Un análisis de carga de trabajo real muestra que headroom, rtk y caveman reducen los costos de tokens en 2.8%, 0.5% y 0.4% respectivamente, sumando un 3.7% del gasto base. Sin embargo, los ahorros están limitados por la diversidad de payloads, con la mayor parte del tráfico siendo texto plano o código fuente, y las herramientas solo comprimen salidas estructuradas. La mayor reducción de costos ocurre en el flujo de tokens más barato—lecturas de caché—mientras que las herramientas no afectan el almacenamiento en caché de prompts ni los costos de salida, y existen brechas de cobertura, especialmente para rtk.