Brevit vs JSON vs YAML: Prompt de Benchmark para Otimização de Tokens em LLM

Objetivo: Compare Brevit, JSON e YAML no contexto de envio de dados para um LLM, com foco em redução de tokens, preservação de dados e legibilidade humana.\n\nInstruções:\n1) Explique cada formato (Brevit, JSON, YAML) e seu papel na otimização de prompts/payloads para LLMs.\n2) Defina critérios de avaliação: compressão semântica (mantém significado), tamanho do payload (bytes e tokens estimados), tempo de serialização/desserialização, legibilidade humana, robustez de parsing, custo de processamento.\n3) Realize um experimento prático usando um dataset de exemplo: uma lista de objetos com campos típicos (id, title, attributes, tags, metadata). Mostre como serializar esse dataset em Brevit, JSON e YAML. Forneça: (a) o tamanho do payload em bytes, (b) uma estimativa de tokens consumidos pelo LLM, (c) tempos (serialização/desserialização).\n4) Forneça código mínimo de referência para JavaScript/Node.js mostrando como gerar o dataset e como usar Brevit, JSON e YAML (instalação, chamadas de API ou funções de transformação).\n5) Apresente uma recomendação prática com base em cenários: quando priorizar Brevit (redução de tokens e custo), quando usar JSON (robustez, interoperabilidade), quando usar YAML (legibilidade humana, configurações).\n\nObservação: inclua exemplos de saída esperada, bem como possíveis armadilhas (edge cases) e sugestões de validação de integridade de dados.