TOON (Token-Oriented Object Notation) is a data serialization format designed specifically for LLM prompts to be highly efficient. It dramatically reduces token usage by 30-60% compared to JSON while remaining structured and human-readable. By using a tabular format for arrays and minimal syntax for objects, TOON makes your data cheaper and faster to process with AI models.

What's the difference between TOON and JSON?

The key difference is token efficiency. JSON is verbose, with brackets, quotes, and commas that consume tokens. TOON is a more compact syntax designed for LLMs, representing arrays as tables with headers and using minimal punctuation. This efficiency directly translates to significant cost savings on your LLM API bills, especially for large or repeated datasets.

How much can I save with TOON?

You can typically expect to save 30-60% on LLM tokens compared to using JSON. For large datasets or frequent API calls, this translates directly into significant cost savings. Data with repeated structures, like API responses or database results, often sees savings at the higher end of this range (40-60%).

Is TOON compatible with all LLMs?

Yes. TOON is a simple text format that works flawlessly with all major large language models, including those from OpenAI (GPT-4), Anthropic (Claude), Google (Gemini), and Meta (LLaMA). Since any LLM can process plain text, they can all be instructed to understand and parse the TOON format with a simple instruction in your prompt.

Can I convert TOON back to JSON?

Absolutely. TOON is fully and losslessly reversible. Our converter tool supports bidirectional conversion, meaning you can convert TOON back to the exact original JSON structure without any data loss. This allows you to use TOON for efficiency and then convert back to JSON for compatibility with other tools.

What types of data work best with TOON?

TOON can represent any valid JSON data, but it delivers the highest token savings (40-60%) on uniform tabular data. This includes database query results, API responses with lists of objects, analytics data, or product catalogs. While TOON fully supports nested objects and arrays, the token reduction is most dramatic with flatter, more repetitive data structures.

Is my data safe when using this converter?

100% safe. All conversion from JSON to TOON (and back) happens locally in your browser. Your data is never sent to any server, never stored, and never seen by us. The converter even works offline once the page has loaded, guaranteeing your information remains private.

Yes, completely free. Both this TOON converter and the underlying TOON format specification are open and free to use without any limits, file size restrictions, or premium features. It's an open-source effort to make working with LLMs more efficient for everyone.

راهنمای نهایی برای محاسبه پس انداز API با TOON

بهینه سازی API

مدیریت هزینه

اگر یک برنامه تولیدی با مدل های زبان بزرگ (LLM) اجرا می کنید، از قبل دردسر فاکتور ماهانه را می دانید. خواه از GPT-4 OpenAI، Anthropic's Claude 3 یا مدل های منبع باز در زیرساخت میزبان استفاده می کنید، برای هر توکنی که از سیم عبور می کند هزینه پرداخت می کنید.

ما اغلب بر روی مهندسی سریع یا کمی سازی مدل تمرکز می کنیم تا هزینه ها را کاهش دهیم، اما یک میوه پایین تر وجود دارد که کاملاً ساختاری است: خود قالب داده. جابجایی از JSON سنگین نحوی به قالب ساده TOON می تواند صرفه جویی زیادی را به همراه داشته باشد. اما به‌عنوان یک مهندس یا مدیر ارشد فناوری، شما نمی‌توانید فقط بر اساس «قوز» عمل کنید. برای توجیه Refactor به داده های سخت نیاز دارید.

در اینجا نحوه محاسبه دقیق تأثیر مالی تغییر بارهای API خود به TOON، از جمله فرمول هایی که برای ساختن ماشین حساب خود نیاز دارید، آورده شده است.

منطق اصلی پس انداز

در ابتدایی‌ترین سطح، صرفه‌جویی از حذف قند نحوی JSON حاصل می‌شود - پرانتزها، نقل قول‌ها و کاماها - که LLM آنها را می‌فهمد اما در واقع نیازی به پردازش معنای معنایی داده‌های شما ندارد.

برای به دست آوردن معیارهای پایه خود، باید به تفاوت بین وضعیت فعلی خود و وضعیت آینده نگاه کنید. در اینجا فرمول های اساسی وجود دارد که برای تجزیه و تحلیل خود استفاده خواهید کرد.

1. محاسبه کاهش توکن

ابتدا باید میزان بهره وری را تعیین کنید. این یک حدس نیست. این یک اندازه گیری دقیق است که از نمونه ای از محموله های واقعی شما به دست می آید.

2. پیش بینی تاثیر مالی

هنگامی که شما آن درصد را داشته باشید، پیامدهای مالی بر اساس نرخ سوختگی ماهانه شما محاسبه می شود. توجه داشته باشید که برای کاربردهای با حجم بالا، حتی یک درصد کوچک اختلاف در اینجا به هزاران دلار می رسد.

طرح اجرای گام به گام

شما به شماره ای نیاز دارید که بتوانید آن را به مدیر مالی یا مدیر مهندسی خود ببرید. در اینجا روشی برای به دست آوردن آن است.

مرحله 1: پایه خود را ایجاد کنید

قبل از نوشتن کد، میزان استفاده فعلی خود را بررسی کنید. داشبورد صورت‌حساب و گزارش‌های ارائه‌دهنده LLM خاص خود را باز کنید تا این چهار معیار را مشخص کنید:

** مجموع درخواست های ماهانه: ** حجم تماس ها.

** میانگین توکن ها در هر درخواست: ** توکن های ورودی و خروجی را ترکیب کنید.

هزینه هر هزار توکن: مخصوص مدل شما (به عنوان مثال، GPT-4o در مقابل GPT-3.5).

** هزینه ماهانه جاری: ** کل مبلغ دلار.

مرحله 2: "آزمون نمونه گیری"

سعی نکنید کل پایگاه داده خود را برای محاسبه پس انداز تبدیل کنید. شما فقط به یک نمونه نماینده نیاز دارید. 10 تا 20 مورد از معمولی ترین بارهای JSON خود را انتخاب کنید - آنهایی که بخش عمده ای از ترافیک شما را نشان می دهند.

بیایید به یک مثال واقعی از تبدیل شی نمایه کاربر نگاه کنیم تا تفاوت توکن را ببینیم:

JSON اصلی (146 توکن):

`` md { "زمینه": { "وظیفه": "پیاده روی های مورد علاقه ما با هم"، "مکان": "بولدر"، "فصل": "spring_2025" }، "دوستان": ["آنا"، "لوئیس"، "سام"]، "پیاده روی": [ { "id": 1، "نام": "مسیر دریاچه آبی"، "فاصله کیلومتر": 7.5، "elevationGain": 320، «همراه»: «آنا» "wasSunny": درست است }، { "id": 2، "name": "Ridge Overlook", "فاصله کیلومتر": 9.2، "elevationGain": 540، "همراه": "لوئیس"، «wasSunny»: نادرست }، { "id": 3، "name": "حلقه گل وحشی"، "فاصله کیلومتر": 5.1، "elevationGain": 180، "همراه": "سام"، "wasSunny": درست است } ] }

فرمت TOON (58 توکن):

`` md زمینه: وظیفه: پیاده روی های مورد علاقه ما با هم مکان: بولدر فصل: بهار_2025 دوستان [3]: آنا، لوئیس، سام hikes[3]{id,name, distancekm, elevationGain, companion, wasSunny}: 1، مسیر دریاچه آبی، 7.5،320، آنا، درست است 2, Ridge Overlook,9.2,540,luis,false 3, Wildflower Loop, 5.1,180, sam, true

در این نمونه خاص، تعداد توکن ها از 35 به 18 کاهش یافت. این کاهش 48.6٪ است. این فرآیند را برای 20 نمونه خود تکرار کنید تا میانگین درصد کاهش خود را بیابید.

مرحله 3: ROI را محاسبه کنید

پس انداز عالی است، اما پیاده سازی رایگان نیست. برای تعیین اینکه آیا تلاش مهندسی ارزش آن را دارد یا خیر، باید محاسبه کنید که سوئیچ با چه سرعتی هزینه پرداخت می کند.

سناریوهای دنیای واقعی

برای نشان دادن این که این فرمول ها در عمل چگونه به نظر می رسند، بیایید اعداد را در سه پروفایل تجاری رایج بر اساس نرخ های معمولی بازار اجرا کنیم.

سناریوی الف: پلتفرم تجارت الکترونیکی با اندازه متوسط

** ترافیک: ** 1.5 میلیون درخواست در ماه

مدل: GPT-4 Turbo

** هزینه فعلی: ** 30000 دلار در ماه

**تأثیر TOON: ** کاهش 52٪ توکن (تأیید شده از طریق نمونه گیری)

با اعمال فرمول کاهش، هزینه ماهانه پیش بینی شده آنها به حدود 14400 دلار کاهش می یابد.

نتیجه:

پس انداز ماهانه: 15600 دلار

پس انداز سالانه: 187200 دلار

اگر یک برنامه‌نویس ارشد یک هفته کامل (40 ساعت با قیمت 100 دلار در ساعت) طول بکشد تا درخواست‌ها و تجزیه‌کننده‌ها را به‌روزرسانی کند، هزینه پیاده‌سازی 4000 دلار است. جدول زمانی ROI ** 0.26 ماه ** است - به این معنی که پروژه در حدود 8 روز هزینه خود را پرداخت می کند.

سناریوی B: پلتفرم هوش مصنوعی سازمانی

** ترافیک: ** 6 میلیون درخواست در ماه

مدل: Claude 3 Opus (هوش بالا/هزینه بالا)

هزینه فعلی: 472500 دلار در ماه

**تأثیر TOON: ** 58٪ کاهش توکن

از آنجایی که آنها از یک مدل "هوشمندتر" و گرانتر استفاده می کنند، پس انداز به صورت تصاعدی است. کاهش 58 درصدی باعث صرفه جویی 274050 دلار در ماه می شود.

نتیجه:

** پیاده سازی: ** 160 ساعت (یک ماه زمان توسعه) = 24000 دلار

خط زمانی بازگشت سرمایه: 0.09 ماه (کمتر از 3 روز)

** ROI سالانه: ** 13,602٪

سناریوی C: Small SaaS Wrapper

** ترافیک: ** 150 هزار درخواست در ماه

مدل: GPT-3.5 توربو (قیمت کالا)

** هزینه فعلی: ** 90 دلار در ماه

تأثیر TOON: کاهش 48 درصدی

در اینجا، پس انداز تقریباً ** 43 دلار در ماه ** است. اگر هزینه پیاده‌سازی 600 دلار باشد، 1.4 ماه طول می‌کشد تا به نتیجه برسد. در حالی که مقدار دلار کمتر است، بازگشت سرمایه 86 درصدی سالانه هنوز از نظر فنی یک پیروزی محسوب می شود، اگرچه ممکن است به نفع حمل و نقل ویژگی های جدید اولویت بندی شود.

عامل پیشرفته: اندازه درخواست متغیر

اگر برنامه شما در اندازه درخواست ها واریانس شدیدی دارد (به عنوان مثال، برخی از درخواست ها 100 توکن هستند، برخی دیگر 5000 هستند)، یک میانگین ساده ممکن است شما را گمراه کند. برای دقت باید از میانگین وزنی استفاده کنید.

ضریب های "پنهان".

هنگام محاسبه پس انداز خود، این اشتباه رایج را مرتکب نشوید که فقط به صورت حساب فوری API نگاه کنید. کارایی های فنی وجود دارد که ارزش TOON را ترکیب می کند:

بیشینه سازی پنجره زمینه: اگر TOON داده های شما را 50% فشرده کند، به طور موثر پنجره زمینه خود را دو برابر می کنید. این اجازه می‌دهد تا نمونه‌های چند عکسی که با JSON امکان‌پذیر نبودند، به‌طور بالقوه افزایش دقت مدل را بدون رفتن به مدل‌های گران‌تر انجام می‌دهد.

کاهش تاخیر: نشانه های کمتر به این معنی است که LLM سریعتر پاسخ را تولید می کند.

بار زیرساختی: بارهای کوچکتر به معنای کاهش پهنای باند و سریال سازی/آسیاب زدایی کمی سریعتر در باطن شماست.

نتیجه گیری

ریاضی ساده است: کاراکترهای نحوی در JSON نویز گرانی هستند. با تغییر به TOON، پرداخت هزینه بسته بندی را متوقف می کنید و فقط برای محصول پرداخت می کنید.

فرمول های بالا را روی داده های خود اجرا کنید. اگر کاهشی بیش از 30 درصد مشاهده کردید و صورتحساب ماهانه شما از 1000 دلار فراتر رفت، ROI تقریباً فوری است.