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.

掌握 TOON CLI

命令行界面

卡通

如果您一直在使用大型语言模型 (LLM)，您就会知道 JSON 是数据交换的通用语言。然而，您也知道 JSON 是出了名的“健谈”。所有这些大括号、引号和重复的键都会占用您的上下文窗口、增加延迟并增加 API 成本。

这就是 TOON（面向对象表示法）的闪光点。虽然 TypeScript 库非常适合应用程序代码，但有时您只需要在终端中快速完成工作。无论您是在调试提示、准备数据集，还是只是想知道在代币上可以节省多少钱，“@toon-format/toon” CLI 都是您最好的新朋友。

在本指南中，我们将了解如何利用 TOON 命令行界面将数据优化直接集成到您的 shell 工作流程中。

设置

现代 JavaScript 工具的优点之一是您通常不需要“安装”任何东西就可以开始使用。如果您只想在单个文件上尝试 TOON，您可以使用 npx 直接运行二进制文件：

 npx @toon-format/cli input.json -o output.toon

但是，如果您计划经常使用此功能（并且一旦看到代币节省，您很可能会这样做），那么全局安装就是最佳选择。它使您可以在系统中的任何位置访问简洁的“toon”命令。

 npm install -g @toon-format/cli
 # 或
 pnpm 添加-g @toon-format/cli

安装完成后，您就可以开始缩减数据了。

自动检测的魔力

TOON CLI 旨在智能地了解您正在尝试执行的操作。您很少需要明确告诉它进行编码或解码；它会根据您的文件扩展名来决定。

如果您向其提供“.json”文件，它会假设您要将其编码为 TOON。如果您提供“.toon”文件，它会切换到解码模式以返回 JSON。

 # 自动编码为TOON
 香椿 data.json -o 压缩.toon

 # 自动解码为JSON
 香椿压缩.toon -o 恢复.json

但 CLI 真正证明其价值的地方在于“Unix 哲学”——松散连接的小工具。由于 TOON CLI 从标准输入 (stdin) 读取并写入标准输出 (stdout)，因此您可以直接通过它传输数据。

 # 将 JSON 直接传输到 TOON
 猫大数据集.json | 卡通 > 数据.toon

 # 回显一个快速对象以查看它在 TOON 中的外观
 echo '{"名称": "Ada", "角色": "管理员"}' | 香椿

当您通过 stdin 传输数据时，CLI 默认为 encode 模式。如果您需要解码来自另一个进程的 TOON 数据流，只需添加“--decode”（或“-d”）标志即可。

分析代币节省

优化数据格式通常是猜谜游戏。 “如果我删除空格，我可以节省多少钱？” “如果我改用 YAML 会怎样？”

TOON CLI 通过“--stats”标志消除了猜测。编码时，此选项会计算估计的令牌计数并立即向您显示节省的费用。当您为大量 LLM 通话制定预算时，这是非常宝贵的。

 香椿 context.json --stats

您可能会看到输出表明大小减少了 30% 或 40%。这不仅仅是磁盘空间；延迟减少了 40%，输入令牌成本降低了 40%。

高级调整：分隔符和格式

默认情况下，TOON 使用逗号分隔数组项，类似于 JSON。然而，不同的 LLM 分词器对于标点符号的表现有所不同。有时，制表符或竖线 (|) 比逗号更有效。

CLI 允许您即时交换分隔符。如果您正在处理表格数据，切换到制表符分隔符可以使输出看起来更干净并且处理更有效。

对于产品列表，这会将输出从逗号分隔的列表转换为干净的、制表符分隔的结构，看起来几乎像电子表格，许多模型都可以很好地解析电子表格。

 # 对数组项使用制表符
 toon items.json --分隔符 "\t" -o items.toon

::: 小费 专业提示： 制表符分隔符通常会减少转义引号的需要，并且可以更好地对数字数据进行标记。如果您正在处理海量数据集，请尝试“--delimiter "\t"”来榨取每一点效率。 :::

带密钥折叠的压缩结构

CLI 中提供的较新功能之一（在规范 v1.5 中引入）是 密钥折叠。 JSON 数据通常是深度嵌套的，带有像“data.response.items”这样的包装器键，它们增加了结构深度，但没有增加意义。

CLI 允许您将这些嵌套键“折叠”到单个点符号路径中，从而展平层次结构并节省缩进和大括号上的标记。

 香椿 deep-struct.json --key-folding safe -o flat.toon

这会转换嵌套对象：

 { “用户”：{ “个人资料”：{ “id”：1 } } }

转化为简洁的 TOON 表示形式：

 用户.个人资料.id: 1

如果稍后需要将其转换回完整的 JSON，则可以在解码过程中使用“--expand-paths safe”标志来完美重建深层对象结构。

集成到管道中

当您将 TOON CLI 与“curl”和“jq”等其他工具链接起来时，TOON CLI 的真正威力就会显现出来。您可以从 API 获取数据，将其过滤到必需的内容，然后在一行中将其转换为 TOON - 准备好粘贴到提示中或发送到推理端点。

在此工作流程中，您获取数据，仅提取活动用户，将其转换为管道分隔的 TOON 格式，并获取有关您刚刚保存的令牌数量的统计报告。

 卷曲-s https://api.example.com/users \
 | jq '.data.active_users' \
 | 香椿 --stats --分隔符“|”

＃＃概括

@toon-format/cli 不仅仅是一个文件转换器；它是LLM时代的实用腰带。通过将数据处理转移到命令行，您可以更快地迭代、立即可视化优化，并将令牌高效格式集成到现有的工程工作流程中。

无论您是准备 RAG（检索增强生成）文档，还是只是尝试将大量 JSON blob 放入小型上下文窗口中，都可以尝试一下 CLI。您的代币预算将会感谢您。