Menos contexto irrelevante
Antes do GPT, Claude ou Codex receberem uma tarefa, a Token Optimizer remove ruído, prioriza informações importantes e reduz o volume de tokens enviados ao modelo.
Otimização de contexto para operações com IA
Sua IA pode estar gastando tokens demais para resolver tarefas simples
A Token Optimizer reduz contexto desnecessário antes da chamada ao modelo, ajudando sua equipe a gastar menos com GPT, Claude, Codex e outros LLMs sem perder qualidade nas respostas.
Piloto guiado por 15 dias para medir desperdício, qualidade da resposta e potencial de economia com dados reais.
Sem contrato • Configuração rápida • Análise com dados reais de uso
Compatível com MCP e fluxos usando
CodexClaudeChatGPTGPT-4CopilotCursorAntigravityGeminiOpenAI APIAnthropic
Dashboard em ação
Veja o contexto sendo reduzido antes de chegar ao modelo.
A simulação mostra como o painel acompanha tokens enviados, fontes selecionadas e economia estimada por fluxo.
O QUE É A TOKEN OPTIMIZER
Uma camada de eficiência entre seus dados, seus prompts e os modelos de IA.
Em operações grandes, o desperdício costuma acontecer antes da resposta: prompts longos, histórico repetido, arquivos irrelevantes e contexto duplicado. A Token Optimizer organiza esse fluxo para que cada chamada de IA receba um pacote menor, rastreável e suficiente para executar a tarefa.
Pronta para fluxos MCP
A solução foi pensada para times que usam IA em escala com assistentes, bases de conhecimento e projetos grandes, onde cada requisição precisa carregar apenas o contexto necessário.
Economia que pode ser acompanhada
Cada uso pode registrar tokens originais, tokens otimizados, fontes utilizadas e economia estimada. Assim, produto, engenharia e financeiro enxergam o impacto real da otimização.
COMO O PILOTO COMPROVA VALOR
Um ciclo simples para provar economia antes de escalar.
A venda começa com uma validação curta: instalamos no ambiente Windows, conectamos aos assistentes compatíveis e geramos um relatório executivo com economia estimada, qualidade percebida e próximos fluxos recomendados.
Mapeamos um fluxo caro
Escolhemos um assistente, prompt, base de conhecimento ou rotina de desenvolvimento que já consome IA hoje.
Instalamos a camada MCP
O Token Optimizer cria um índice local, seleciona fontes relevantes e entrega um pacote de contexto menor para o assistente.
Comparamos custo e qualidade
O relatório mostra tokens originais, tokens enviados, fontes usadas, confiança e pontos onde o contexto foi reduzido.
CASES
VALIDAÇÃO COM FLUXOS REAIS
O que os primeiros testes mostram na prática.
A validação começa com um fluxo real da sua operação: um tipo de prompt, assistente ou processo que já consome IA hoje. Comparamos o contexto original com o contexto otimizado e mostramos onde os tokens estavam sendo desperdiçados.
1 fluxopara iniciar a análise
7 diaspara medir o primeiro ciclo
ROIestimado com dados reais
“O maior ganho foi enxergar quanto contexto repetido estava indo para o modelo. Depois da primeira análise, ficou claro onde cortar sem afetar a resposta.”
Ualtecengenharia e assistentes internos“A validação com um fluxo real ajudou marketing, produto e tecnologia a falarem a mesma língua: custo por operação, fontes usadas e economia estimada.”
Mencionarautomação de suporte e documentação“Não precisávamos trocar de modelo. Precisávamos enviar menos coisa irrelevante antes da chamada. Esse foi o ponto que destravou a economia.”
GrupoGPbase de conhecimento e fluxos operacionaisEscolha o plano pelo tamanho da sua conta de IA
Comece com um fluxo real, meça a economia gerada e evolua para planos maiores conforme o volume e o ROI justificarem.
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Veja onde sua operação de IA está desperdiçando tokens
Em uma demonstração, analisamos um fluxo de uso real, estimamos a economia possível e mostramos como a Token Optimizer reduz contexto desnecessário antes da chamada ao modelo.
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Tokens economizados hoje: 12.482.991