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 ഉപയോഗിച്ച് API സേവിംഗ്സ് കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള ആത്യന്തിക ഗൈഡ്

API ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ

ചെലവ് മാനേജ്മെൻ്റ്

നിങ്ങൾ ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡലുകൾ (എൽഎൽഎം) നൽകുന്ന ഒരു പ്രൊഡക്ഷൻ ആപ്ലിക്കേഷനാണ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതെങ്കിൽ, പ്രതിമാസ ഇൻവോയ്സിൻ്റെ വേദന നിങ്ങൾക്ക് ഇതിനകം അറിയാം. നിങ്ങൾ OpenAI-യുടെ GPT-4, ആന്ത്രോപിക്കിൻ്റെ ക്ലോഡ് 3, അല്ലെങ്കിൽ ഹോസ്റ്റ് ചെയ്ത ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിൽ ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, വയറിലൂടെ കടന്നുപോകുന്ന ഓരോ ടോക്കണിനും നിങ്ങൾ പണം നൽകുന്നു.

ചെലവ് കുറയ്ക്കാൻ ഞങ്ങൾ പലപ്പോഴും പ്രോംപ്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗിലോ മോഡൽ ക്വാണ്ടൈസേഷനിലോ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു, പക്ഷേ കർശനമായി ഘടനാപരമായ ഒരു ലോ-ഹാംഗിംഗ് ഫ്രൂട്ട് ഉണ്ട്: ഡാറ്റ ഫോർമാറ്റ് തന്നെ. വാക്യഘടനാപരമായി ഭാരമുള്ള JSON-ൽ നിന്ന് സ്‌ട്രീംലൈൻ ചെയ്‌ത TOON ഫോർമാറ്റിലേക്ക് മാറുന്നത് വൻതോതിൽ ലാഭമുണ്ടാക്കും. എന്നാൽ ഒരു എഞ്ചിനീയർ അല്ലെങ്കിൽ CTO എന്ന നിലയിൽ, നിങ്ങൾക്ക് "ഹഞ്ചുകളിൽ" പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയില്ല. റിഫാക്ടറിനെ ന്യായീകരിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഹാർഡ് ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്.

നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം കാൽക്കുലേറ്റർ നിർമ്മിക്കേണ്ട സൂത്രവാക്യങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ, നിങ്ങളുടെ API പേലോഡുകൾ TOON-ലേക്ക് മാറ്റുന്നതിൻ്റെ സാമ്പത്തിക ആഘാതം എങ്ങനെ കൃത്യമായി കണക്കാക്കാമെന്നത് ഇതാ.

കോർ സേവിംഗ്സ് ലോജിക്

ഏറ്റവും അടിസ്ഥാന തലത്തിൽ, JSON-ൻ്റെ വാക്യഘടന ഷുഗർ നീക്കം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയാണ് ലാഭം ലഭിക്കുന്നത് - ബ്രേസുകൾ, ഉദ്ധരണികൾ, കോമകൾ - LLM മനസ്സിലാക്കുന്നു, എന്നാൽ യഥാർത്ഥത്തിൽ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ സെമാൻ്റിക് അർത്ഥം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യേണ്ട ആവശ്യമില്ല.

നിങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാന മെട്രിക്‌സ് ലഭിക്കാൻ, നിങ്ങളുടെ നിലവിലെ അവസ്ഥയും ഭാവി നിലയും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം നോക്കേണ്ടതുണ്ട്. നിങ്ങളുടെ വിശകലനത്തിനായി നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന അടിസ്ഥാന സൂത്രവാക്യങ്ങൾ ഇതാ.

1. ടോക്കൺ കുറയ്ക്കൽ കണക്കാക്കുന്നു

ആദ്യം, നിങ്ങൾ കാര്യക്ഷമതയുടെ നേട്ടം നിർണ്ണയിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഇതൊരു ഊഹമല്ല; നിങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ പേലോഡുകളുടെ സാമ്പിളിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞ ഒരു കൃത്യമായ അളവാണിത്.

2. സാമ്പത്തിക ആഘാതം പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു

നിങ്ങൾക്ക് ആ ശതമാനം ലഭിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, നിങ്ങളുടെ പ്രതിമാസ ബേൺ നിരക്കിൽ സാമ്പത്തിക പ്രത്യാഘാതം കണക്കാക്കുന്നു. ഉയർന്ന വോളിയം ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക്, ഇവിടെ ഒരു ചെറിയ ശതമാനം പോയിൻ്റ് വ്യത്യാസം പോലും ആയിരക്കണക്കിന് ഡോളറുകളായി മാറുമെന്നത് ശ്രദ്ധിക്കുക.

ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള നിർവ്വഹണ പദ്ധതി

നിങ്ങളുടെ CFO അല്ലെങ്കിൽ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ലീഡിലേക്ക് കൊണ്ടുപോകാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു നമ്പർ ആവശ്യമാണ്. അത് നേടുന്നതിനുള്ള രീതിശാസ്ത്രം ഇതാ.

ഘട്ടം 1: നിങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനരേഖ സ്ഥാപിക്കുക

കോഡ് എഴുതുന്നതിന് മുമ്പ്, നിങ്ങളുടെ നിലവിലെ ഉപയോഗം ഓഡിറ്റ് ചെയ്യുക. ഈ നാല് മെട്രിക്കുകൾ പിൻവലിക്കാൻ നിങ്ങളുടെ ബില്ലിംഗ് ഡാഷ്‌ബോർഡും നിർദ്ദിഷ്ട LLM പ്രൊവൈഡർ ലോഗുകളും തുറക്കുക:

മൊത്തം പ്രതിമാസ അഭ്യർത്ഥനകൾ: കോളുകളുടെ എണ്ണം.

** അഭ്യർത്ഥനയ്‌ക്ക് ശരാശരി ടോക്കണുകൾ:** ഇൻപുട്ടും ഔട്ട്‌പുട്ട് ടോക്കണുകളും സംയോജിപ്പിക്കുക.

1K ടോക്കണുകൾക്കുള്ള വില: നിങ്ങളുടെ മോഡലിന് പ്രത്യേകം (ഉദാ. GPT-4o vs. GPT-3.5).

നിലവിലെ പ്രതിമാസ ചെലവ്: മൊത്തം ഡോളർ തുക.

ഘട്ടം 2: "സാമ്പിൾ ടെസ്റ്റ്"

സമ്പാദ്യം കണക്കാക്കാൻ നിങ്ങളുടെ മുഴുവൻ ഡാറ്റാബേസും പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കരുത്. നിങ്ങൾക്ക് ഒരു പ്രതിനിധി സാമ്പിൾ മാത്രമേ ആവശ്യമുള്ളൂ. നിങ്ങളുടെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ JSON പേലോഡുകളിൽ 10 മുതൽ 20 വരെ എടുക്കുക—നിങ്ങളുടെ ട്രാഫിക്കിൻ്റെ ഭൂരിഭാഗവും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നവ.

ടോക്കൺ വ്യത്യാസം കാണുന്നതിന് ഉപയോക്തൃ പ്രൊഫൈൽ ഒബ്ജക്റ്റ് പരിവർത്തനത്തിൻ്റെ യഥാർത്ഥ ഉദാഹരണം നോക്കാം:

ഒറിജിനൽ JSON (146 ടോക്കണുകൾ):

{ 
"സന്ദർഭം": { 
"ടാസ്ക്": "നമ്മുടെ പ്രിയപ്പെട്ട ഹൈക്കുകൾ ഒരുമിച്ച്", 
"ലൊക്കേഷൻ": "ബോൾഡർ", 
"സീസൺ": "സ്പ്രിംഗ്_2025" 
}, 
"സുഹൃത്തുക്കൾ": ["അന", "ലൂയിസ്", "സാം"], 
"കയറ്റങ്ങൾ": [ 
{ 
"id": 1, 
"പേര്": "ബ്ലൂ ലേക്ക് ട്രയൽ", 
"distanceKm": 7.5, 
"elevationGain": 320, 
"കൂട്ടുകാരൻ": "അന", 
"wasSunny": സത്യം 
}, 
{ 
"id": 2, 
"പേര്": "റിഡ്ജ് ഓവർലുക്ക്", 
"distanceKm": 9.2, 
"elevationGain": 540, 
"കൂട്ടുകാരൻ": "ലൂയിസ്", 
"wasSunny": തെറ്റ് 
}, 
{ 
"id": 3, 
"പേര്": "വൈൽഡ് ഫ്ലവർ ലൂപ്പ്", 
"distanceKm": 5.1, 
"elevationGain": 180, 
"കൂട്ടുകാരൻ": "സാം", 
"wasSunny": സത്യം 
} 
] 
}

ടൂൺ ഫോർമാറ്റ് (58 ടോക്കണുകൾ):

സന്ദർഭം: 
ടാസ്‌ക്: ഞങ്ങളുടെ പ്രിയപ്പെട്ട യാത്രകൾ ഒരുമിച്ച് 
സ്ഥാനം: ബോൾഡർ 
സീസൺ: സ്പ്രിംഗ്_2025 
സുഹൃത്തുക്കൾ[3]: അന, ലൂയിസ്, സാം 
ഹൈക്കുകൾ[3]{id,name,distanceKm,elevationGain,companion,wasSunny}: 
1,ബ്ലൂ ലേക്ക് ട്രയൽ,7.5,320,അന,സത്യം 
2, റിഡ്ജ് ഓവർലുക്ക്, 9.2,540, ലൂയിസ്, ഫാൾസ് 
3,വൈൽഡ് ഫ്ലവർ ലൂപ്പ്,5.1,180,സാം,ട്രൂ

ഈ പ്രത്യേക സാഹചര്യത്തിൽ, ടോക്കൺ എണ്ണം 35 ൽ നിന്ന് 18 ആയി കുറഞ്ഞു. അത് 48.6% കുറവ് ആണ്. നിങ്ങളുടെ ശരാശരി കുറയ്ക്കൽ ശതമാനം കണ്ടെത്താൻ നിങ്ങളുടെ 20 സാമ്പിളുകൾക്കായി ഈ പ്രക്രിയ ആവർത്തിക്കുക.

ഘട്ടം 3: ROI കണക്കാക്കുക

സമ്പാദ്യം മികച്ചതാണ്, എന്നാൽ നടപ്പിലാക്കൽ സൗജന്യമല്ല. എഞ്ചിനീയറിംഗ് പരിശ്രമം മൂല്യവത്താണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ സ്വിച്ച് സ്വയം എത്ര വേഗത്തിൽ പണമടയ്ക്കുന്നുവെന്ന് നിങ്ങൾ കണക്കാക്കേണ്ടതുണ്ട്.

യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യങ്ങൾ

ഈ ഫോർമുലകൾ പ്രായോഗികമായി എങ്ങനെയുണ്ടെന്ന് വ്യക്തമാക്കുന്നതിന്, സാധാരണ മാർക്കറ്റ് നിരക്കുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മൂന്ന് പൊതു ബിസിനസ് പ്രൊഫൈലുകളിൽ നമ്പറുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാം.

രംഗം എ: മിഡ്-സൈസ് ഇ-കൊമേഴ്‌സ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോം

ട്രാഫിക്: 1.5M അഭ്യർത്ഥനകൾ/മാസം

മോഡൽ: GPT-4 ടർബോ

നിലവിലെ ചെലവ്: $30,000/മാസം

ടൂൺ ഇംപാക്ട്: 52% ടോക്കൺ കുറയ്ക്കൽ (സാമ്പിൾ വഴി പരിശോധിച്ചു)

റിഡക്ഷൻ ഫോർമുല പ്രയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, അവരുടെ പ്രതിമാസ ചെലവ് ഏകദേശം $14,400 ആയി കുറയുന്നു.

ഫലം:

പ്രതിമാസ സേവിംഗ്സ്: $15,600

വാർഷിക സമ്പാദ്യം: $187,200

പ്രോംപ്റ്റുകളും പാഴ്‌സറുകളും അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യാൻ ഒരു മുതിർന്ന ഡെവലപ്പർക്ക് ഒരാഴ്ച മുഴുവൻ (40 മണിക്കൂർ $100/മണിക്കൂർ) വേണ്ടിവന്നാൽ, നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള ചെലവ് $4,000 ആണ്. ROI ടൈംലൈൻ 0.26 മാസമാണ്—അതായത് ഏകദേശം 8 ദിവസത്തിനുള്ളിൽ പ്രോജക്‌റ്റ് പണം നൽകുമെന്നാണ്.

സാഹചര്യം ബി: എൻ്റർപ്രൈസ് AI പ്ലാറ്റ്ഫോം

ട്രാഫിക്: 6M അഭ്യർത്ഥനകൾ/മാസം

മാതൃക: ക്ലോഡ് 3 ഓപസ് (ഉയർന്ന ബുദ്ധി/ഉയർന്ന ചെലവ്)

നിലവിലെ ചെലവ്: $472,500/മാസം

ടൂൺ ഇംപാക്ട്: 58% ടോക്കൺ കുറവ്

അവർ "സ്മാർട്ടർ" കൂടുതൽ ചെലവേറിയ മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാൽ, സമ്പാദ്യം എക്‌സ്‌പോണൻഷ്യൽ ആണ്. 58% കുറവ് അവർക്ക് പ്രതിമാസം $274,050 ലാഭിക്കുന്നു.

ഫലം:

** നടപ്പിലാക്കൽ:** 160 മണിക്കൂർ (ദേവ സമയം ഒരു മാസം) = $24,000

ROI ടൈംലൈൻ: 0.09 മാസം (3 ദിവസത്തിൽ കുറവ്)

വാർഷിക ROI: 13,602%

രംഗം സി: ചെറിയ SaaS റാപ്പർ

** ട്രാഫിക്:** 150k അഭ്യർത്ഥനകൾ/മാസം

മോഡൽ: GPT-3.5 ടർബോ (ചരക്ക് വിലനിർണ്ണയം)

നിലവിലെ ചെലവ്: $90/മാസം

ടൂൺ ഇംപാക്ട്: 48% കുറവ്

ഇവിടെ, സേവിംഗ്സ് ഏകദേശം $43/മാസം ആണ്. നടപ്പാക്കലിന് $600 ചിലവുണ്ടെങ്കിൽ, അത് തകർക്കാൻ 1.4 മാസമെടുക്കും. ഡോളർ തുക കുറവാണെങ്കിലും, 86% വാർഷിക ROI ഇപ്പോഴും സാങ്കേതികമായി ഒരു വിജയമാണ്, എന്നിരുന്നാലും പുതിയ ഫീച്ചറുകൾ ഷിപ്പിംഗ് ചെയ്യുന്നതിന് അനുകൂലമായി അത് ഒഴിവാക്കപ്പെടാം.

വിപുലമായ ഘടകം: വേരിയബിൾ അഭ്യർത്ഥന വലുപ്പങ്ങൾ

നിങ്ങളുടെ അപ്ലിക്കേഷന് അഭ്യർത്ഥന വലുപ്പത്തിൽ വന്യമായ വ്യത്യാസമുണ്ടെങ്കിൽ (ഉദാ. ചില അഭ്യർത്ഥനകൾ 100 ടോക്കണുകളാണ്, മറ്റുള്ളവ 5,000), ഒരു ലളിതമായ ശരാശരി നിങ്ങളെ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിച്ചേക്കാം. കൃത്യതയ്ക്കായി നിങ്ങൾ ഒരു വെയ്റ്റഡ് ശരാശരി ഉപയോഗിക്കണം.

"മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന" ഗുണിതങ്ങൾ

നിങ്ങളുടെ സമ്പാദ്യം കണക്കാക്കുമ്പോൾ, ഉടനടി API ബില്ലിൽ മാത്രം നോക്കുക എന്ന സാധാരണ തെറ്റ് ചെയ്യരുത്. TOON-ൻ്റെ മൂല്യം കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്ന സാങ്കേതിക കാര്യക്ഷമതകളുണ്ട്:

സന്ദർഭ വിൻഡോ മാക്സിമൈസേഷൻ: TOON നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ 50% കംപ്രസ്സുചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ സന്ദർഭ വിൻഡോ ഫലപ്രദമായി ഇരട്ടിയാക്കുന്നു. ഇത് JSON-ൽ സാധ്യമല്ലാത്ത കുറച്ച്-ഷോട്ട് പ്രോംപ്റ്റിംഗ് ഉദാഹരണങ്ങൾ അനുവദിക്കുന്നു, കൂടുതൽ ചെലവേറിയ മോഡൽ ടയറിലേക്ക് മാറാതെ തന്നെ മോഡൽ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സാധ്യതയുണ്ട്.

ലേറ്റൻസി കുറയ്ക്കൽ: കുറച്ച് ടോക്കണുകൾ അർത്ഥമാക്കുന്നത് LLM പ്രതികരണം വേഗത്തിൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നു എന്നാണ്.

** ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ലോഡ്:** ചെറിയ പേലോഡുകൾ അർത്ഥമാക്കുന്നത് കുറഞ്ഞ ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത്, നിങ്ങളുടെ ബാക്കെൻഡിൽ അൽപ്പം വേഗത്തിലുള്ള സീരിയലൈസേഷൻ/ഡീസീരിയലൈസേഷൻ എന്നിവയാണ്.

ഉപസംഹാരം

കണക്ക് ലളിതമാണ്: JSON-ലെ വാക്യഘടന പ്രതീകങ്ങൾ വിലയേറിയ ശബ്ദമാണ്. TOON-ലേക്ക് മാറുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾ പാക്കേജിംഗിന് പണം നൽകുന്നത് നിർത്തി ഉൽപ്പന്നത്തിന് മാത്രം പണം നൽകാൻ തുടങ്ങും.

നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റയിൽ മുകളിലുള്ള ഫോർമുലകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക. നിങ്ങൾ 30%-ൽ കൂടുതൽ കുറവ് കാണുകയും നിങ്ങളുടെ പ്രതിമാസ ബിൽ $1,000 കവിയുകയും ചെയ്താൽ, ROI മിക്കവാറും ഉടനടി ആയിരിക്കും.