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O Microsoft 365 Copilot ficou mais lento e alucinando nas últimas semanas? Não é impressão sua e a resposta está no roteamento dinâmico e na compressão de prompts. Neste episódio do Fine Tuning Cast, mergulhamos no universo do AI FinOps e da Engenharia de Economia de Tokens. Descubra como arquitetos de software e líderes de tecnologia estão reduzindo em até 90% a fatura de APIs de IA sem perder performance. 📌 O que você vai aprender neste episódio: AST (Abstract Syntax Tree): Como o parsing local de código reduz dramaticamente a carga de tokens de entrada. Prompt Caching & Cacheable Memory: As práticas recomendadas da Anthropic, OpenAI e Google para congelar schemas e contextos estendidos. Graph Engineering (GraphRAG): Por que o RAG vetorial tradicional falha em sistemas legados complexos e como grafos semânticos resolvem a precisão. A Verdade sobre o M365 Copilot: Análise técnica dos gargalos de latência, cortes de contexto e fallbacks no Azure AI Agent Service. Boas Práticas de Observabilidade: Como aplicar Harness Engineering e medir métricas cruciais como o Time to First Token (TTFT). 🎧 Aperte o play e descubra como aplicar inteligência de arquitetura para maximizar o ROI da IA na sua empresa!