LLMs eficientes: custo, contexto e arquitetura

​🔥 Você está queimando dinheiro com tokens: Como arquitetura, contexto e model routing impactam seu custo

​Empresas já avançaram no uso de LLMs, mas poucas estão operando com eficiência real.
O problema deixou de ser acesso à tecnologia e passou a ser como arquitetar sistemas que não desperdiçam recursos.

​Na prática, o que vemos em produção:

• ​prompts inflados e pouco estruturados

• ​uso excessivo de modelos de alto custo

• ​pipelines sem estratégia de cache ou reutilização

• ​RAG mal implementado, com excesso de contexto irrelevante

• ​ausência de controle sobre consumo, latência e throughput

​Resultado: custos crescentes, baixa previsibilidade e sistemas difíceis de escalar.

​⚙️ O que vamos discutir

​Este encontro propõe uma discussão técnica e aplicada sobre eficiência em sistemas com LLMs, explorando:

• ​Token economics: impacto direto no custo e performance

• ​Model routing: escolha dinâmica entre modelos menores e mais robustos

• ​Prompt engineering avançado: estrutura, compressão e controle de contexto

• ​RAG eficiente: chunking, retrieval e redução de redundância

• ​Caching e reuse de respostas

• ​Orquestração multi-step vs. chamadas únicas

• ​Observabilidade e controle de consumo em produção

​🚀 Contexto de aplicação

​A conversa será conduzida em parceria com a Microsoft, trazendo exemplos práticos e aprendizados de ambientes reais de produção.

​Serão abordadas ferramentas como Azure OpenAI Service e Azure AI Studio como parte do contexto, mas os princípios discutidos são agnósticos de stack e aplicáveis a diferentes arquiteturas e provedores.

​O foco está em eficiência, escala, governança e previsibilidade de custo — independentemente da tecnologia utilizada.

​🎯 Para quem é

• ​Engenheiros de dados

• ​Desenvolvedores

• ​Arquitetos de solução

• ​Lideranças técnicas que já estão trabalhando com IA

​💡 O que você leva

• ​visão prática de como reduzir consumo de tokens

• ​decisões arquiteturais mais eficientes

• ​caminhos claros para escalar aplicações de IA sem explodir custo

​Sem teoria vazia. Sem hype.
Aqui, IA é tratada como sistema.