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Formato de datos eficiente en tokens | Dweve HEDL

HEDL nombra una vez las columnas y escribe cada registro tras una tubería, para que una tabla enviada a un modelo pese menos de la mitad que en JSON.

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For consumers

HEDL (Hierarchical Entity Data Language) es un formato de texto de código abierto bajo Apache 2.0 para listas enviadas a LLMs. Escribe las etiquetas de columna una vez arriba y luego mantiene los mismos datos en cada fila.

For businesses

HEDL (Hierarchical Entity Data Language) es un formato de tabla eficiente en tokens, de código abierto y bajo Apache 2.0, para solicitudes a LLMs. Empieza localmente con cargo add hedl; las etiquetas repetidas desaparecen mientras la conversión sigue siendo local y reversible. En una ejecución medida, 500 registros planos eran un 48,7% más pequeños que JSON minimizado.

For engineers

HEDL (Hierarchical Entity Data Language) es un formato de datos de texto eficiente en tokens, de código abierto y bajo Apache 2.0, para LLMs y registros estructurados. Su lector, escritor, validadores y servidores en Rust mantienen el formato inspeccionable y reversible.

HEDL. Un formato de datos eficiente en tokens

HEDL (Hierarchical Entity Data Language) es un formato de datos de texto eficiente en tokens, de código abierto y bajo Apache 2.0, para LLMs y registros estructurados. Su lector, escritor, validadores y servidores en Rust mantienen el formato inspeccionable y reversible.

HEDL (Hierarchical Entity Data Language) es un formato de tabla eficiente en tokens, de código abierto y bajo Apache 2.0, para solicitudes a LLMs. Empieza localmente con cargo add hedl; las etiquetas repetidas desaparecen mientras la conversión sigue siendo local y reversible. En una ejecución medida, 500 registros planos eran un 48,7% más pequeños que JSON minimizado.

HEDL (Hierarchical Entity Data Language) es un formato de texto de código abierto bajo Apache 2.0 para listas enviadas a LLMs. Escribe las etiquetas de columna una vez arriba y luego mantiene los mismos datos en cada fila.

Añade la biblioteca Rust con cargo add hedl o instala la CLI con cargo install hedl-cli. Ejecuta el lector localmente e inspecciona los bytes tú mismo.

ANÁLISIS CON DIRECCIONAMIENTO POR CONTENIDO

Un pipeline de análisis con direccionamiento por contenido.

Recuperación en menos de un milisegundo para prompts más ricos.

Orquestación multiagente con HEDL en todo el proceso.

El corpus de referencia y la metodología se incluyen en el repositorio.

más respuestas correctas por token que JSON

Cuanto más alto, mejor. HEDL devuelve 2,4 veces más respuestas correctas por token que JSON.

Cuanto más alto, mejor. HEDL extrae el 80,4 %, 10,3 puntos por encima de JSON.

Cuanto más corto, mejor. HEDL transmite las mismas respuestas con un 56 % menos de tokens que JSON.

571 preguntas, 7 conjuntos de datos, 6 formatos

JSON · YAML · XML · CSV · Parquet · TOON

48,7% más pequeño frente a JSON minificado en esta ejecución

Conversión bidireccional y sin pérdidas. La misma semántica de datos, codificada de forma más densa, restaurada exactamente.

Un proxy de sustitución directa. Elimínalo y tu pila vuelve a JSON plano, sin migración que deshacer.

El núcleo de Rust tiene cero dependencias y ningún código inseguro; las herramientas distribuidas mantienen sus dependencias de ejecución explícitas.

Ningún proveedor se interpone en el camino. La conversión se ejecuta localmente, por lo que los registros nunca salen de tu propia infraestructura.

Funciona silenciosamente en segundo plano

Un puñado de funciones de IA en uso constante.

Extracción masiva facturada por volumen.

mismos datos, 56 por ciento menos de tokens

Las cifras siguen la referencia publicada: un servicio con 1B de tokens al mes ahorra 1.680 $ al mes.

Nunca empiezas nada de esto. Ocurre solo, cada vez que un asistente está trabajando, sea cual sea de estas cosas que estés haciendo.

HEDL solo cambia la forma del mensaje para el viaje de ida y vuelta. Lo que empezaste vuelve exactamente igual, sin que se añada ni se pierda nada.

Le pides al asistente que tome algo con una forma y te lo devuelva con otra, ordenado y listo para usar.

Una lista normal repite las mismas etiquetas pequeñas en cada línea. HEDL escribe las etiquetas una vez arriba, y luego solo las entradas, así la lista necesita muchas menos palabras para enviarse.

Le pides al asistente que recorra una lista larga, una lista de nombres, pedidos o citas, y la ordene.

Un documento largo son muchas palabras que enviar. Doblado a la manera de HEDL, cabe el doble de una vez, así el asistente ve más de la página a la vez.

Le entregas al asistente una carta o informe largo y le pides que extraiga las partes que te interesan.

Detrás del telón, el asistente tuvo que leer muchos antecedentes primero. HEDL pliega esos antecedentes para que quepan en poco espacio, así lee lo mismo con mucho menos que masticar.

Escribes una pregunta en uno de esos asistentes de IA y te responde en un momento.

La misma respuesta, dicha con menos palabras. Eso es todo lo que cambia.

Puedes convertir el camino corto de nuevo en el camino largo en cualquier momento, palabra por palabra.

Te preguntas si podrás recuperar la versión completa si la necesitas.

No se omite nada. El camino más corto transmite exactamente el mismo significado que el camino largo.

Te preocupa que decirlo más corto pueda omitir algo o cambiar el significado.

El mismo mensaje, dicho con muchas menos palabras, para que la factura al final sea más pequeña.

Cada palabra que lee el asistente se paga, incluso las palabras que repite una y otra vez.

, Lenguaje Jerárquico de Datos de Entidad

Tamaño de archivo medido · 500 registros planos

Se sitúa delante de tus herramientas de IA y convierte en el borde. Tus sistemas actuales siguen enviando y recibiendo los formatos que ya usan.

Tus bases de datos, informes y hojas de cálculo ven las mismas formas que antes. El formato más denso solo existe en el viaje de ida y vuelta al modelo.

Siete formatos entran y salen por el mismo puente sin pérdidas; la representación compacta solo existe alrededor de la llamada al modelo.

El modelo recibe la versión densa. Tu stack sigue hablando los formatos de siempre.

56 por ciento menos de tokens en el viaje

Un convertidor integrable se sitúa entre tus sistemas y el modelo.

ahorrado al mes con mil millones de tokens al cambiar JSON a HEDL.

desperdiciado por llamada a la API en claves repetidas para un conjunto de datos de 10 000 usuarios.

Esquema una vez. Luego solo los datos, separados por comas.

Ahora multiplica los bytes estructurales por diez mil registros.

pasa el cursor sobre una parte para aislarla

Los valores que realmente querías enviar. En HEDL, esto es casi todo lo que queda.

Un par de comillas envuelve cada cadena, incluso las que no son ambiguas.

Llaves de objeto y corchetes de matriz que marcan una estructura que el esquema ya conoce.

Los mismos nombres de campo, "id", "name", "role", pagados de nuevo en cada registro.

Una capa compacta se sitúa antes del modelo mientras el resto de tu stack sigue hablando JSON.

Habla HEDL con el modelo y devuelve JSON plano a tus propios sistemas, así que el resto de tu stack no cambia. Sácalo y estarás exactamente donde empezaste.

La conversión puede ejecutarse en tus propias máquinas, en una región de la UE o totalmente sin conexión, sin un servicio externo en el camino.

La reducción de tokens, la precisión de las respuestas y los viajes de ida y vuelta sin pérdidas se miden con conjuntos de datos reales antes del despliegue.

Insértalo antes de un flujo de trabajo, compara el resultado y luego amplíalo solo donde valga la pena.

HEDL es una pequeña pieza que hace que los asistentes de IA sean más baratos de ejecutar, sin cambiar lo que te dicen. No lo instalas, no lo configuras y no tienes que entenderlo. Esta es la versión corta de lo que promete.

Puedes dejar de preocuparte por esta parte.

Como dice lo mismo con menos palabras, los asistentes que lo usan cuestan menos de ejecutar.

Cada mensaje compacto se restaura y se comprueba antes de que el asistente lo use, así que nada desaparece por el camino.

Solo cambia cómo se pliega el mensaje para enviarlo. El significado se mantiene exactamente igual.

Nunca ves HEDL ni lo tocas. Está detrás del asistente de IA y hace su trabajo por sí solo.

Si todavía no lo tienes claro, no pasa nada. Nunca tienes que tocar HEDL para que haga su trabajo.

Toca una pregunta para leer la respuesta clara. No hay preguntas equivocadas.

Los asistentes que usas cuestan dinero de mantener, y se cobran un poco como una factura de teléfono, por palabra. Decir lo mismo con menos palabras significa una factura más pequeña, lo que permite ofrecer esos asistentes más baratos.

Cada mensaje compacto se restaura y se comprueba antes de usarse. Si la versión completa no vuelve exactamente igual, la conversión falla en lugar de perder silenciosamente una parte.

Sí. La forma corta se despliega de nuevo en la forma larga siempre que sea necesario, palabra por palabra, sin añadir nada y sin perder nada. Es como doblar una carta para enviarla y luego desdoblarla para leerla.

¿Siempre se puede recuperar la versión completa?

No. Solo cambia cómo se dobla el mensaje para el viaje de ida y vuelta al asistente. El significado se mantiene exactamente igual, así que la respuesta que lees es la que habrías obtenido de todos modos.

¿Podría cambiar la respuesta que recibo?

No. No hay nada que descargar, activar o aprender. HEDL está detrás de los asistentes de IA que otras personas crean, y hace su trabajo por sí solo. Nunca lo verás.

No tienes que instalar nada ni entender nada de esto. Funciona silenciosamente en segundo plano, para que las herramientas que uses cuesten menos y sigan siendo igual de claras.

Imagina que escribes la misma dirección en cien sobres. Podrías escribir la dirección completa cada vez. O podrías escribirla una vez y luego solo el número de la casa en el resto. Las cartas siguen llegando. Simplemente escribes menos. Esa es la idea principal de HEDL.

Puedes volver a convertir la forma corta en la forma larga cuando quieras, palabra por palabra, sin que nada cambie. Como doblar una carta para que quepa en un sobre y luego desdoblarla para leerla.