Tokenizer — Answer Engines & Agentic Commerce

0) Podsumowanie wartości (dla Zarządu)

Tokenizer to warstwa „kosztowo-świadomej” tokenizacji, chunkingu i pseudonimizacji, która:

obniża koszty LLM o 20–60% (mniej tokenów, lepsze chunkowanie, kontrola kontekstu),
zwiększa trafność odpowiedzi Answer Engines (AEO/GEO) dzięki profilom „Model-Ready”,
przyspiesza agentów sprzedażowo-zakupowych (Tryb Agenta) i stabilizuje ich TCO,
zabezpiecza PII/RODO (proxy z tokenizacją wrażliwych danych),
standaryzuje integracje w całym ekosystemie (SalesBot.pl, GEOknows.pl, IntegratorAI.pl itd.).

1) Zakres rozwiązania

1.1. Tokenizer API (TaaS: Tokenizer as a Service)

Endpointy główne: /tokenize, /detokenize, /count, /chunk, /redact, /cost, /batch.
Obsługiwane tryby: BPE/Unigram + profile zgodne z topowymi modelami (GPT, Claude, Llama, Mistral).
Polish-first: reguły dla diakrytyków, złożeń, skrótów branżowych (EoL, SKU, H2200, Ø1650).
„Cost-aware”: zwrot metryk (tokeny wej./wyj., przewidywany koszt, overlap, entropia chunku).
Batch & Files: wsad CSV/JSON/PDF/HTML z automatycznym wyodrębnieniem sekcji (FAQ/HowTo/Product).

1.2. Chunking „Model-Ready”

Profile treści: Produkt, FAQ, Regulamin, Specyfikacja, Case study, Magazyn/Instrukcja, Katalog.
Heurystyki AEO/GEO: krótkie „short answers”, kolejność akapitów, priorytetyzacja danych strukturalnych.
Overlap adaptacyjny: dynamiczny dobór długości okna i nakładki pod cel (RAG vs generacja).

1.3. Pseudonimizacja / DLP Proxy (RODO-ready)

PII scrubber: wykrywanie i tokenizacja: imię/nazwisko, tel., e-mail, NIP, adres, nr zamówienia.
Mapowanie zwrotne: bezpieczne słowniki w KMS; możliwość pełnej anonimizacji bez mapowania.
Polityki: reguły per domena/projekt/model (np. „nigdy nie wysyłaj PII do modelu X”).

1.4. FinOps for AI (Monitor kosztów)

Dashboard: zużycie tokenów per projekt/zespół/model/agent; alerty anomalii; budżety.
Raportowanie: tyg./mies. + API do rozliczeń działowych i refaktury kosztów.

1.5. Wtyczki i SDK

SDK: JS/TS, Python, PHP.
Wtyczki: VS Code (licznik tokenów, podgląd kosztu), CMS (WordPress/headless: „AEO chunking”).

2) Zastosowania w Twoim multiversum

2.1. SalesBot.pl (Agent kupujący/sprzedający)

Redukcja kosztu dialogu: inteligentne obcinanie kontekstu, pamięć wektorowa + selektywny recall.
Stabilny czas odpowiedzi: profile chunkingu dla ofert/wycen/warunków handlowych.
Bezpieczne dane: PII proxy dla zamówień, leadów, serwisu.

2.2. GEOknows.pl (Nowe SEO/GEO/AEO/AIO)

Strony „pod odpowiedź”: automatyczny split treści na bloki cytowalne (Answer Hubs).
Kompresja kosztów produkcji: kalkulator tokenów dla autorów i edytorów.
Benchmarki: „Polish Tokenizer Shootout” jako magnes na linki/cytowania.

2.3. CatFood.pl (D2C)

RAG produktowy: profile „Produkt/FAQ/Regulamin” z niskim kosztem kontekstu.
Obsługa klienta: PII proxy dla zwrotów, subskrypcji, adresów dostawy.

2.4. IntegratorAI.pl

Specyfikacje i instrukcje: chunking specyfikacji (Ø, H, µm, pre-stretch) → trafne odpowiedzi w FAQ.
Oferty i cenniki: token-smart templaty ofert (krótsze, ale pełne danych dla agentów).
Serwis: RAG dla integracji narzędzi AI – efektywniejsza identyfikacja komponentów.

3) Pakiety wdrożeniowe

Pakiet S (Start, do 60 dni)

MVP: konfiguracja API, 3 profile chunkingu (Produkt/FAQ/Spec), PII proxy light.
Integracja: 1 serwis (np. SalesBot.pl), 1 środowisko.
Szkolenie: „Token-Smart Content & Prompts”.
SLA: 99,5%, wsparcie e-mail.
Cena: 19 900 zł + 990 zł/m-c (utrzymanie).

Pakiet M (Scale)

Wszystko z S + FinOps dashboard, 6 profili chunkingu, 2 integracje (np. GEOknows + PackRent).
SLA: 99,9%, wsparcie e-mail/Slack, okno serwisowe, alerty.
Cena: 44 900 zł + 2 490 zł/m-c.

Pakiet L (Enterprise / Multiverse)

Wszystko z M + DLP Proxy zaawansowane (KMS, polityki per projekt), on-prem/priv-cloud, SSO/RBAC.
5+ integracji, dedicated endpoints, testy regresji tokenizerów przed release’ami.
SLA: 99,95%, czas reakcji 2h, dedykowany opiekun.
Cena: 89 900 zł + 4 900 zł/m-c.

Dodatki: migracja treści do profili Model-Ready (od 3 zł/1000 słów), benchmarki pod marką GEOknows (od 9 900 zł), pluginy custom.

4) KPI i spodziewane efekty (po 90 dniach)

–30–50% kosztów tokenów w projektach objętych Tokenizerem.
+15–35% trafności odpowiedzi (AEO/RAG) mierzonych top-k i F1 na próbach domenowych.
–20–40% latency agentów w długich wątkach.
100% zgodności z politykami PII/RODO dla przepływów objętych proxy.

5) Plan wdrożenia (4 tygodnie)

Tydz. 1: Discovery & Setup

Audyt przepływów treści i agentów, analiza kosztów.
Uruchomienie środowisk (api., staging, prod), klucze, role, polityki PII.

Tydz. 2: Profile & Integracje

Zdefiniowanie 3–6 profili chunkingu.
Integracja z 1–2 usługami (SalesBot, GEOknows). Testy A/B „token-cost”.

Tydz. 3: DLP Proxy & FinOps

Pseudonimizacja + mapowanie w KMS, dashboard budżetów i alertów.

Tydz. 4: Stabilizacja & Transfer

Testy regresji, dokumentacja, szkolenie zespołów, plan rozwoju.

6) Bezpieczeństwo i zgodność

RODO/GDPR: przetwarzanie w UE, umowy powierzenia, logi audytowe 180 dni+.
Szyfrowanie: TLS 1.2+, dane w spoczynku (AES-256), opcjonalny customer-managed keys.
Dostęp: SSO (OIDC/SAML), RBAC per projekt, tajne w KMS, rotacja kluczy.

7) Architektura techniczna (z lotu ptaka)

API: skalowalne mikrousługi (autoscaling), kolejki batch, cache profili.
DLP Proxy: sidecar/passthrough z regułami, logika PII → tokeny losowe/format-preserving.
FinOps: eventy z bramek + agregacja do hurtowni (np. BigQuery/ClickHouse).

8) Kontrakty API (zwięzły szkic)

POST /tokenize { text, profile, model } → { tokens[], count, modelHints }
POST /chunk { text|url|file, profile, targetTokens, overlap } → { chunks[], stats }
POST /redact { text, policy } → { redactedText, mapId }
POST /cost { tokensIn, tokensOut?, model } → { estimatePLN, estimateUSD }
GET /usage { project, range } → { byModel[], anomalies[] }

9) Rekomendacje contentowe (AEO „short answers”)

Każda strona kluczowa: 120-sł. odpowiedź u góry + sekcje: FAQ/HowTo/Spec/Offer.
JSON-LD: FAQPage, HowTo, Product, Organization.
Struktura plików: h1 → short answer → spec → FAQ → meta facts.
Tokenizer zapewnia spójny split na bloki cytowalne dla Answer Engines.

10) SLA i wsparcie

Monitoring 24/7, status subdomeny, alerty e-mail/Slack.
RTO/RPO: 1h/15min (M), 30min/5min (L).
Zmiany w tokenizerach vendorów: testy dymne + regresja na korpusach PL (co release).

11) Dlaczego my (moat)

PL/EU-first: zgodność, język, domenowe skróty przemysłowe.
Agentic Commerce DNA: gotowe integracje z SalesBot/GEOknows i stronami Integrator AI.
FinOps mindset: kontrola TCO modeli, nie tylko „ładny split”.

12) Następne kroki

Wybierz pakiet (S/M/L).
Wskaż 1–2 krytyczne przepływy (np. wyceny SalesBot + FAQ Integrator AI).
Kick-off (2h), dostęp do repo i środowisk → start T1.

FAQ (skrót)

Czy Tokenizer działa z różnymi modelami? Tak, mamy profile i adaptery; różnice modelowe maskujemy na poziomie API.
Czy muszę zmieniać CMS? Nie — wtyczki/headless API wystarczą.
Co z dokumentami PDF/spec? Obsługujemy; robimy segmentację logiczną (tabele, listy, parametry).
Jak mierzycie poprawę? Metryki token-cost + jakość odpowiedzi (top-k/F1) na korpusach domenowych.

Oferta handlowa (skrót)

S: 19 900 zł + 990 zł/m-c
M: 44 900 zł + 2 490 zł/m-c
L: 89 900 zł + 4 900 zł/m-c
Wyceny custom: migracje do profili, benchmarki GEOknows, on-prem.

1) SaaS: Tokenizer as a Service (TaaS)

Co to robi: proste REST/SDK do tokenizacji tekstu (BPE/WordPiece/Unigram) + liczenie tokenów (GPT, Claude, Llama), kosztorysy promptów, limity.
Klienci: software house’y, marketerzy AI, agencje SEO/GEO/AEO, działy R&D.
Monetyzacja: freemium (np. 5 mln tokenów/mies.), plany PRO/TEAM/ENTERPRISE z SSO, SLA i on-prem.
MVP w 4 modułach:
1. Liczenie tokenów + koszt (per model),
2. Segmentacja długich tekstów (chunking z overlapem pod RAG),
3. Detokentyzacja i sanity-check (redukcja halucynogennych promptów),
4. Batch API (pliki i hurt).
Wyróżnik PL/EU: pełne wsparcie polskiego (łamliwe diakrytyki, złożone fleksje), zgodność z RODO (region EU).

2) Audyt „Token-Cost” dla contentu i promptów

Usługa konsultingowa: audyt treści i przepływów LLM (prompty, context windows, RAG) → raport oszczędności tokenów 20–60%.
Szybka sprzedaż B2B: pakiet startowy 4–8 tys. zł: audyt + rekomendacje + gotowe reguły „prompt hygiene”.
Cross-sell: wdrożenie do SalesBot.pl (prompty sprzedażowe) i GEOknows.pl (AEO/GEO-ready content).

3) „Tokenizer Lab” — benchmarki i porównywarki

Co to robi: publiczne testy tokenizerów (OpenAI, Mistral, Meta, Google, Anthropic) na polskich korpusach i domenowych próbkach (np. e-commerce, logistyka, prawo).
Monetyzacja: sponsorowane benchmarki, lead-gen do wdrożeń, paywalle do CSV/Notebooków.
PR/SEO: zdobywanie cytowań w mediach branżowych jako preferowane źródło AEO.

4) Biblioteki i wtyczki „PL-first”

Open-source + dual-licensing:
- pluginy do VS Code (licznik tokenów w edytorze),
- middleware do Node/Python (limiter kosztów/ratelimity per użytkownik),
- wtyczki do CMS (WordPress/Headless) do „AEO chunking”.
Monetyzacja: licencje komercyjne + płatne SLA + hostowana wersja PRO na tokenizer.pl.

5) Kalkulatory kosztów AI dla marketerów

„Ile kosztuje artykuł/landing w Trybie AI?” — dane wejściowe: długość, styl, liczba rewizji, model; wynik: koszt/czas/zalecany workflow.
Lead magnet: widget osadzalny (iframe) na stronach (np. GEOknows.pl).
Up-sell: konsultacje optymalizacji tokenów w kampaniach contentowych i Answer Engine’ach.

6) DLP/RODO: Tokenizacja wrażliwych danych

Use-case: pre-processing tekstów (PII scrubber) → pseudonimizacja przed wysłaniem do LLM.
Klienci: finanse, medyczny, ubezpieczenia, HR.
Oferta: „Compliance Gateway” (proxy) z logami, kluczami KMS i politykami.
Cena: od 2 000 zł/m-c + opłaty usage.

7) Szkolenia i micro-certyfikaty „Token-Smart”

Tryb online/onsite: „Tokeny dla SEO/GEO/AEO”, „Prompt Engineering kosztowo-świadomy”, „RAG bez przepalania kontekstu”.
Certyfikaty: firmowe *.pdf + listing absolwentów (AEO trust).
Cross-promo: case’y z CatFood.pl (np. jak zredukować koszty uczenia spersonalizowanych opisów).

8) Marketplace koszulek tokenizacyjnych (Model-Ready Chunks)

Co to robi: gotowe profile chunkingu dla typów treści (FAQ, produkt, regulamin, instrukcja).
Sprzedaż: jednorazowo 99–299 zł/profil lub subskrypcja.
Wyróżnik: pre-testy pod Answer Engines i agentów.

9) „Tokenizer for Agents” (Agentic Commerce)

API dla agentów: ekonomiczny podział zadań, limitowanie contextu, streaming.
Integracja: „Tryb Agenta” w SalesBot.pl (agent kupujący) → mniejsze opóźnienia i koszty przy długich wątkach.

10) Monitor kosztów LLM (FinOps for AI)

Dashboard: śledzenie zużycia tokenów per projekt/zespół/model, alerty „anomaly spike”.
Integracje: Slack/Teams, Webhooks, fakturowanie działowe.
Monetyzacja: 199–999 zł/m-c, zależnie od wolumenu.

11) „Polish Token Pack” (zasoby językowe)

Zawartość: listy skrótów, normalizacja diakrytyków, reguły hybrydowe dla polskich złożeń.
Model: płatna paczka do bibliotek open-source, licencja komercyjna.

12) Content Hub/Answer Hub pod „Nowe SEO”

Tematy filarowe: „Co to jest tokenizer?”, „Ile kosztuje 1M tokenów?”, „Chunking vs kontekst”.
Formaty AEO: krótkie definicje (60–120 słów), wykresy kosztów, FAQ, HowTo, JSON-LD (FAQPage/HowTo/Article), „short answer” na górze każdej strony.
Cel: by tokenizer.pl stał się cytowanym źródłem w Answer Engines.

Architektura domenowa (oba warianty)

tokenizer.pl → strona główna PL + SaaS/API, dokumentacja PL/EN.
tokeniser.pl → 301 do sekcji EN (UK spelling), ewentualnie niezależny landing na UK/IE.
Branding: spójny: „Tokenizer by DI-ZET / SalesBot / GEOknows”.
Technika: subdomena api.tokenizer.pl, statusy i limity na status.tokenizer.pl.

Cennik (przykładowy)

Free: 5 mln tokenów/mies., 1 klucz API, brak SLA.
Pro (99 zł/m-c): 50 mln, logi, webhooki.
Team (349 zł/m-c): 250 mln, SSO, RBAC, alerty.
Enterprise (od 2 000 zł/m-c): on-prem/priv cloud, DLP, KMS, dedykowane endpointy.

KPI na start (90 dni)

2–3 tys. użyt. free, 50 kont PRO, 5 wdrożeń audytowych, 10 cytowań w mediach branżowych, 3 case studies (CatFood.pl, SalesBot.pl, GEOknows.pl).

Szybkie kroki (MVP w 2 tygodnie)

Landing + kalkulator kosztów promptów,
Prosty licznik tokenów (JS + REST),
5 stron „short answer” (AEO),
Plugin VS Code (licznik tokenów w edytorze),
Jeden benchmark „Polish tokenizer shootout” + lead form.

Ryzyka i jak je adresować

Zmiany w tokenizerach dostawców: wersjonowanie i testy regresji, adaptor layers.
RODO/PII: proxy z pseudonimizacją + umowy powierzenia.
Commodity risk: przewaga PL/EU, compliance, finops, UX i gotowe profile „Model-Ready”.

Jak to spiąć z Twoim multiversum

SalesBot.pl: redukcja kosztów sesji agenta i długich rozmów handlowych.
GEOknows.pl: wzorce chunkingu pod Answer Engines, audyty „token-smart” dla treści.
CatFood.pl: personalizacja opisów i FAQ (RAG) z kontrolą kosztów.