Limpe o contexto primeiro. Mantenha a informação que importa e remova a formatação do documento que não ajuda a responder.
Sem cadastro nas primeiras conversões · Arquivos processados temporariamente · Valem os limites do seu plano
Mais contexto não é automaticamente um contexto melhor. Documentos longos costumam conter cabeçalhos repetidos, números de página, fragmentos de layout e espaçamento redundante. Esses elementos podem consumir contexto sem melhorar a resposta.
O TokenPig converte os arquivos suportados em Markdown estruturado e estima a diferença de tokens. O objetivo não é deixar cada documento o mais curto possível, e sim melhorar a proporção entre informação útil e ruído de formatação.
Compare os tokens estimados antes e depois da limpeza no documento real.
Use Markdown estruturado em vez de achatar tudo em um paredão de texto ilegível.
Libere espaço para instruções, exemplos, fontes adicionais e a resposta do modelo.
Use o mesmo processo de limpeza para relatórios, políticas, pastas de reunião e material de pesquisa.
Defina o que precisa do documento para manter as seções relevantes e remover o resto.
Envie o PDF, DOCX, PPTX, XLSX ou outro formato suportado.
Revise a estimativa de tokens antes e depois e inspecione o que foi removido.
Dê ao ChatGPT o Markdown mais uma pergunta precisa, o resultado desejado e as restrições.
Baixe a amostra, passe pelo TokenPig e inspecione o Markdown você mesmo antes de confiar documentos importantes.
A representação extraída pode incluir texto repetido, marcação, artefatos de layout e outros conteúdos que não são centrais para a tarefa.
O Markdown é leve, mas a redução depende da extração original e da limpeza. A comparação útil é a estimativa mostrada para o seu arquivo específico.
Não. Use um modo mais agressivo apenas quando o detalhe removido não for necessário. Precisão e completude importam mais que um percentual de redução chamativo.
Um contexto mais limpo e relevante pode ajudar, mas o desempenho também depende do modelo, das instruções, da qualidade da fonte e da tarefa.
Indique o objetivo, peça ao modelo que se baseie na fonte fornecida, defina o formato desejado e peça que sinalize a informação faltante em vez de inventá-la.
Comece com um arquivo real, inspecione o resultado e guarde a fonte original para verificação.
Experimente o TokenPig grátis