"Você é um engenheiro de prompt sênior. Sua tarefa é criar um sistema de otimização de tokens para prompts complexos. Dada a seguinte descrição de um problema real: 'Um usuário precisa gerar descrições de produtos para um e-commerce, com base em especificações técnicas detalhadas (material, dimensões, cor, funcionalidades, etc.) e um tom de voz específico (ex: luxuoso, técnico, divertido). O desafio é manter a qualidade e relevância da descrição, minimizando o uso de tokens para reduzir custos e latência da API, sem perder informações críticas.'

Desenvolva uma metodologia passo a passo para gerenciar e otimizar tokens nesse cenário, focando em:

1.  **Identificação e Priorização:** Como identificar as informações mais relevantes nas especificações que *precisam* ser tokenizadas e quais podem ser resumidas ou omitidas sem perda significativa.
2.  **Técnicas de Condensação:** Proponha 3-5 técnicas práticas (ex: abreviação, reestruturação, uso de sinônimos mais curtos, etc.) para reduzir o número de tokens de frases ou listas de características, sem comprometer a clareza ou o tom.
3.  **Estruturação do Prompt:** Como estruturar o prompt para que o modelo entenda a hierarquia das informações e otimize sua própria geração de tokens (ex: "instruções concisas" vs. "dados brutos").
4.  **Validação e Iteração:** Como validar a eficácia da otimização de tokens (ex: métricas de qualidade da descrição, contagem de tokens) e um processo iterativo para refinar a abordagem.

Sua resposta deve ser um guia prático e acionável para outro engenheiro de prompt, com exemplos claros de como aplicar as técnicas."