Jácion Silva

Cristão, casado, pai. Analista de sistemas e consultor Protheus (Totvs). MBA em Ciência de dados.
Direita e defensor da liberdade de expressão.

[Jácion Silva @JacionSilva]

@adriano_viana Você já testou o https://t.co/rcssyWe3yd

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@elonmusk @elonmusk https://t.co/uRQt5seGhM

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@ThayzzySmith Verme

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@delveroin https://t.co/R87Jocq52S

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Você ainda joga código bruto ou documentos inteiros dentro do Claude/GPT e torce para a IA entender?
Enquanto isso, o HANE.ia lê Python, SQL, AdvPL, NF-e, contratos e PDFs, entrega contexto hierárquico limpo e reduz até 65% dos tokens.
Mesma LLM. Resultado completamente diferente.
Quer ver na prática?
Acesse: https://t.co/GnaUdCXmF9

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@renatadoro1

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Mesma rotina AdvPL. Mesma pergunta para o Claude.
Sem HANE → 11.749 tokens
Com HANE → 4.102 tokens (redução de 65%)
Agora isso também funciona com Python, SQL e AdvPL.
O HANE lê o código, extrai entidades relevantes e entrega contexto limpo e hierárquico para a LLM.
Menos tokens. Mais inteligência. Zero dado sai da empresa.

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@hthieblot https://t.co/uRQt5seGhM

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@amonyx @grok 3756

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@Jason I’m in.

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@drbinna1 @Jason I’m in.

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Iai vai ficar de fora? https://t.co/LAL6gYtfrX

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@mendlowicz Vem me ouvir no privado Charles

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@thebarr0s :(

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@mendlowicz @charles deixa eu te mostrar uma solução que reduz esse custo em até 60%

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@lihanc02 @MogicianTony Muito bom!

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@TheTriceRozay Olá

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Você se lembra de quando ingressou no X? Eu me lembro! #MeuAniversárioNoX

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🇧🇷 Construindo algo há meses, e esse número ainda me impressiona.

De 138.482 tokens para 14.071 — com a mesma informação, o mesmo contexto.
124.411 tokens economizados. Por chamada.

A ideia é simples: extrair o que importa antes de enviar para o LLM. O resultado: menos custo, mais velocidade, mesma qualidade.

Ainda em fase de validação, mas os números estão falando por si.

Se você trabalha com IA aplicada a documentos — jurídico, financeiro, ERP — vamos conversar.

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🌎 Been building something for months, and this number still gets me.

138,482 tokens down to 14,071 — same information, same context.
124,411 tokens saved. Per call.

The idea is simple: extract what matters before hitting the LLM. The result: lower costs, faster processing, same output quality.

Still in validation stage, but the numbers speak for themselves.

If you work with document AI — legal, financial, ERP — let's talk.

#AI #NLP #LLM #DocumentAI #Startup #Brazil
#podstec

[Jácion Silva @JacionSilva]

@mendlowicz @mendlowicz gostaria de te mostrar algo que desenvolvi para economias de tokens.