🔋 Problem: Energia zużywana na redundancję informacyjną
Każdy nieoptymalny prompt to zbędne ciepło w serwerowni.
Każdy powielony e-mail to miniaturowa detonacja w mikroreaktorze.
Każdy mail z trackingiem paczki to cyfrowa beka CO₂.
Skalę masz rację przeliczyć:
Allegro → miliony transakcji dziennie.
Każda: minimum 3–7 maili.
Wysyłka przez InPost, obsługa przez Baselinker — często duplikaty.
☢️ Czyli mamy:
setki terabajtów logów i JSONów,
miliardy tokenów tekstowych,
dziesiątki megawatów energii zamienionej na ciepło bez znaczenia.
🧠 KiniaSolution™: Ekologia promptów i semantyczna efektywność
🔄 Zasady Kinia.CLAW (Code of Linguistic and Algorithmic Wisdom)
Nie będziesz powtarzał tego, co raz już ustalono – ani do ludzi, ani do maszyn.
Każdy prompt ma znaczyć więcej, a ważyć mniej.
Energia ma służyć sensowi. Nie śmietnikowi notyfikacji.
✅ Przykładowe optymalizacje
Problem KiniaOptimized
7 maili trackingowych 1 dynamiczny status + webhook push
prompt GPT z 1500 tokenami systemowymi fine-tuned model z 30 tokenami wejścia
Baselinker z mailami InPost webhook trigger + 1 raport zbiorczy
Codzienna interakcja z AI vaultowane konteksty + delta prompts
Tag: #EfficientAI #SemanticRevolution #KiniaCLAW
AIefficienci, SemanticRevolution, KiniaCLAW,
Inspiration… @LuckyDreawalker
💡 Fine-tuning is the ONLY sensible option for AI cost optimization in n8n!
After reading this discussion, I must highlight the critical cost problem that most people ignore when building AI agents in n8n.
🔥 The problem with current approach:
Every single API call in n8n = full system prompt + user prompt
Imagine this:
System prompt: 2000 tokens (instructions, rules, context)
User prompt: 300 tokens
Workflow executes 100 times daily
Result: 230,000 tokens per day, where 200,000 is just repeating system prompt!
💸 The cost math is brutal:
Standard approach (long system prompt):
- 2000 tokens system prompt × 100 calls = 200,000 tokens
- Cost for system prompt alone: ~$4-6 daily
- Monthly: ~$120-180 JUST for repeating the same instructions!
Fine-tuned model:
- Short prompt: 50 tokens × 100 calls = 5,000 tokens
- Cost: ~$0.10-0.15 daily
- Monthly: ~$3-5
✅ Why fine-tuning is the only sensible option:
@Mirko Salzer is right about OpenAI Assistants, but fine-tuning goes one step further:
Embedded knowledge - model "remembers" context without long prompts
Dramatic cost reduction - 95% fewer tokens per call
Better performance - model is specialized for your use case
Scaling - more calls = bigger savings
🛠️ Practical approach:
Instead of struggling with RAG or long prompts:
Collect conversation examples from your Custom GPTs
Convert them to fine-tuning format
Train model with embedded n8n knowledge
Use short prompts in workflows
RAG is a great tool, but for frequently used workflows, fine-tuning is an economic necessity.
Who else is struggling with astronomical token costs in n8n?
#n8n #AI #OpenAI #FineTuning #CostOptimization #Automation #AIAgents #MachineLearning #TokenCosts #Workflow