Caveman · el plugin que hace que Claude Code ahorre 75% de tokens

Caveman es un skill/plugin open source creado por Julius Brussee que reescribe el comportamiento de Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, Windsurf, Cline, Copilot y veinticinco agentes más para que respondan con sintaxis telegráfica estilo cavernícola en vez de inglés conversacional. La frase de cabecera del repo es brutalmente honesta: "why use many token when few do trick". La idea técnica es que los modelos siguen razonando con el mismo cerebro de siempre, pero emiten solo la palabra mínima necesaria para transmitir el fix, eliminando saludos, disculpas, contexto innecesario y resúmenes redundantes. El proyecto vive en github.com/JuliusBrussee/caveman, tiene licencia MIT y se viralizó cuando creators como Midudev lo cubrieron en Instagram. Si querés más contexto sobre cómo afinar Claude Code en general, mirá el diccionario de Claude Code con 8 conceptos clave.

El README del repo Caveman publica benchmarks contra la API real de Anthropic sobre diez prompts representativos y reporta una reducción promedio del 65% de output tokens, con casos de hasta 87% según el tipo de respuesta. El número viral del 75% es el caso típico cuando el agente normalmente daría un párrafo de explicación: en vez de sesenta y nueve tokens explicando por qué un componente de React re-renderiza, Caveman te devuelve diecinueve tokens diciendo "New object ref each render. Inline object prop = new ref = re-render. Wrap in useMemo". El ahorro real depende de cuánto te hablaba antes el agente: si lo usabas para tareas conversacionales largas, vas a ver picos de 75-87%; si ya tenías un CLAUDE.md ajustado, el delta es más cerca de 22-40%. Para traducir esos porcentajes a USD reales, mirá el pricing oficial de Anthropic y multiplicalo por tu volumen mensual. Combiná Caveman con un buen CLAUDE.md siguiendo las ocho reglas de la guía de CLAUDE.md para maximizar el ahorro en input tokens también, y revisá las 5 herramientas para ahorrar 80% de tokens en Claude para atacar el problema desde varios ángulos.

Los benchmarks del proyecto y la experiencia de la comunidad coinciden en que la precisión técnica se mantiene intacta porque Caveman no toca el razonamiento interno del modelo, solo el formato del output final. El LLM sigue analizando tu código línea por línea exactamente igual que antes; lo único que cambia es que en vez de devolver tres párrafos de prosa, devuelve dos líneas con la solución. De hecho, varios desarrolladores reportan que Caveman reduce alucinaciones porque al forzar brevedad, el modelo no tiene espacio para inventar bibliotecas inexistentes o divagar sobre soluciones tentativas. La accuracy técnica medida queda en 100% mientras los tokens caen 65% en promedio y la velocidad sube ~3x. Si tu workflow depende de explicaciones largas (onboarding de un dev junior, debug de un problema mental que no sabés ni cómo describir), podés bajar al nivel lite que solo recorta filler sin volverse telegráfico, o salir del modo con "normal mode" cuando lo necesites. Para entender los modelos detrás de esto y cómo razonan, leé Claude Opus 4.7, el nuevo modelo más fuerte del mundo, la documentación oficial de Claude Code y los 6 tips de Boris Cherny para dominar Claude Opus 4.7.

Instalación una sola línea que auto-detecta los treinta agentes que tengas instalados en tu máquina. En macOS, Linux, WSL o Git Bash corré curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/JuliusBrussee/caveman/main/install.sh | bash y el script instala el skill para Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, Cline, Copilot y todos los demás agentes que detecte. En Windows con PowerShell 5.1+ el equivalente es irm https://raw.githubusercontent.com/JuliusBrussee/caveman/main/install.ps1 | iex. El proceso completo tarda alrededor de treinta segundos, requiere Node 18 o superior, es seguro re-correr para actualizar y skipea automáticamente los agentes que no tengas. Después de instalar, activá Caveman tipeando /caveman o diciendo "talk like caveman". Para volver al modo normal, decí "normal mode". Si tu install falla, abrí el agente y pedile "Read CLAUDE.md and INSTALL.md, install caveman for me" y el propio agente repara el setup. Para opciones avanzadas como instalar solo en un agente específico o los 25 agentes menos comunes, revisá el INSTALL.md oficial del repo. Si recién estás arrancando con Claude Code y nunca configuraste el agente, leé primero las 3 cosas que hacer antes de abrir Claude Code y cómo armar tu carpeta Claude desde cero.

Es el medidor de ahorro real de la sesión. Cuando lo corrés, te muestra cuántos tokens consumió tu sesión actual, cuántos te habrías gastado en modo normal según los benchmarks, el ahorro acumulado de toda tu historia con Caveman instalado y el equivalente en USD según el precio oficial de la API de Anthropic. Si le pasás el flag --share, te devuelve una línea lista para tuitear con tu ahorro lifetime. Además, Caveman setea un badge persistente en la statusline de Claude Code que muestra [CAVEMAN] ⛏ 12.4k con tu contador histórico actualizado en tiempo real. Si te molesta visualmente, podés silenciarlo con CAVEMAN_STATUSLINE_SAVINGS=0 en tu env. El comando es ideal para validar que la instalación está activa y para mostrarle a tu CTO el ROI tangible del cambio antes de pedirle plan Max. Para más herramientas que atacan el mismo problema desde otro ángulo, mirá las 5 herramientas para ahorrar 80% de tokens en Claude y la guía sobre 5 herramientas pro para Claude Code que cubren observabilidad y optimización avanzada.

Caveman trae cuatro modos que vas cambiando con un solo comando según cuánto extremismo quieras. Lite simplemente recorta filler conversacional (saludos, disculpas, resúmenes) pero conserva oraciones gramaticales completas; es el modo recomendado para reviews de PRs donde otros humanos tienen que leer la respuesta. Full es el default cavernícola: sujeto omitido, sintaxis telegráfica, máximo grunt. Ultra lleva la brevedad al límite saltando incluso artículos y conectores, usando casi puras keywords técnicas. Wenyan usa chino clásico, que es aún más compacto que el cavernícola inglés —cada carácter chino lleva más información semántica que una palabra inglesa promedio— y es viable porque los modelos modernos entienden y producen 文言 sin problemas. Activás cualquiera tipeando /caveman lite, /caveman full, /caveman ultra o /caveman wenyan. El nivel queda fijo hasta el fin de la sesión o hasta que digas "normal mode". Si querés sacarle más jugo a Claude Code en general más allá de la compresión, mirá los 5 proyectos gratis para mejorar Claude, las 3 formas de usar Claude y cuál vale la pena y los tipos de comandos en la documentación oficial de Claude Code.

Sí, y este es el truco más under-rated del paquete. Caveman incluye el comando /caveman-compress <archivo> que toma un archivo de memoria (típicamente tu CLAUDE.md o cualquier system prompt grande) y lo reescribe en caveman-speak preservando byte a byte el código, las URLs y los paths absolutos. La compresión promedio es del 46% de input tokens cada vez que arrancás una sesión, lo cual se acumula muy rápido si tenés un CLAUDE.md largo cargándose en cada call. Para usuarios más avanzados existe caveman-shrink, un middleware MCP publicado en npm que envuelve cualquier servidor MCP y comprime las descripciones de las tools en tiempo real, atacando otro vector de gasto de input tokens que casi nadie optimiza. Si todavía no tenés un CLAUDE.md armado o querés mejorarlo antes de comprimirlo, te conviene revisar el template de CLAUDE.md para tu marca primero, y para input tokens en general la guía sobre ahorrar tokens en Claude Code con un archivo CLAUDE.md es el complemento natural.