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.

Kompletny przewodnik po obliczaniu oszczędności API za pomocą TOON

Optymalizacja API

Zarządzanie kosztami

Jeśli używasz aplikacji produkcyjnej opartej na modelach dużych języków (LLM), znasz już ból związany z comiesięczną fakturą. Niezależnie od tego, czy używasz GPT-4 OpenAI, Claude 3 firmy Anthropic, czy modeli open source w infrastrukturze hostowanej, płacisz za każdy token przechodzący przez kabel.

Często koncentrujemy się na szybkiej inżynierii lub kwantyzacji modelu, aby obniżyć koszty, ale istnieje owoc wiszący niżej, który ma charakter ściśle strukturalny: sam format danych. Przejście z ciężkiego składniowo JSON na usprawniony format TOON może przynieść ogromne oszczędności. Jednak jako inżynier lub dyrektor ds. technologii nie możesz opierać się wyłącznie na „przeczuciach”. Potrzebujesz twardych danych, aby uzasadnić refaktoryzację.

Oto, jak dokładnie obliczyć wpływ finansowy przeniesienia ładunków API na TOON, łącznie z formułami potrzebnymi do zbudowania własnego kalkulatora.

Podstawowa logika oszczędności

Na najbardziej podstawowym poziomie oszczędności wynikają z usunięcia składniowego cukru JSON – nawiasów klamrowych, cudzysłowów i przecinków – które LLM rozumie, ale w rzeczywistości nie musi przetwarzać semantycznego znaczenia danych.

Aby uzyskać podstawowe wskaźniki, należy przyjrzeć się różnicy między stanem bieżącym a stanem przyszłym. Oto podstawowe wzory, których będziesz używać w swojej analizie.

1. Obliczanie redukcji żetonów

Najpierw należy określić przyrost wydajności. To nie jest domysł; jest to precyzyjny pomiar uzyskany na podstawie próbki rzeczywistego ładunku.

2. Prognozowane skutki finansowe

Gdy już osiągniesz ten procent, skutki finansowe są obliczane na podstawie miesięcznego wskaźnika spalania. Należy pamiętać, że w przypadku zastosowań masowych nawet niewielka różnica punktów procentowych przekłada się tutaj na tysiące dolarów.

Plan wykonania krok po kroku

Potrzebujesz numeru, który możesz przekazać swojemu dyrektorowi finansowemu lub kierownikowi ds. inżynierii. Oto metodologia uzyskania tego.

Krok 1: Ustal swoją linię bazową

Przed napisaniem kodu przeprowadź audyt bieżącego wykorzystania. Otwórz pulpit rozliczeniowy i dzienniki konkretnego dostawcy LLM, aby pobrać te cztery dane:

Łączna liczba żądań miesięcznych: Liczba połączeń.

Średnia liczba tokenów na żądanie: Połącz tokeny wejściowe i wyjściowe.

Koszt za 1 tys. tokenów: W zależności od modelu (np. GPT-4o vs. GPT-3.5).

Bieżące miesięczne wydatki: Całkowita kwota w dolarach.

Krok 2: „Test próbkowania”

Nie próbuj konwertować całej bazy danych w celu obliczenia oszczędności. Potrzebujesz jedynie reprezentatywnej próbki. Weź od 10 do 20 najbardziej typowych ładunków JSON — tych, które reprezentują większość Twojego ruchu.

Spójrzmy na prawdziwy przykład konwersji obiektu profilu użytkownika, aby zobaczyć różnicę w tokenie:

Oryginalny JSON (146 tokenów):

{ 
„kontekst”: { 
"zadanie": "Nasze wspólne ulubione wędrówki", 
"lokalizacja": "Głaz", 
"sezon": "wiosna_2025" 
}, 
„przyjaciele”: [„ana”, „luis”, „sam”], 
„wędrówki”: [ 
{ 
"identyfikator": 1, 
"nazwa": "Szlak Błękitnego Jeziora", 
„odległośćKm”: 7,5, 
„Wzrost wysokości”: 320, 
"towarzysz": "ana", 
„wasSunny”: prawda 
}, 
{ 
"identyfikator": 2, 
"name": "Panorama na Ridge", 
„odległośćKm”: 9,2, 
„Wzrost wysokości”: 540, 
"towarzysz": "luis", 
„wasSunny”: fałsz 
}, 
{ 
"identyfikator": 3, 
"nazwa": "Pętla Dzikich Kwiatów", 
„odległośćKm”: 5,1, 
„Wzrost wysokości”: 180, 
"towarzysz": "sam", 
„wasSunny”: prawda 
} 
] 
}

Format TOON (58 tokenów):

kontekst: 
zadanie: Nasze ulubione wspólne wędrówki 
lokalizacja: Boulder 
sezon: wiosna_2025 
przyjaciele [3]: ana, luis, sam 
wędrówki[3]{id,nazwa,dystansKm,elevationGain,towarzysz,wasSunny}: 
1, Szlak Niebieskiego Jeziora, 7,5,320, ana, prawda 
2, Ridge Overlook, 9,2,540, luis, false 
3, Pętla Wildflower, 5.1,180, sam, prawda

W tym konkretnym przypadku liczba tokenów spadła z 35 do 18. Oznacza to redukcję o 48,6%. Powtórz ten proces dla 20 próbek, aby znaleźć średni procent redukcji.

Krok 3: Oblicz ROI

Oszczędności są ogromne, ale wdrożenie nie jest darmowe. Należy obliczyć, jak szybko inwestycja się zwróci, aby określić, czy wysiłek inżynieryjny jest tego wart.

Scenariusze ze świata rzeczywistego

Aby zilustrować jak te formuły wyglądają w praktyce, przeprowadźmy liczby dla trzech wspólnych profili biznesowych w oparciu o typowe stawki rynkowe.

Scenariusz A: średniej wielkości platforma e-commerce

Ruch: 1,5 mln żądań miesięcznie

Model: GPT-4 Turbo

Bieżące wydatki: 30 000 USD miesięcznie

Wpływ TOON: 52% redukcja tokenów (zweryfikowana poprzez pobieranie próbek)

Stosując formułę redukcji, ich przewidywany miesięczny koszt spada do około 14 400 dolarów.

Wynik:

Miesięczne oszczędności: 15 600 USD

Roczne oszczędności: 187 200 USD

Jeśli aktualizacja podpowiedzi i analizatorów zajmie starszemu programiście cały tydzień (40 godzin po 100 USD/godz.), koszt wdrożenia wyniesie 4000 USD. Czas zwrotu z inwestycji wynosi 0,26 miesiąca – co oznacza, że projekt zwraca się w ciągu około 8 dni.

Scenariusz B: Platforma AI dla przedsiębiorstw

Ruch: 6 mln żądań/miesiąc

Model: Claude 3 Opus (wysoka inteligencja/wysoki koszt)

Bieżące wydatki: 472 500 USD miesięcznie

Wpływ TOON: 58% redukcja żetonów

Ponieważ używają „inteligentniejszego” i droższego modelu, oszczędności są wykładnicze. Obniżka o 58% pozwala im zaoszczędzić 274 050 USD miesięcznie.

Wynik:

Wdrożenie: 160 godzin (jeden miesiąc czasu programistycznego) = 24 000 USD

Oś czasu zwrotu z inwestycji: 0,09 miesiąca (mniej niż 3 dni)

Roczny zwrot z inwestycji: 13,602%

Scenariusz C: Małe opakowanie SaaS

Ruch: 150 tys. żądań/miesiąc

Model: GPT-3.5 Turbo (ceny towarowe)

Bieżące wydatki: 90 USD/miesiąc

Wpływ TOON: 48% redukcji

Tutaj oszczędności wynoszą około 43 USD miesięcznie. Jeśli wdrożenie będzie kosztować 600 dolarów, osiągnięcie progu rentowności zajmie 1,4 miesiąca. Chociaż kwota w dolarach jest niższa, roczny zwrot z inwestycji na poziomie 86% jest nadal technicznie korzystny, choć może zostać pozbawiony priorytetu na rzecz dostarczania nowych funkcji.

Współczynnik zaawansowany: Zmienne rozmiary żądań

Jeśli w Twojej aplikacji występują duże różnice w rozmiarach żądań (np. niektóre żądania obejmują 100 tokenów, inne 5000), zwykła średnia może Cię wprowadzić w błąd. Aby uzyskać dokładność, należy użyć średniej ważonej.

„Ukryte” mnożniki

Obliczając swoje oszczędności, nie popełniaj typowego błędu polegającego na patrzeniu tylko na bezpośredni rachunek za API. Istnieją usprawnienia techniczne, które zwiększają wartość TOON:

Maksymalizacja okna kontekstowego: Jeśli TOON kompresuje dane o 50%, skutecznie podwajasz okno kontekstowe. Pozwala to na kilka przykładów monitowania, które nie były możliwe w przypadku formatu JSON, potencjalnie poprawiając dokładność modelu bez przechodzenia do droższej warstwy modelu.

Redukcja opóźnień: Mniej tokenów oznacza, że LLM generuje odpowiedź szybciej.

Obciążenie infrastruktury: Mniejsze ładunki oznaczają zmniejszoną przepustowość i nieco szybszą serializację/deserializację na backendzie.

Wniosek

Matematyka jest prosta: znaki składni w JSON są kosztownym szumem. Przechodząc do TOON przestajesz płacić za opakowanie i zaczynasz płacić tylko za produkt.

Uruchom powyższe formuły na własnych danych. Jeśli zauważysz obniżkę większą niż 30%, a Twój miesięczny rachunek przekracza 1000 USD, zwrot z inwestycji jest prawie na pewno natychmiastowy.