Tokenização
O que é tokenização em IA, como textos são divididos em tokens e por que isso afeta custo e qualidade.
Tokenização é o processo de dividir texto em unidades menores chamadas tokens. Modelos de linguagem não processam texto diretamente — processam tokens, que podem ser palavras, partes de palavras ou caracteres.
No contexto do OpenClaw, isso é especialmente relevante porque permite que o assistente processe e responda às suas mensagens de forma inteligente, independente do canal — WhatsApp, Telegram, Discord ou Slack.
O processo envolve várias etapas:
- Bpe — componente fundamental do processo
- Wordpiece — componente fundamental do processo
- Sentencepiece — componente fundamental do processo
- Subpalavras — componente fundamental do processo
Cada uma dessas etapas contribui para a qualidade final da experiência. Em modelos modernos como Claude e GPT-4, essas etapas são otimizadas para velocidade e precisão.
Imagine que você configura o OpenClaw para seu negócio. Com Tokenização, o assistente consegue:
- Entender mensagens dos seus clientes em linguagem natural
- Processar as informações usando técnicas de BPE
- Responder de forma contextual e personalizada
- Aprender padrões para melhorar ao longo do tempo
Isso funciona em qualquer canal conectado ao OpenClaw, mantendo consistência na qualidade das respostas.
O OpenClaw utiliza Tokenização para melhorar a experiência do usuário em todas as interações. Você pode configurar parâmetros relacionados no arquivo de configuração ou via interface de gerenciamento.
Para empresas, isso significa automação inteligente que entende o contexto brasileiro, incluindo expressões regionais, formatos de data e moeda, e nuances culturais.