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.

ตูนคืออะไร?

ตูน

เจสัน

การเพิ่มประสิทธิภาพ

เราทุกคนเคยไปที่นั่น คุณกำลังออกแบบพรอมต์สำหรับ Large Language Model (LLM) และคุณต้องส่งผ่านข้อมูลที่มีโครงสร้าง คุณเข้าถึง JSON มันเป็นมาตรฐานอุตสาหกรรมเลย แต่เมื่อคุณดูหน้าต่างบริบทเต็มไปด้วยวงเล็บปีกกาไม่มีที่สิ้นสุด คีย์ซ้ำๆ และเครื่องหมายคำพูดรอบจำนวนเต็มธรรมดา คุณเริ่มสงสัยว่า: มีวิธีที่ดีกว่านี้ไหม

YAML นำเสนอให้อ่านง่ายแต่ประสบปัญหาความคลุมเครือ CSV มีความหนาแน่นแต่ขาดลำดับชั้น

ป้อน ตูน

TOON เป็นรูปแบบการจัดลำดับข้อมูลที่ให้ความรู้สึกเหมือนได้สูดอากาศบริสุทธิ์สำหรับนักพัฒนาและเป็นภาษาท้องถิ่นสำหรับโมเดล AI มันเชื่อมช่องว่างระหว่างความสามารถในการอ่านของมนุษย์และประสิทธิภาพของเครื่องจักร วันนี้ เราจะมาเจาะลึกเกี่ยวกับไวยากรณ์และกลไกของ TOON เพื่อทำความเข้าใจว่าเหตุใด TOON จึงกลายเป็นที่ชื่นชอบอย่างรวดเร็วสำหรับการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูง

ปรัชญา: ความหมาย JSON, YAML Aesthetics

โดยที่แกนหลัก TOON แบ่งปันโมเดลข้อมูลเดียวกันกับ JSON หากคุณสามารถแสดงมันในรูปแบบ JSON—พื้นฐาน (สตริง, ตัวเลข, บูลีน, null), อ็อบเจ็กต์ และอาร์เรย์— คุณสามารถแสดงมันใน TOON อย่างไรก็ตาม การนำเสนอแตกต่างอย่างสิ้นเชิง

TOON ทิ้งเหล็กจัดฟัน ใช้การเยื้องเพื่อแสดงลำดับชั้น เช่นเดียวกับ YAML วัตถุที่เรียบง่ายดูสะอาดตาและเข้าถึงได้:

อย่างไรก็ตาม TOON นั้นต่างจาก YAML ตรงที่เคร่งครัดเกี่ยวกับประเภทต่างๆ ไม่มีการคาดเดาว่า 'no' หมายถึง 'false' หรือสตริงที่ 'no' ใน TOON สตริงต้องการเครื่องหมายคำพูดเมื่อจำเป็นจริงๆ เท่านั้น เช่น เมื่อมีอักขระพิเศษ มีลักษณะคล้ายตัวเลข หรือว่างเปล่า หากคุณพิมพ์ ข้อความ: สวัสดีชาวโลก คุณจะได้รับสตริง หากคุณพิมพ์ count: 42 คุณจะได้รับตัวเลข

รหัส: 123 
ชื่อ: เอด้า 
ใช้งานอยู่: จริง 
-

พลังของอาร์เรย์: ความยาวและตาราง

ที่ TOON แยกตัวเองออกจากแพ็คอย่างแท้จริงคือการจัดการอาร์เรย์ นี่คือ "คุณลักษณะนักฆ่า" สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพโทเค็น

ทุกอาร์เรย์ใน TOON จะประกาศความยาวอย่างชัดเจนในวงเล็บ เช่น items[3] สิ่งนี้อาจดูซ้ำซ้อนสำหรับมนุษย์ แต่สำหรับ LLM มันเป็นมหาอำนาจ ช่วยให้โมเดลตรวจสอบโครงสร้างได้ทันทีและตรวจจับการตัดทอน หากกระแสข้อมูลถูกตัดออกหลังจากสองรายการ แต่ส่วนหัวสัญญาไว้สามรายการ โปรแกรมแยกวิเคราะห์จะรู้ว่ามีบางอย่างผิดปกติ

TOON นำเสนอสามวิธีในการจัดการอาร์เรย์อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเลือกวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดโดยอัตโนมัติ:

Inline Primitives: สำหรับรายการตัวเลขหรือสตริงอย่างง่าย TOON จะทำให้มันกะทัดรัด แท็ก[3]: ผู้ดูแลระบบ,ปฏิบัติการ,dev

รายการมาตรฐาน: สำหรับประเภทผสม จะใช้ไวยากรณ์รายการแบบยัติภังค์คล้ายกับ YAML

วัตถุแบบตาราง: นี่คือตัวเปลี่ยนเกม

หากคุณมีอาร์เรย์ของออบเจ็กต์ที่ใช้คีย์เดียวกัน ซึ่งเป็นรูปแบบทั่วไปในบันทึกฐานข้อมูล TOON จะหมุนไปเป็น รูปแบบตาราง แทนที่จะทำซ้ำคีย์สำหรับทุกแถว จะประกาศคีย์หนึ่งครั้งในส่วนหัว

ในตัวอย่างด้านบน users[2]{id,name,role}: บอกเราว่าเรามี 2 แถวและกำหนดสคีมา ข้อมูลจะตามมาในโครงสร้างคล้าย CSV วิธีนี้จะช่วยลดค่าใช้จ่ายโทเค็นจำนวนมากในการทำซ้ำ "id":, "name": และ "role": สำหรับผู้ใช้ทุกคน

ผู้ใช้[2]{id,ชื่อ,บทบาท}: 
1, ผู้ดูแลระบบอลิซ, ผู้ดูแลระบบ 
2,บ็อบ สมิธ,ผู้ใช้ 
-

ตัวคั่นและประสิทธิภาพของโทเค็น

คุณอาจสังเกตเห็นการใช้เครื่องหมายจุลภาคในตัวอย่างด้านบน TOON รองรับตัวคั่นสามตัวจริงๆ ได้แก่ จุลภาค (ค่าเริ่มต้น) แท็บ และไปป์ (|)

ทำไมเรื่องนี้ถึงสำคัญ? โทเค็น

ในโทเค็น LLM จำนวนมาก เครื่องหมายจุลภาคที่ตามด้วยเครื่องหมายคำพูดอาจถูกแบ่งออกเป็นโทเค็นหลายรายการ อย่างไรก็ตาม อักขระแท็บมักจะสร้างโทเค็นได้อย่างหมดจด TOON ช่วยให้คุณสามารถสลับตัวคั่นที่ระดับส่วนหัวของอาร์เรย์ หากคุณใช้ตัวคั่นแท็บ คุณไม่จำเป็นต้องอ้างอิงสตริงที่มีการเว้นวรรคด้วยซ้ำ เพื่อบีบอัดข้อมูลของคุณเพิ่มเติม

รูปแบบนี้ฉลาดพอที่จะรองรับ "การชนกัน" หากข้อมูลของคุณมีตัวคั่นที่ใช้งานอยู่ TOON จะเสนอราคาตามค่าเฉพาะนั้น

รายการ[2]{sku,ชื่อ,จำนวน}: 
A1,ชื่อวิดเจ็ต,2 
B2,ชื่ออุปกรณ์,1 
-

การพับกุญแจ: ทำให้เส้นโค้งเรียบขึ้น

คุณสมบัติอีกอย่างที่เน้นย้ำถึงการมุ่งเน้นประสิทธิภาพของ TOON ก็คือ การพับกุญแจ วัตถุที่ซ้อนกันลึกมักส่งผลให้เกิด "บันได" ของการเยื้องที่กินพื้นที่แนวนอนและโทเค็น

หากคุณมีลำดับชั้นที่ลึกซึ่งวัตถุที่อยู่ตรงกลางไม่มีพี่น้องกัน TOON สามารถยุบวัตถุเหล่านั้นให้เป็นเส้นทางที่มีเครื่องหมายจุดได้

แทนที่จะเขียน:

คุณสามารถเขียน:

ข้อมูล: 
ข้อมูลเมตา: 
รายการ[2]: ก,ข 
-

คุณลักษณะนี้มีให้ใช้งานตั้งแต่ข้อมูลจำเพาะเวอร์ชัน 1.5 ช่วยลดจำนวนบรรทัดและโทเค็นการเยื้องลงอย่างมาก ที่สำคัญสามารถพลิกกลับได้เต็มที่ เมื่อคุณถอดรหัสข้อมูลโดยเปิดใช้งานการขยายเส้นทาง ระบบจะสร้างลำดับชั้นของออบเจ็กต์ระดับลึกขึ้นใหม่อย่างสมบูรณ์

data.metadata.items[2]: ก,ข 
-

ความเข้มงวดและความปลอดภัย

แม้จะมีรูปลักษณ์ที่กระชับ แต่ TOON ก็ไม่สูญเสียข้อมูล เป็นไปตามชุดกฎที่เข้มงวดสำหรับการอ้างอิงและการหลบหนี

โดยทั่วไปสตริงจะไม่มีเครื่องหมายคำพูด ซึ่งเหมาะสำหรับการอ่าน อย่างไรก็ตาม TOON บังคับใช้การเสนอราคาสำหรับกรณี Edge เพื่อรับรองความสมบูรณ์ของข้อมูล หากสตริงดูเหมือนตัวเลข (เช่น "05" หรือ "1e-6") สตริงนั้นจะถูกยกมาเพื่อป้องกันไม่ให้แยกวิเคราะห์เป็นตัวเลข หากสตริงเป็นคำสงวน เช่น 'จริง' หรือ 'null' คำนั้นจะถูกยกมา

นอกจากนี้ TOON ยังทำให้ตัวเลขเป็นมาตรฐานอีกด้วย โดยปล่อยรูปแบบทศนิยมตามรูปแบบบัญญัติ—ไม่มีสัญลักษณ์ทางวิทยาศาสตร์หรือเลขศูนย์ต่อท้ายในเอาต์พุต—รับประกันความสม่ำเสมอ มันยังจัดการ BigInt ได้อย่างปลอดภัยอีกด้วย หากตัวเลขเกินช่วงจำนวนเต็มที่ปลอดภัย ตัวเลขนั้นจะถูกซีเรียลไลซ์เป็นสตริงเพื่อป้องกันการสูญเสียความแม่นยำระหว่างการขนส่ง

แบบฟอร์มรูท

ในขณะที่พวกเราส่วนใหญ่ทำงานกับ Root Objects แต่ TOON ก็มีความยืดหยุ่น เอกสารไม่จำเป็นต้องเริ่มต้นด้วยคู่คีย์-ค่า รองรับ Root Arrays (เริ่มต้นทันทีด้วย [N]:) หรือแม้แต่ Root Primitive ตัวเดียว ความเท่าเทียมกันกับ JSON นี้หมายความว่าคุณสามารถสลับ TOON เป็นไปป์ไลน์ใดๆ ก็ตามที่มีการใช้ JSON อยู่ในปัจจุบัน โดยที่คุณมี parser ที่ปลายอีกด้านหนึ่ง

ความคิดสุดท้าย

TOON ไม่ใช่แค่ "รูปแบบอื่น" มันเป็นเครื่องมือเฉพาะสำหรับยุคที่ข้อมูลถูกใช้โดยแบบจำลองความน่าจะเป็นบ่อยพอๆ กับที่เป็นด้วยโค้ดที่กำหนด ด้วยการรวมโมเดลข้อมูลที่เข้มงวดของ JSON เข้ากับความหนาแน่นของ CSV และความสามารถในการอ่านของ YAML จะช่วยแก้ปัญหาเฉพาะของการเพิ่มประสิทธิภาพหน้าต่างบริบทโดยไม่กระทบต่อความปลอดภัยของประเภท

หากคุณกำลังสร้างเอเย่นต์ ปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียด หรือเพียงแค่เบื่อกับการเลื่อนดูวงเล็บปิดแบบไม่มีที่สิ้นสุด ถึงเวลาที่จะให้ TOON ดู