continuez l'exploration

Outils similaires

Agents IA

context-engineering-kit

Run context-engineering-kit locally: hand-crafted claude code skills focused on improvi...

★ 1,7 k étoilesGPL-3.0
Voir le guide →
Développement

context-engineering-intro

Context engineering is the new vibe coding - it's the way to actually make AI coding assistants work. Claude Code is the best for this so that's what this re…

★ 13,9 k étoilesMIT
Voir le guide →
Agents IA

agentic-context-engine

Make your agents learn from experience with a dedicated context engine.

★ 2,6 k étoilesApache-2.0
Voir le guide →
LLM locaux

code-context-engine

Code-context-engine, in Python — built for save 94% on ai coding tokens. index your cod...

★ 425 étoilesMIT
Voir le guide →
LLM locaux

Qwen3-Coder

Qwen3-Coder - Alibaba's open code model series for agentic coding, up to 1M tokens of context

★ 16,8 k étoilesNOASSERTION
Voir le guide →
LLM locaux

ChatGLM2-6B

Open bilingual (Chinese-English) 6B chat LLM with 32K-context variant and low-memory INT4 inference.

★ 15,5 k étoilesApache-2.0
Voir le guide →
// alternatives

Alternatives en LLM locaux

Les autres projets de la catégorie LLM locaux avec le plus d'étoiles du catalogue LibreAI — la sélection réaliste d'alternatives si entroly ne vous convient pas.

// plus en local-llm

Plus en LLM locaux

Projets de la catégorie LLM locaux proches dans le catalogue, les plus proches en étoiles de entroly — continuez à explorer de part et d'autre.

Obtenir entroly

Gratuit et ouvert : récupérez le code source, mettez une étoile au dépôt et commencez à créer.