#tokenoptimization — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #tokenoptimization, aggregated by home.social.
-
TokenBlast, by (not on Mastodon or Bluesky):
-
TokenBlast, by (not on Mastodon or Bluesky):
-
TokenBlast, by (not on Mastodon or Bluesky):
-
TokenBlast, by (not on Mastodon or Bluesky):
-
TokenBlast, by (not on Mastodon or Bluesky):
-
Every MCP server you enable injects its tools into every AI request, even if you never use it. I measured it (even though I'm careful not to mess things up, but sometimes I forget): 4 servers = 163 tools = ~$515/month wasted on coding sessions.
I created LeanProxy to fix this, reduces that by 99% with on-demand loading. It's an evolution of Nexus-Dev I made before, optimized further by removing the memory part that isn't always needed with an MCP proxy.
Full analysis with real data: https://blog.mornati.net/the-hidden-tax-on-every-ai-request-how-mcp-servers-are-draining-your-token-budget
Check out LeanProxy: https://github.com/mmornati/leanproxy-mcp
-
AT&T slashes AI orchestration costs by 90% after processing 8 billion tokens a day. Their new LLM architecture and tool‑orchestration layer let agents act faster while cutting token waste. See how the “Ask AT&T” platform is shaping enterprise‑AI and agentic AI at scale. #AIAgents #ToolOrchestration #ATTCuts #TokenOptimization
🔗 https://aidailypost.com/news/att-cuts-ai-orchestration-costs-90-after-handling-8-b-tokens-daily
-
#TOON #JSON #TokenOptimization #DataFormats #LLM #AI #MachineLearning #Programming #Tech #JSON #TOON #TốiƯuToken #MôHìnhNgônNgữ #TríTuệNhânTạo #LậpTrình #CôngNghệ #DữLiệu
**Tóm tắt:** Việc sử dụng TOON có thể tiết kiệm 20-35% token khi xử lý các mảng dữ liệu đồng nhất (danh sách người dùng, nhật ký), nhưng lại có thể tốn thêm 15-20% token với dữ liệu cấu trúc lồng ghép phức tạp hoặc đối tượng cấu hình. TOON hiệu quả với dữ liệu dạng bảng, trong khi JSON vẫn tối ưu hơn cho cấu trúc lồng ghép sâu
-
#TOON #JSON #TokenOptimization #DataFormats #LLM #AI #MachineLearning #Programming #Tech #JSON #TOON #TốiƯuToken #MôHìnhNgônNgữ #TríTuệNhânTạo #LậpTrình #CôngNghệ #DữLiệu
**Tóm tắt:** Việc sử dụng TOON có thể tiết kiệm 20-35% token khi xử lý các mảng dữ liệu đồng nhất (danh sách người dùng, nhật ký), nhưng lại có thể tốn thêm 15-20% token với dữ liệu cấu trúc lồng ghép phức tạp hoặc đối tượng cấu hình. TOON hiệu quả với dữ liệu dạng bảng, trong khi JSON vẫn tối ưu hơn cho cấu trúc lồng ghép sâu
-
#TOON #JSON #TokenOptimization #DataFormats #LLM #AI #MachineLearning #Programming #Tech #JSON #TOON #TốiƯuToken #MôHìnhNgônNgữ #TríTuệNhânTạo #LậpTrình #CôngNghệ #DữLiệu
**Tóm tắt:** Việc sử dụng TOON có thể tiết kiệm 20-35% token khi xử lý các mảng dữ liệu đồng nhất (danh sách người dùng, nhật ký), nhưng lại có thể tốn thêm 15-20% token với dữ liệu cấu trúc lồng ghép phức tạp hoặc đối tượng cấu hình. TOON hiệu quả với dữ liệu dạng bảng, trong khi JSON vẫn tối ưu hơn cho cấu trúc lồng ghép sâu
-
#TOON #JSON #TokenOptimization #DataFormats #LLM #AI #MachineLearning #Programming #Tech #JSON #TOON #TốiƯuToken #MôHìnhNgônNgữ #TríTuệNhânTạo #LậpTrình #CôngNghệ #DữLiệu
**Tóm tắt:** Việc sử dụng TOON có thể tiết kiệm 20-35% token khi xử lý các mảng dữ liệu đồng nhất (danh sách người dùng, nhật ký), nhưng lại có thể tốn thêm 15-20% token với dữ liệu cấu trúc lồng ghép phức tạp hoặc đối tượng cấu hình. TOON hiệu quả với dữ liệu dạng bảng, trong khi JSON vẫn tối ưu hơn cho cấu trúc lồng ghép sâu
-
#TOON #JSON #TokenOptimization #DataFormats #LLM #AI #MachineLearning #Programming #Tech #JSON #TOON #TốiƯuToken #MôHìnhNgônNgữ #TríTuệNhânTạo #LậpTrình #CôngNghệ #DữLiệu
**Tóm tắt:** Việc sử dụng TOON có thể tiết kiệm 20-35% token khi xử lý các mảng dữ liệu đồng nhất (danh sách người dùng, nhật ký), nhưng lại có thể tốn thêm 15-20% token với dữ liệu cấu trúc lồng ghép phức tạp hoặc đối tượng cấu hình. TOON hiệu quả với dữ liệu dạng bảng, trong khi JSON vẫn tối ưu hơn cho cấu trúc lồng ghép sâu