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.

TOON સાથે API બચતની ગણતરી કરવા માટેની અંતિમ માર્ગદર્શિકા

API ઓપ્ટિમાઇઝેશન

ખર્ચ વ્યવસ્થાપન

જો તમે લાર્જ લેંગ્વેજ મોડલ્સ (LLM) દ્વારા સંચાલિત પ્રોડક્શન એપ્લિકેશન ચલાવી રહ્યા છો, તો તમે માસિક ઇન્વૉઇસની પીડા પહેલાથી જ જાણો છો. ભલે તમે OpenAI ના GPT-4, Anthropic's Claude 3, અથવા હોસ્ટ કરેલ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર પર ઓપન-સોર્સ મોડલ્સનો ઉપયોગ કરી રહ્યાં હોવ, તમે વાયરમાંથી પસાર થતા દરેક ટોકન માટે ચૂકવણી કરી રહ્યાં છો.

ખર્ચ ઘટાડવા માટે અમે ઘણીવાર પ્રોમ્પ્ટ એન્જિનિયરિંગ અથવા મોડલ ક્વોન્ટાઇઝેશન પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીએ છીએ, પરંતુ એક નીચું લટકતું ફળ છે જે સખત માળખાકીય છે: ડેટા ફોર્મેટ પોતે. સિન્ટેક્ટલી હેવી JSON થી સુવ્યવસ્થિત TOON ફોર્મેટમાં સ્વિચ કરવાથી મોટી બચત થઈ શકે છે. પરંતુ એન્જિનિયર અથવા સીટીઓ તરીકે, તમે ફક્ત "હંચ" પર કામ કરી શકતા નથી. રિફેક્ટરને યોગ્ય ઠેરવવા માટે તમારે સખત ડેટાની જરૂર છે.

તમારા પોતાના કેલ્ક્યુલેટર બનાવવા માટે જરૂરી સૂત્રો સહિત તમારા API પેલોડ્સને TOON પર સ્વિચ કરવાની નાણાકીય અસરની સચોટ ગણતરી કેવી રીતે કરવી તે અહીં છે.

કોર સેવિંગ્સ લોજિક

તેના સૌથી મૂળભૂત સ્તરે, બચત JSON ની સિન્ટેક્ટિક સુગરને દૂર કરવાથી આવે છે - કૌંસ, અવતરણ અને અલ્પવિરામ - જે LLM સમજે છે પરંતુ વાસ્તવમાં તમારા ડેટાના સિમેન્ટીક અર્થ પર પ્રક્રિયા કરવાની જરૂર નથી.

તમારા બેઝલાઇન મેટ્રિક્સ મેળવવા માટે, તમારે તમારી વર્તમાન સ્થિતિ અને ભવિષ્યની સ્થિતિ વચ્ચેનો તફાવત જોવાની જરૂર છે. અહીં મૂળભૂત સૂત્રો છે જેનો તમે તમારા વિશ્લેષણ માટે ઉપયોગ કરશો.

1. ટોકન ઘટાડાની ગણતરી કરવી

પ્રથમ, તમારે કાર્યક્ષમતા ગેઇન નક્કી કરવાની જરૂર છે. આ અનુમાન નથી; તે તમારા વાસ્તવિક પેલોડ્સના નમૂનામાંથી મેળવેલ ચોક્કસ માપ છે.

2. નાણાકીય અસરનું પ્રોજેક્ટિંગ

એકવાર તમારી પાસે તે ટકાવારી થઈ જાય, પછી નાણાકીય સૂચિતાર્થની ગણતરી તમારા માસિક બર્ન રેટ સામે કરવામાં આવે છે. નોંધ કરો કે ઉચ્ચ-વોલ્યુમ એપ્લિકેશનો માટે, અહીં ટકાવારી બિંદુનો એક નાનો તફાવત પણ હજારો ડોલરમાં સ્કેલ કરે છે.

સ્ટેપ-બાય-સ્ટેપ એક્ઝેક્યુશન પ્લાન

તમારે એવા નંબરની જરૂર છે જે તમે તમારા CFO અથવા એન્જિનિયરિંગ લીડને લઈ શકો. તે મેળવવા માટેની પદ્ધતિ અહીં છે.

પગલું 1: તમારી બેઝલાઇન સ્થાપિત કરો

કોડ લખતા પહેલા, તમારા વર્તમાન વપરાશનું ઓડિટ કરો. આ ચાર મેટ્રિક્સ ખેંચવા માટે તમારું બિલિંગ ડેશબોર્ડ અને વિશિષ્ટ LLM પ્રદાતા લોગ ખોલો:

કુલ માસિક વિનંતીઓ: કૉલનું પ્રમાણ.

વિનંતી દીઠ સરેરાશ ટોકન્સ: ઇનપુટ અને આઉટપુટ ટોકન્સને જોડો.

1K ટોકન્સ દીઠ કિંમત: તમારા મોડેલ માટે વિશિષ્ટ (દા.ત., GPT-4o વિ. GPT-3.5).

વર્તમાન માસિક ખર્ચ: ડોલરની કુલ રકમ.

પગલું 2: "સેમ્પલિંગ ટેસ્ટ"

બચતની ગણતરી કરવા માટે તમારા સમગ્ર ડેટાબેઝને કન્વર્ટ કરવાનો પ્રયાસ કરશો નહીં. તમારે માત્ર એક પ્રતિનિધિ નમૂનાની જરૂર છે. તમારા સૌથી સામાન્ય JSON પેલોડ્સમાંથી 10 થી 20 લો—જે તમારા મોટા ભાગના ટ્રાફિકનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે.

ચાલો ટોકન તફાવત જોવા માટે વપરાશકર્તા પ્રોફાઇલ ઑબ્જેક્ટ રૂપાંતરનું વાસ્તવિક ઉદાહરણ જોઈએ:

મૂળ JSON (146 ટોકન્સ):

``એમડી { "સંદર્ભ": { "ટાસ્ક": "અમારી મનપસંદ હાઇક એક સાથે", "location": "બોલ્ડર", "મોસમ": "વસંત_2025" }, "મિત્રો": ["અના", "લુઇસ", "સેમ"], "હાઈક્સ": [ { "id": 1, "નામ": "બ્લુ લેક ટ્રેઇલ", "અંતર કિમી": 7.5, "એલિવેશન ગેઇન": 320, "સાથી": "અના", "wasSunny": સાચું }, { "id": 2, "નામ": "રિજ ઓવરલૂક", "અંતર કિમી": 9.2, "એલિવેશન ગેઇન": 540, "સાથી": "લુઈસ", "wasSunny": ખોટું }, { "id": 3, "નામ": "વાઇલ્ડફ્લાવર લૂપ", "અંતર કિમી": 5.1, "એલિવેશન ગેઇન": 180, "સાથી": "સેમ", "wasSunny": સાચું } ] }

ટૂન ફોર્મેટ (58 ટોકન્સ):

``એમડી સંદર્ભ: કાર્ય: અમારી મનપસંદ હાઇક સાથે મળીને સ્થાન: બોલ્ડર મોસમ: વસંત_2025 મિત્રો[3]: એના,લુઈસ,સેમ પદયાત્રા[3]{id,name,distanceKm,elevationGain,companion,wasSunny}: 1,બ્લુ લેક ટ્રેઇલ,7.5,320,અના,સાચું 2,રિજ ઓવરલૂક,9.2,540,લુઈસ,ફોલ્સ 3,વાઇલ્ડફ્લાવર લૂપ,5.1,180,સેમ,ટ્રુ

આ ચોક્કસ ઉદાહરણમાં, ટોકન સંખ્યા 35 થી ઘટીને 18 થઈ ગઈ છે. તે 48.6% ઘટાડો છે. તમારી સરેરાશ ઘટાડાની ટકાવારી શોધવા માટે તમારા 20 નમૂનાઓ માટે આ પ્રક્રિયાને પુનરાવર્તિત કરો.

પગલું 3: ROI ની ગણતરી કરો

બચત મહાન છે, પરંતુ અમલીકરણ મફત નથી. એન્જિનિયરિંગના પ્રયત્નો તે યોગ્ય છે કે કેમ તે નિર્ધારિત કરવા માટે તમારે સ્વિચ કેટલી ઝડપથી ચૂકવણી કરે છે તેની ગણતરી કરવાની જરૂર છે.

વાસ્તવિક-વિશ્વના દૃશ્યો

વ્યવહારમાં આ સૂત્રો કેવા દેખાય છે તે સમજાવવા માટે, ચાલો સામાન્ય બજાર દરોના આધારે ત્રણ સામાન્ય વ્યવસાય પ્રોફાઇલ્સ પર સંખ્યાઓ ચલાવીએ.

દૃશ્ય A: મધ્યમ કદનું ઇ-કોમર્સ પ્લેટફોર્મ

ટ્રાફિક: 1.5M વિનંતીઓ/મહિને

મોડલ: GPT-4 ટર્બો

વર્તમાન ખર્ચ: $30,000/મહિને

ટૂન અસર: 52% ટોકન ઘટાડો (સેમ્પલિંગ દ્વારા ચકાસાયેલ)

ઘટાડાનું સૂત્ર લાગુ કરીને, તેમની અંદાજિત માસિક કિંમત લગભગ $14,400 સુધી ઘટી જાય છે.

પરિણામ:

માસિક બચત: $15,600

વાર્ષિક બચત: $187,200

જો કોઈ વરિષ્ઠ વિકાસકર્તાને પ્રોમ્પ્ટ્સ અને પાર્સર્સ અપડેટ કરવા માટે આખું અઠવાડિયું ($100/hr પર 40 કલાક) લાગે છે, તો અમલીકરણ ખર્ચ $4,000 છે. ROI સમયરેખા 0.26 મહિના છે—એટલે કે પ્રોજેક્ટ લગભગ 8 દિવસમાં પોતાના માટે ચૂકવણી કરે છે.

દૃશ્ય B: એન્ટરપ્રાઇઝ AI પ્લેટફોર્મ

ટ્રાફિક: 6M વિનંતીઓ/મહિને

મોડલ: ક્લાઉડ 3 ઓપસ (ઉચ્ચ બુદ્ધિ/ઉચ્ચ કિંમત)

વર્તમાન ખર્ચ: $472,500/મહિને

ટૂન અસર: 58% ટોકન ઘટાડો

કારણ કે તેઓ "સ્માર્ટ," વધુ ખર્ચાળ મોડેલનો ઉપયોગ કરી રહ્યાં છે, બચત ઘાતાંકીય છે. 58% ઘટાડો તેમને $274,050 પ્રતિ માસ બચાવે છે.

પરિણામ:

અમલીકરણ: 160 કલાક (દેવ સમયનો એક મહિનો) = $24,000

ROI સમયરેખા: 0.09 મહિના (3 દિવસ કરતાં ઓછા)

વાર્ષિક ROI: 13,602%

દૃશ્ય C: Small SaaS રેપર

ટ્રાફિક: 150k વિનંતીઓ/મહિને

મોડલ: GPT-3.5 ટર્બો (કોમોડિટી કિંમત)

વર્તમાન ખર્ચ: $90/મહિને

ટૂન અસર: 48% ઘટાડો

અહીં, બચત લગભગ $43/મહિને છે. જો અમલીકરણ માટે $600નો ખર્ચ થાય, તો તેને પણ તોડવામાં 1.4 મહિનાનો સમય લાગશે. જ્યારે ડોલરની રકમ ઓછી છે, 86% વાર્ષિક ROI હજુ પણ તકનીકી રીતે જીત છે, જો કે તેને નવી સુવિધાઓ મોકલવાની તરફેણમાં વંચિત કરવામાં આવી શકે છે.

અદ્યતન પરિબળ: વેરિયેબલ વિનંતી કદ

જો તમારી એપ્લિકેશનમાં વિનંતિના કદમાં જંગલી તફાવત છે (દા.ત., કેટલીક વિનંતીઓ 100 ટોકન્સ છે, અન્ય 5,000 છે), તો એક સામાન્ય સરેરાશ તમને ગેરમાર્ગે દોરી શકે છે. ચોકસાઈ માટે તમારે ભારિત સરેરાશનો ઉપયોગ કરવો જોઈએ.

"છુપાયેલ" ગુણક

તમારી બચતની ગણતરી કરતી વખતે, ફક્ત તાત્કાલિક API બિલ જોવાની સામાન્ય ભૂલ કરશો નહીં. ત્યાં તકનીકી કાર્યક્ષમતા છે જે TOON ના મૂલ્યને સંયોજન કરે છે:

સંદર્ભ વિન્ડો મેક્સિમાઇઝેશન: જો ટૂન તમારા ડેટાને 50% સંકુચિત કરે છે, તો તમે તમારી સંદર્ભ વિંડોને અસરકારક રીતે બમણી કરો છો. આ થોડા-શોટ પ્રોમ્પ્ટિંગ ઉદાહરણો માટે પરવાનગી આપે છે જે JSON સાથે શક્ય ન હતા, વધુ ખર્ચાળ મોડલ ટાયર પર ગયા વિના સંભવિતપણે મોડેલની ચોકસાઈમાં સુધારો કરે છે.

લેટન્સી રિડક્શન: ઓછા ટોકન્સનો અર્થ છે કે LLM ઝડપથી પ્રતિભાવ જનરેટ કરે છે.

ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર લોડ: નાના પેલોડ્સનો અર્થ થાય છે ઘટાડો બેન્ડવિડ્થ અને તમારા બેકએન્ડ પર સહેજ ઝડપી સીરીયલાઇઝેશન/ડીસીરીયલાઇઝેશન.

નિષ્કર્ષ

ગણિત સરળ છે: JSON માં સિન્ટેક્સ અક્ષરો ખર્ચાળ અવાજ છે. TOON પર સ્વિચ કરીને, તમે પેકેજિંગ માટે ચૂકવણી કરવાનું બંધ કરો છો અને માત્ર ઉત્પાદન માટે ચૂકવણી કરવાનું શરૂ કરો છો.

તમારા પોતાના ડેટા પર ઉપરના સૂત્રો ચલાવો. જો તમે 30% થી વધુ ઘટાડો જોશો અને તમારું માસિક બિલ $1,000 કરતાં વધી ગયું છે, તો ROI લગભગ ચોક્કસપણે તાત્કાલિક છે.