#TokenOptimization

AI Daily Postaidailypost
2026-02-25

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.

🔗 aidailypost.com/news/att-cuts-

2026-01-23

Công cụ Headroom giảm 60-90% token cho agent bằng nén thông minh đầu ra công cụ (tìm kiếm, API...). Đạt 1.300+ lượt tải trong 1 tuần. Cập nhật CCR: nén đảo ngược được nhờ cache & truy xuất khi cần; thêm bộ nhớ tạm thời, lưu thông tin quan trọng, giảm tải context. Tương thích LocalLLM, llama.cpp, Ollama. #AI #Agent #LLM #Headroom #TokenOptimization #AI #Đại_trí_tuệ #Agent_ai #Tối_ưu_hóa_token

reddit.com/r/LocalLLaMA/commen

2025-12-11

TOONIFY: Thư viện chuyển đổi JSON, YAML, XML, CSV sang định dạng TOON – giảm 30-60% token khi truyền dữ liệu đến LLM. Viết bằng Rust, hỗ trợ CLI tool, kiểm tra lỗi và tính toán token. Phù hợp: truyền dữ liệu tới LLM, pipeline, tập dữ liệu lớn. Tác giả: AndreaIannoli. #TOONIFY #MạngLọcDữLiệu #AI #OpenSource #TokenOptimization #LậpTrìnhViên

Hashtags: #TOONIFY #OpenSource #AI #TokenOptimization #DataScience #SoftwareDevelopment #LậpTrìnhViên #MạngLọcDữLiệu

reddit.com/r/LocalLLaMA/co

2025-11-01

Tối ưu hóa token thực sự không phải là mỗi cuộc trò chuyện, mà là ở lớp nhớ. Tiết kiệm token không phải bằng nhớ nhiều hơn trong 1 cuộc trò chuyện, mà bằng nhớ thông minh hơn trong tất cả tương tác #TokenOptimization #LLM #AI #TríTuệNhânTạo #TốiuHóatoken #HệThốngNhớ

reddit.com/r/LocalLLaMA/commen

2025-10-18

Gấp.reduce token waste trong AI lokal bằng cung cục context preso. Đề xuất cắt bớt repo toàn bộ/-poly convo về các từng phần cần thiết để tiết kiệm token, tăng hiệu suất và tiết ngân-prés. Tham khảo công cụ cá nhân: [GitHub link] (không thể paste URL). Tags: #AITuteur #GiamDoToBi #GiaoThietAI #TokenOptimization #AIEfficiency

reddit.com/r/LocalLLaMA/commen

Client Info

Server: https://mastodon.social
Version: 2025.07
Repository: https://github.com/cyevgeniy/lmst