JSON から TOON への変換
JSON データを TOON 形式に変換する最も簡単な方法。
なぜトゥーンなのか？
大規模言語モデルのデータシリアル化の将来。
TOON のトークン効率の高いフォーマットにより、LLM API コストを 30 ～ 60% 削減します。
デバッグが容易な、より直観的で人間が判読できるデータ形式を体験してください。
あらゆる AI モデルを操作できます。 TOON は、GPT-4、Claude、Gemini、およびその他すべての LLM と互換性があります。
完全に可逆的な双方向コンバーターを使用して、JSON と TOON を簡単に切り替えます。
あなたのデータはあなたのもののままです。 すべての変換はブラウザ内でローカルに行われるため、100% のプライバシーが確保されます。
コンバーターの結果をアプリケーションで簡単にコピーして貼り付けるだけで使用できます。
JSONの問題
冗長性と冗長性
JSON の構文は本質的に冗長です。 中括弧、括弧、引用符などの句読点が多用されています。 配列内のオブジェクトごとにキーが繰り返されるため、トークンが大幅に浪費されます。
[
{"id": 1, "name": "Alice"},
{"id": 2, "name": "Bob"}
]キー「id」と「name」が繰り返され、すべての句読点がトークン数に追加されます。
スキーマの適用の欠如
JSON には組み込みのスキーマがありません。 プロンプト自体内で目的の構造とデータ型を記述する必要があるため、貴重なコンテキスト ウィンドウのスペースが消費され、LLM が非準拠の出力を生成する可能性が高くなります。
構文上の厳格さ
カンマまたは引用符が 1 つ間違って配置されていると、JSON ドキュメント全体が無効になる可能性があります。 LLM はこうした小さな間違いを簡単に犯す可能性があるため、開発者はエラーを処理するための堅牢な検証および解析ロジックを実装する必要があります。
{"name": "Alice", "age": 30,}「30」の後の末尾のカンマにより、この JSON は多くのパーサーで無効になります。
非効率的なトークン化
LLM トークナイザーは、多くの場合、句読点と特殊文字を複数のトークンに分割します。 つまり、「{」、「}」、「"」などの文字は単一の文字よりも多くのトークンを消費し、コストがさらに膨らむ可能性があります。
仕組み
シンプルな 3 ステップのプロセスでデータを変換します。
JSON データを貼り付けます
JSON データを入力領域に貼り付けます。 私たちのコンバータは、すべての有効な JSON 形式をサポートしています。
TOON 出力の取得
「変換」をクリックして、JSON がリアルタイムで即座に TOON に変換されるのを見てください。
コピーまたはダウンロード
コピー ボタンを使用して TOON 出力を取得します。
ブログより
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