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</p>

<p align="center">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/juyterman1000/entroly/main/docs/assets/logo.png" width="180" alt="Entroly">
</p>

<h1 align="center">Entroly — AI Token लागत 70–95% कम करें</h1>

<h3 align="center">आपके AI कोडिंग टूल्स कोडबेस का सिर्फ 5% देखते हैं।<br/>Entroly उन्हें पूरी तस्वीर देता है — बहुत कम कीमत पर।</h3>

<p align="center">
  <code>npm install entroly-wasm && npx entroly-wasm</code>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;<code>pip install entroly && entroly go</code>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;<a href="https://juyterman1000.github.io/entroly/"><b>लाइव डेमो →</b></a>
</p>

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## समस्या — और बॉटम-लाइन पर प्रभाव

हर AI कोडिंग टूल — Claude, Cursor, Copilot, Codex — में एक ही ब्लाइंड स्पॉट है: **एक बार में सिर्फ 5-10 फाइलें देखता है।** बाकी 95% कोडबेस अदृश्य है।

मॉडल और भी बड़े होते जा रहे हैं — **Claude Opus 4.7** अभी ज़्यादा क्षमता और और भी ज़्यादा per-token लागत के साथ रिलीज़ हुआ है। बड़े context windows समस्या को हल नहीं करते; वे इसे और बदतर बना देते हैं। आप प्रति अनुरोध 186,000 tokens के लिए भुगतान कर रहे हैं — जिनमें से अधिकांश केवल डुप्लिकेट boilerplate कोड है।

> **Entroly 30 सेकंड में दोनों समस्याएं हल करता है।**

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## पहले दिन क्या बदलता है

| मापदंड | Entroly के बिना | **Entroly के साथ** |
|---|---|---|
| AI को दिखने वाली फाइलें | 5–10 | **आपका पूरा repository** |
| प्रति अनुरोध tokens | ~186,000 | **9,300 – 55,000** |
| मासिक AI खर्च (1K req/दिन) | ~$16,800 | **$840 – $5,040** |
| AI जवाब की सटीकता | अधूरा, अक्सर हैलुसिनेशन | **Dependency-aware, सटीक** |
| AI गलतियां ठीक करने में Dev का समय | घंटे/सप्ताह | **लगभग शून्य** |
| सेटअप | दिनों का Prompt engineering | **30 सेकंड** |

> **ROI:** AI API पर $15K/महीना खर्च करने वाली 10 लोगों की टीम पहले दिन **$10K–$14K/महीना बचाती है**।

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## आपके प्रतिस्पर्धी पहले से जानते हैं

आज Entroly अपनाने वाली टीमें सिर्फ पैसे नहीं बचा रहीं — वे **ऐसा compound advantage बना रही हैं** जिसे आपकी टीम पकड़ नहीं सकती।

- **सप्ताह 1:** उनका AI कोडबेस का 100% देखता है। आपका 5%। वे तेज़ी से ship करते हैं।
- **महीना 1:** उनके runtime ने कोडबेस patterns सीख लिए। आपका अभी भी imports में hallucinate कर रहा है।
- **महीना 3:** उनका installation federation से जुड़ा है — दुनिया भर की हज़ारों टीमों से optimization strategies absorb कर रहा है। आपको पता भी नहीं कि यह exist करता है।
- **महीना 6:** उन्होंने API costs में $80K+ बचाया। वो budget hiring में गया। आप अभी भी finance को समझा रहे हैं कि AI bill क्यों बढ़ता जा रहा है।

हर दिन की देरी gap बढ़ाती है। Federation effect का मतलब है **early adopters तेज़ी से मज़बूत होते हैं** — और यह advantage compound होता है।

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## 🌐 Federated Swarm Learning — जो हिस्सा Science Fiction जैसा लगता है

Dreaming Loop को **पृथ्वी पर Entroly चलाने वाले हर developer से** गुणा करें।

जब आप सो रहे होते हैं, आपका daemon सपने देख रहा होता है — और 10,000 अन्य भी। हर एक code compression की थोड़ी अलग tricks खोजता है। हर एक जो सीखा वो anonymously share करता है। हर एक दूसरों की खोज absorb करता है।

**आप सुबह उठते हैं। आपका AI कल से ज़्यादा smart है। आपने कुछ नहीं किया — swarm ने सपने में खोजा था।**

```
आपका daemon सपना देखता है → बेहतर strategy खोजता है → anonymously share करता है
     ↓
10,000 अन्य daemons ने कल रात यही किया
     ↓
आप laptop खोलते हैं → आपके AI ने सब कुछ पहले ही absorb कर लिया
```


**Network effect:**
- हर नया user सबके AI को बेहतर बनाता है — वो installed base fork नहीं हो सकता
- Infrastructure cost: **$0**। GitHub पर चलता है। कोई servers नहीं। कोई GPUs नहीं। कोई cloud नहीं

```bash
# Opt-in — हमेशा आपकी choice
export ENTROLY_FEDERATION=1
```

### 🔒 Locally चलता है। आपका Code कभी Machine से बाहर नहीं जाता।

Air-gapped और विनियमित वातावरण में काम करता है — कोई भी डेटा कभी बाहर नहीं जाता।

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## बेंचमार्क

### सटीकता बनाए रखना

संपीड़न सटीकता को प्रभावित नहीं करता — हमने लाइव API से सत्यापित किया (gpt-4o-mini, Wilson 95% CI):

| बेंचमार्क | n | बजट | बेसलाइन (95% CI) | Entroly के साथ (95% CI) | बनाए रखना | Token बचत |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NeedleInAHaystack | 20 | 2K | 100% [83.9–100%] | 100% [83.9–100%] | **100.0%** | **99.5%** |
| LongBench (HotpotQA) | 50 | 2K | 64.0% [50.1–75.9%] | 68.0% [54.2–79.2%] | **106.2%** | **85.3%** |
| Berkeley Function Calling | 50 | 500 | 100% [92.9–100%] | 100% [92.9–100%] | **100.0%** | **79.3%** |
| SQuAD 2.0 | 50 | 100 | 78.0% [64.8–87.2%] | 76.0% [62.6–85.7%] | **97.4%** | **39.3%** |
| GSM8K | 100 | 50K | 85.0% [76.7–90.7%] | 86.0% [77.9–91.5%] | **101.2%** | pass-through¹ |
| MMLU | 100 | 50K | 82.0% [73.3–88.3%] | 85.9% [77.8–91.4%] | **104.7%** | pass-through¹ |
| TruthfulQA (MC1) | 100 | 50K | 72.0% [62.5–79.9%] | 73.7% [64.3–81.4%] | **102.4%** | pass-through¹ |

> ¹ **pass-through**: Context पहले से बजट के अंदर है — Entroly सही ढंग से कुछ नहीं करता। सभी बेंचमार्क में confidence intervals ओवरलैप करते हैं।

### Entroly की तुलना (Long Context)

| विधि | बनाए रखना | Token कमी | आर्किटेक्चर / ट्रेड-ऑफ |
|---|---|---|---|
| **Entroly** | **100–106%** | **85–99%** | **तेज़ (~80ms)।** Fragment-level knapsack। पूर्ण verbatim structural fidelity। |
| Token-level neural pruning | ~98–99% | 80–95% | **उच्च overhead।** Local transformer चलाना ज़रूरी। Code syntax को नुकसान पहुंचाता है। |
| Rule-based verbatim compaction | ~100% | 50–70% | **उच्च fidelity।** लेकिन कम token कमी। |
| Attention-aware compression | 95%+ | 26–54% | **ठोस सटीकता।** लेकिन कम token कमी। |

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## पूर्ण समानता: Python & Node.js

| क्षमता | Python | Node.js (WASM) |
|---|---|---|
| Context compression | ✅ | ✅ |
| Self-evolution | ✅ | ✅ |
| Dreaming loop | ✅ | ✅ |
| Federation | ✅ | ✅ |
| Response distillation | ✅ | ✅ |
| Chat gateways | ✅ | ✅ |
| agentskills.io export | ✅ | ✅ |

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<p align="center">
  <b>AI जो tokens बर्बाद करता है उसके लिए भुगतान करना बंद करें। एक AI शुरू करें जो खुद को सिखाता है।</b><br/>
  <code>npm install entroly-wasm && npx entroly-wasm</code>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;<code>pip install entroly && entroly go</code>
</p>
