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IA / LLM

Ferramentas de IA / LLM

Prepare entradas e contratos estruturados para modelos de IA com ferramentas focadas em prompts longos, schemas de função e adaptação entre provedores. O objetivo é reduzir erros de formato antes de testar no ambiente final.

O que você pode fazer aqui

  • Divisão de textos longos com estimativa de tokens.
  • Geração de schemas para function calling.
  • Conversão entre formatos usados por provedores de IA.

Dividir prompt longo

Quebrar conteúdo em partes antes de enviar ao modelo.

Gerar schema de função

Montar parâmetros estruturados para function calling.

Converter OpenAI Tools para Gemini

Adaptar envelopes entre provedores.

Ferramentas principais

IA / LLM

Divisor de Texto para ChatGPT

Divida textos longos em partes menores para enviar ao ChatGPT, Gemini ou outros modelos de IA.

 IA / LLM

Gerador de Schema para Function Calling e Saída Estruturada

Crie schemas JSON para OpenAI Tools, Gemini Function Declaration, function calling e saídas estruturadas de modelos de IA.

 IA / LLM

Conversor OpenAI Tools para Gemini Function Declaration

Converta schemas simples entre OpenAI Tools, Gemini Function Declaration e JSON Schema para fluxos com LLM.

Guias por tarefa

Tarefa

Contador de tokens para IA

Estime tamanho de textos antes de enviar para modelos de IA e planeje divisao em partes.

 Tarefa

Validador JSON Schema para LLM

Revise schemas usados em saida estruturada e function calling antes de testar no provedor final.

 Tarefa

Divisor de prompt longo

Quebre prompts e documentos longos em partes menores para enviar a modelos de IA com mais controle.

 Tarefa

Prompt builder para IA

Monte prompts estruturados com contexto, tarefa, restricoes e formato de saida.

 Tarefa

Conversor OpenAI Tools para Gemini Functions

Adapte envelopes de function calling entre OpenAI Tools, Gemini Function Declarations e JSON Schema.

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Kit LLM Function Calling

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Kit JSON/API

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Perguntas frequentes

A estimativa de tokens é exata?

Não. Ela é uma aproximação útil para planejamento, mas cada modelo pode tokenizar o texto de forma diferente.

Os schemas saem prontos para produção?

Eles são uma base revisável. Sempre teste no SDK, API ou provedor final.

Posso colar conteúdo sensível?

Evite conteúdo sigiloso. Mesmo com processamento local, o texto pode ficar no histórico do navegador ou do dispositivo.