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 を使用して API の節約を計算するための究極のガイド

APIの最適化

コスト管理

Large Language Model (LLM) を利用した運用アプリケーションを実行している場合は、毎月の請求書の煩わしさをすでにご存知でしょう。 OpenAI の GPT-4、Anthropic の Claude 3、またはホスト型インフラストラクチャ上のオープンソースモデルを使用しているかどうかに関係なく、ネットワークを通過するすべてのトークンに対して料金を支払うことになります。

私たちはコストを削減するために迅速なエンジニアリングやモデルの量子化に重点を置くことが多いですが、厳密に構造的な、簡単に実現できる成果があります。それはデータ形式そのものです。構文的に重い JSON から合理化された TOON 形式に切り替えると、大幅な節約が可能になります。しかし、エンジニアや CTO としては、「勘」だけで仕事をすることはできません。リファクタリングを正当化するにはハードデータが必要です。

ここでは、API ペイロードを TOON に切り替えることによる財務上の影響を正確に計算する方法 (独自の計算ツールを構築するために必要な式を含む) を説明します。

コアとなる節約ロジック

最も基本的なレベルでは、LLM は理解しますが、実際にはデータの意味を処理する必要のない、JSON の糖衣構文 (中括弧、引用符、カンマ) を削除することで節約が得られます。

ベースラインメトリクスを取得するには、現在の状態と将来の状態の差を調べる必要があります。分析に使用する基本的な公式を次に示します。

1. トークン削減の計算

まず、効率の向上を決定する必要があります。これは推測ではありません。これは、実際のペイロードのサンプルから得られた正確な測定値です。

2. 財務上の影響の予測

その割合を取得したら、毎月の燃焼率に対して財務上の影響が計算されます。大量のアプリケーションの場合は、わずかなパーセントポイントの違いでも数千ドルにまで拡大することに注意してください。

段階的な実行計画

CFO またはエンジニアリングリーダーに伝えるための番号が必要です。それを取得するための方法論は次のとおりです。

ステップ 1: ベースラインを確立する

コードを記述する前に、現在の使用状況を監査してください。請求ダッシュボードと特定の LLM プロバイダーのログを開いて、次の 4 つのメトリクスを取得します。

月間リクエストの合計: 通話の量。

リクエストあたりの平均トークン: 入力トークンと出力トークンを結合します。

1K トークンあたりのコスト: モデルに固有です (例: GPT-4o と GPT-3.5)。

現在の月間支出: 合計金額。

ステップ 2: 「サンプリングテスト」

節約を計算するためにデータベース全体を変換しようとしないでください。必要なのは代表的なサンプルのみです。トラフィックの大部分を占める最も一般的な JSON ペイロードを 10 ～ 20 個取り出します。

ユーザープロファイルオブジェクト変換の実際の例を見て、トークンの違いを見てみましょう。

元の JSON (146 トークン):

``md { "コンテキスト": { "task": "私たちのお気に入りのハイキングを一緒に", "場所": "ボルダー", "シーズン": "春_2025" }、「友達」: [「アナ」、「ルイス」、「サム」]、「ハイキング」: [ { 「id」: 1、 "名前": "ブルーレイクトレイル", 「距離Km」：7.5、「標高ゲイン」: 320、 "コンパニオン": "アナ", 「晴れでした」: true }、 { 「id」: 2、 "name": "尾根展望台", 「距離Km」：9.2、「標高ゲイン」: 540、 "コンパニオン": "ルイス", "晴れでした": false }、 { 「id」: 3、 "名前": "ワイルドフラワーループ", 「距離Km」：5.1、「標高ゲイン」: 180、 "コンパニオン": "サム", 「晴れでした」: true } ] } 「」

TOON フォーマット (58 トークン):

``md コンテキスト: タスク: 一緒にお気に入りのハイキングをする場所: ボルダーシーズン：2025年春友達[3]: アナ、ルイス、サムハイキング[3]{id、名前、距離Km、標高差、同行者、晴れた日}: 1、ブルーレイクトレイル、7.5,320、ana、true 2、リッジオーバールック、9.2,540、ルイス、false 3、ワイルドフラワーループ、5.1、180、サム、トゥルー「」

この特定のインスタンスでは、トークン数が 35 から 18 に減少しました。これは 48.6% の削減です。 20 個のサンプルに対してこのプロセスを繰り返し、平均の減少率を求めます。

ステップ 3: ROI を計算する

大幅な節約は可能ですが、導入は無料ではありません。エンジニアリングの労力に見合う価値があるかどうかを判断するには、スイッチ自体がどれくらいの速さで元を取れるかを計算する必要があります。

現実世界のシナリオ

これらの計算式が実際にどのようになるかを説明するために、典型的な市場レートに基づいて 3 つの一般的なビジネスプロファイルで数値を計算してみましょう。

シナリオ A: 中規模の電子商取引プラットフォーム

トラフィック: 150 万リクエスト/月

モデル: GPT-4 ターボ

現在の支出: $30,000/月

TOON の影響: トークンの 52% 削減 (サンプリングによって検証)

削減公式を適用すると、予測される月額コストは約 14,400 ドルに下がります。

結果：

毎月の節約: $15,600

年間節約額: $187,200

上級開発者がプロンプトとパーサーを更新するのに丸 1 週間 (1 時間あたり 100 ドルで 40 時間) かかる場合、実装コストは 4,000 ドルになります。 ROI のタイムラインは 0.26 か月です。つまり、プロジェクトは約 8 日で元が取れます。

シナリオ B: エンタープライズ AI プラットフォーム

トラフィック: 600 万リクエスト/月

モデル: クロード 3 オーパス (高知能/高コスト)

現在の支出: $472,500/月

TOON の影響: トークンの 58% 削減

彼らは「よりスマートな」より高価なモデルを使用しているため、節約効果は飛躍的に高まります。 58% の削減により、月額 274,050 ドル を節約できます。

結果：

実装: 160 時間 (1 か月の開発時間) = 24,000 ドル

ROI タイムライン: 0.09 か月 (3 日未満)

年間ROI: 13,602%

シナリオ C: 小規模 SaaS ラッパー

トラフィック: 150,000 リクエスト/月

モデル: GPT-3.5 Turbo (商品価格)

現在の支出: $90/月

TOON の影響: 48% 削減

この場合、節約できる額は月あたり約 $43 です。導入に 600 ドルかかる場合、損益分岐点までに 1.4 か月かかります。金額は低くなりますが、年間 86% の ROI は技術的には依然として優れていますが、新機能の出荷を優先するために優先順位が低くなる可能性があります。

高度な要素: 可変リクエストサイズ

アプリケーションのリクエストサイズに大きなばらつきがある場合 (たとえば、一部のリクエストは 100 トークンであり、他のリクエストは 5,000 トークン)、単純な平均は誤解を招く可能性があります。精度を高めるために加重平均を使用する必要があります。

「隠された」乗数

節約額を計算するときは、当面の API 請求額だけを見るというよくある間違いを犯さないでください。 TOON の価値をさらに高める技術的効率があります。

コンテキストウィンドウの最大化: TOON がデータを 50% 圧縮すると、コンテキストウィンドウが効果的に 2 倍になります。これにより、JSON では不可能だった数ショットのプロンプトサンプルが可能になり、より高価なモデル層に移行することなくモデルの精度が向上する可能性があります。

レイテンシの削減: トークンが少ないということは、LLM がより速く応答を生成することを意味します。

インフラストラクチャ負荷: ペイロードが小さくなると、帯域幅が減少し、バックエンドでのシリアル化/逆シリアル化がわずかに速くなります。

＃＃結論

計算は簡単です。JSON の構文文字は高価なノイズです。 TOON に切り替えると、パッケージに対する支払いがなくなり、製品に対する支払いのみが始まります。

独自のデータに対して上記の数式を実行します。 30% を超える削減が見られ、月々の請求額が 1,000 ドルを超えた場合、ROI はほぼ確実に即時に現れます。