Convertire PDF in immagini e markdown gonfia il consumo di token

Convertire un PDF in immagini e poi in markdown divora token. Lo racconta un aneddoto su Accenture, riportato da Simon Willison nel suo blog il 7 agosto 2026¹.

Willison cita un articolo di 404 Media del 24 giugno con registrazioni audio trapelate da una riunione. Nell’audio, Justice Kwak, agentic AI strategy lead di Accenture, dice che i dati interni non attribuiscono il grosso del consumo di token agli ingegneri. Secondo quei dati, a spingere il consumo sarebbero i non ingegneri¹.

Nel dialogo interviene Stuart Henderson, client group lead di Accenture. Sdrammatizza e interrompe. Dice di sperare che Kwak non abbia appena convertito un PDF in immagini e poi in file markdown. Aggiunge che quella pratica è “uno dei grandi mangiatori di token”. Chiede conferma: “Transformare PDF in markdown, è così?”¹.

Kwak risponde che i dati di Accenture mostrano proprio questo comportamento. L’audio, secondo il resoconto, lega quindi una catena operativa precisa, da PDF a immagini a markdown, a un picco di consumo di token. La scena emerge dalle registrazioni citate da 404 Media e riprese da Willison, non da un documento tecnico. Arriva dalla gestione quotidiana di materiali e processi, con ruoli che seguono clienti e strategia¹.

Willison inquadra l’episodio con un titolo netto: “The Tokenpocalypse Is Here: Companies Are Scrambling To Stop Spending So Much on AI”. La cornice è la spesa per l’AI e la corsa delle aziende a contenerla. Il titolo introduce l’aneddoto come esempio di una voce di costo che esplode quando un flusso di lavoro aumenta i token processati¹.

C’è anche una battuta sul formato. Willison scrive che forse, se Accenture capirà che i PDF sono un pessimo mezzo per comunicare informazioni, potrà spingere quel messaggio nel resto del mondo del business. Il commento lega il mezzo al fine: il contenitore scelto per condividere informazioni condiziona come gli strumenti di AI leggono i contenuti e quanto consumano in token¹.

Il post attribuisce le frasi ai protagonisti e cita l’origine dell’audio. Riporta i nomi dei due manager, i loro ruoli, la natura della soluzione pratica che, secondo loro, consuma molti token, e l’idea che il consumo non venga trainato dagli ingegneri. Non aggiunge numeri, non propone metriche, non fornisce soglie o stime. Il cuore del racconto resta l’aneddoto e le citazioni¹.

Resta un punto operativo chiaro nel materiale citato. La frase di Henderson elenca una sequenza specifica, da PDF a immagini a markdown, e la definisce un grande “mangiatore di token”. La risposta di Kwak afferma che i dati interni confermano quel modello d’uso. La scena, per come riportata, lega un comportamento concreto a un effetto sui token. È questo il messaggio che Willison segnala e che affida alla sua chiosa sui PDF come mezzo di comunicazione¹.