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.

Le guide ultime pour calculer les économies d'API avec TOON

Optimisation API

Gestion des coûts

Si vous exécutez une application de production alimentée par de Grands Modèles de Langage (LLM), vous connaissez déjà la douleur de la facture mensuelle. Que vous utilisiez GPT-4 d'OpenAI, Claude 3 d'Anthropic ou des modèles open source sur une infrastructure hébergée, vous payez pour chaque token individuel qui passe par le fil.

Nous nous concentrons souvent sur l'ingénierie des prompts ou la quantification des modèles pour réduire les coûts, mais il existe un fruit à portée de main qui est strictement structurel : le format des données lui-même. Passer du JSON syntaxiquement lourd au format TOON rationalisé peut générer des économies massives. Mais en tant qu'ingénieur ou CTO, vous ne pouvez pas simplement fonctionner sur des "intuitions". Vous avez besoin de données concrètes pour justifier la refonte.

Voici comment calculer avec précision l'impact financier du passage de vos charges utiles d'API à TOON, y compris les formules dont vous avez besoin pour construire votre propre calculateur.

La logique fondamentale des économies

À son niveau le plus basique, les économies proviennent de la suppression du sucre syntaxique de JSON — les accolades, les guillemets et les virgules — que le LLM comprend mais dont il n'a pas réellement besoin pour traiter le sens sémantique de vos données.

Pour obtenir vos métriques de base, vous devez examiner le différentiel entre votre état actuel et l'état futur. Voici les formules fondamentales que vous utiliserez pour votre analyse.

1. Calcul de la réduction des tokens

Tout d'abord, vous devez déterminer le gain d'efficacité. Ce n'est pas une supposition ; c'est une mesure précise dérivée d'un échantillon de vos charges utiles réelles.

2. Projection de l'impact financier

Une fois que vous avez ce pourcentage, l'implication financière est calculée par rapport à votre taux de consommation mensuel. Notez que pour les applications à volume élevé, même une petite différence de point de pourcentage ici se transforme en milliers de dollars.

Plan d'exécution étape par étape

Vous avez besoin d'un chiffre que vous pouvez présenter à votre directeur financier ou à votre responsable technique. Voici la méthodologie pour l'obtenir.

Étape 1 : Établissez votre référence

Avant d'écrire du code, auditez votre utilisation actuelle. Ouvrez votre tableau de bord de facturation et les journaux spécifiques du fournisseur de LLM pour extraire ces quatre métriques :

Total des requêtes mensuelles : Le volume d'appels.

Moyenne de tokens par requête : Combinez les tokens d'entrée et de sortie.

Coût par 1K tokens : Spécifique à votre modèle (ex: GPT-4o vs GPT-3.5).

Dépense mensuelle actuelle : Le montant total en dollars.

Étape 2 : Le "Test d'échantillonnage"

N'essayez pas de convertir toute votre base de données pour calculer les économies. Vous n'avez besoin que d'un échantillon représentatif. Prenez 10 à 20 de vos charges utiles JSON les plus typiques — celles qui représentent la majeure partie de votre trafic.

Regardons un exemple réel d'une conversion d'objet de profil utilisateur pour voir la différence de tokens :

JSON Original (35 Tokens) :

Format TOON (18 Tokens) :

Dans ce cas précis, le nombre de tokens est passé de 35 à 18. C'est une réduction de 48,6 %. Répétez ce processus pour vos 20 échantillons afin de trouver votre pourcentage de réduction moyen.

Étape 3 : Calculer le ROI

Les économies sont excellentes, mais la mise en œuvre n'est pas gratuite. Vous devez calculer à quelle vitesse le changement est amorti pour déterminer si l'effort d'ingénierie en vaut la peine.

Scénarios du monde réel

Pour illustrer à quoi ressemblent ces formules dans la pratique, exécutons les chiffres sur trois profils d'entreprise courants basés sur les tarifs typiques du marché.

Scénario A : Plateforme e-commerce de taille moyenne

Trafic : 1,5 M de requêtes/mois

Modèle : GPT-4 Turbo

Dépense actuelle : 30 000 $/mois

Impact TOON : 52 % de réduction de tokens (vérifié via échantillonnage)

En appliquant la formule de réduction, leur coût mensuel projeté tombe à environ 14 400 $.

Le résultat :

Économies mensuelles : 15 600 $

Économies annuelles : 187 200 $

S'il faut une semaine complète à un développeur senior (40 heures à 100 $/h) pour mettre à jour les prompts et les analyseurs, le coût de mise en œuvre est de 4 000 $. Le délai de retour sur investissement est de 0,26 mois — ce qui signifie que le projet est rentabilisé en environ 8 jours.

Scénario B : Plateforme d'IA d'entreprise

Trafic : 6 M de requêtes/mois

Modèle : Claude 3 Opus (Haute intelligence/Coût élevé)

Dépense actuelle : 472 500 $/mois

Impact TOON : 58 % de réduction de tokens

Parce qu'ils utilisent un modèle "plus intelligent" et plus cher, les économies sont exponentielles. Une réduction de 58 % leur permet d'économiser 274 050 $ par mois.

Le résultat :

Mise en œuvre : 160 heures (Un mois de temps de développement) = 24 000 $

Délai de ROI : 0,09 mois (Moins de 3 jours)

ROI annuel : 13 602 %

Scénario C : Petit Wrapper SaaS

Trafic : 150k requêtes/mois

Modèle : GPT-3.5 Turbo (Prix de base)

Dépense actuelle : 90 $/mois

Impact TOON : 48 % de réduction

Ici, les économies sont d'environ 43 $/mois. Si la mise en œuvre coûte 600 $, il faudra 1,4 mois pour atteindre le seuil de rentabilité. Bien que le montant en dollars soit plus faible, un ROI annuel de 86 % reste techniquement une victoire, même s'il pourrait être dépriorisé au profit de la livraison de nouvelles fonctionnalités.

Facteur avancé : Tailles de requête variables

Si votre application présente une grande variance dans la taille des requêtes (par exemple, certaines requêtes font 100 tokens, d'autres 5 000), une simple moyenne pourrait vous induire en erreur. Vous devriez utiliser une moyenne pondérée pour plus de précision.

Les multiplicateurs "cachés"

Lorsque vous calculez vos économies, ne commettez pas l'erreur courante de ne regarder que la facture d'API immédiate. Il existe des efficacités techniques qui multiplient la valeur de TOON :

Maximisation de la fenêtre de contexte : Si TOON compresse vos données de 50 %, vous doublez effectivement votre fenêtre de contexte. Cela permet des exemples de "few-shot prompting" qui n'étaient pas possibles avec JSON, améliorant potentiellement la précision du modèle sans passer à un niveau de modèle plus cher.

Réduction de la latence : Moins de tokens signifie que le LLM génère la réponse plus rapidement.

Charge d'infrastructure : Des charges utiles plus petites signifient une bande passante réduite et une sérialisation/désérialisation légèrement plus rapide sur votre backend.

Conclusion

Le calcul est simple : les caractères de syntaxe dans JSON sont du bruit coûteux. En passant à TOON, vous arrêtez de payer pour l'emballage et commencez à payer uniquement pour le produit.

Exécutez les formules ci-dessus sur vos propres données. Si vous voyez une réduction supérieure à 30 % et que votre facture mensuelle dépasse 1 000 $, le ROI est presque certainement immédiat.