TOON vs JSON: Como reduzir de 50% dos tokens em agentes de IA no n8n
🔗 Link do vídeo: https://www.youtube.com/watch?v=CbgzVKkaHto
🆔 ID do vídeo: CbgzVKkaHto
📅 Publicado em: 2025-11-17T16:30:13Z
📺 Canal: Promovaweb Marketing, Automação e IA
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Se você trabalha com agentes de IA no n8n, este vídeo pode reduzir a sua conta no final do mês.
Mostrei na prática como o TOON — um novo formato de dados orientado a tokens — consegue cortar drasticamente o consumo de tokens em prompts, especialmente quando trabalhamos com arrays grandes e estruturas repetitivas.
Veja também:
Community Node: https://www.npmjs.com/package/n8n-nodes-toon-encode
Download Workflow (Alunos): https://comunidade.promovaweb.com/c/laboratorios/toon-na-pratica-com-n8n
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Eu fiz vários testes reais, mostrei números, reduções reais de input tokens e expliquei quando o TOON faz sentido e quando não vale a pena usar.
Neste vídeo, demonstro como funciona o TOON, por que ele nasceu, como instalar e usar o community node no n8n, e o impacto direto dele em workflows, agentes de IA, memórias e prompts longos.
Também compartilhei uma série de insights práticos que você pode aplicar imediatamente no seu ambiente.
Principais tópicos que abordei:
– O que é o TOON e por que ele reduz tanto o consumo de tokens
– Comparação real entre JSON vs TOON
– Cenários onde o TOON tem pouco impacto e quando ele brilha
– Testes completos com JSON simples, JSON complexo e arrays grandes
– Demonstração de reduções: 11%, 3%, 30% e até 53%
– Como usar o community node no n8n e boas práticas
– Quando o TOON faz sentido para catálogos, memórias, listas e prompts extensos
– Dicas de uso para agentes que consomem muitos dados
– Recomendações sobre infra, workflows e governança de ativos de IA
Minutagem
00:00 – Introdução ao tema e propósito do vídeo
00:33 – O que é o TOON e por que ele surgiu
01:03 – JSON vs TOON: a lógica por trás da economia de tokens
01:37 – O uso do JSON no n8n e bancos de dados
02:08 – O problema da redundância do JSON em agentes de IA
02:40 – Sintaxe mais enxuta e estrutura do TOON
03:13 – Maturidade da especificação e evolução no GitHub
03:45 – Exemplos de redundância no JSON convencional
04:17 – Como o TOON elimina repetições
04:49 – Por que TOON não substitui armazenamento em JSON
05:20 – Community Node para TOON no n8n
06:22 – Recomendações de boas práticas para community nodes
07:26 – Chamado para consultorias e grupo aberto
08:27 – Explicação sobre cursos e formações
09:31 – Apresentação da POC usada no vídeo
10:34 – Teste com JSON simples e resultados
12:18 – Teste com JSON complexo e resultados
13:22 – Quando o TOON não gera ganho significativo
13:53 – Teste com array grande e redução de 53%
14:57 – Impacto real no consumo de tokens do agente de IA
16:31 – Teste com array menor e redução de 30%
17:33 – Quando o TOON reduz mais, quando reduz menos
18:04 – Recomendações finais e convite para comentários
18:38 – Casos de uso práticos e encerramento
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