将 JSON 转换为 TOON

使用 TOON 计算 API 节省的终极指南

API优化
成本管理

如果您正在运行由大型语言模型 (LLM) 提供支持的生产应用程序，您已经知道每月发票的痛苦。 无论您是使用 OpenAI 的 GPT-4、Anthropic 的 Claude 3 还是托管基础设施上的开源模型，您都需要为通过网络的每一个代币付费。

我们经常关注即时工程或模型量化以降低成本，但有一个更容易实现的严格结构性成果：数据格式本身。 从语法复杂的 JSON 切换到简化的 TOON 格式可以节省大量成本。 但作为一名工程师或首席技术官，你不能只凭“直觉”行事。 您需要硬数据来证明重构的合理性。

以下是如何准确计算将 API 负载切换到 TOON 的财务影响，包括构建自己的计算器所需的公式。

核心储蓄逻辑

在最基本的层面上，节省来自于删除 JSON 的语法糖（大括号、引号和逗号），LLM 可以理解这些语法糖，但实际上不需要处理数据的语义。

要获得基准指标，您需要查看当前状态和未来状态之间的差异。 以下是您将用于分析的基本公式。

1. 计算代币减少量

首先，您需要确定效率增益。 这不是猜测；而是猜测。 它是从实际有效负载样本中得出的精确测量值。

2. 预测财务影响

一旦获得该百分比，就会根据您的每月烧钱率计算财务影响。 请注意，对于大容量应用程序，即使是很小的百分点差异也会导致数千美元。

分步执行计划

您需要一个可以交给 CFO 或工程主管的电话号码。 这是获取它的方法。

第 1 步：建立基线

在编写代码之前，请审核您当前的使用情况。 打开您的计费仪表板和特定的 LLM 提供商日志以提取这四个指标：

  1. 每月请求总数： 呼叫量。
  1. 每个请求的平均令牌： 合并输入和输出令牌。
  1. 每 1K 代币的成本： 特定于您的模型（例如，GPT-4o 与 GPT-3.5）。
  1. 当前每月支出： 总金额。

第 2 步：“抽样测试”

不要尝试转换整个数据库来计算节省。 您只需要一个有代表性的样本。 选取 10 到 20 个最典型的 JSON 负载，即代表大部分流量的负载。

让我们看一个用户配置文件对象转换的真实示例，以了解令牌差异：

原始 JSON（146 个令牌）：

``MD { “上下文”：{ "task": "我们最喜欢一起徒步旅行", “位置”：“博尔德”， “季节”：“spring_2025” }, “朋友”：[“安娜”，“路易斯”，“萨姆”]， “远足”：[ { “id”：1， "name": "蓝湖步道", “距离Km”：7.5， “海拔增益”：320， “伴侣”：“安娜”， “wasSunny”：正确 }, { “id”：2， "name": "山脊俯瞰", “距离Km”：9.2， “海拔增益”：540， “同伴”：“路易斯”， “wasSunny”：假 }, { “id”：3， "name": "野花循环", “距离Km”：5.1， “海拔增益”：180， “同伴”：“萨姆”， “wasSunny”：正确 } ] }

TOON 格式（58 个令牌）：

``MD 上下文： 任务：我们最喜欢一起徒步旅行 地点：博尔德 季节： 2025 年春季 朋友[3]：安娜、路易斯、萨姆 远足[3]{id,名称,distanceKm,elevationGain,companion,wasSunny}: 1,蓝湖步道,7.5,320,ana,true 2,山脊俯瞰,9.2,540,路易斯,false 3、野花循环，5.1，180，萨姆，真实

在此特定实例中，代币数量从 35 个减少到 18 个。即 48.6% 减少。 对 20 个样品重复此过程，找出平均减少百分比。

第 3 步：计算投资回报率

节省的成本是巨大的，但实施并不是免费的。 您需要计算交换机收回成本的速度有多快，以确定工程工作是否值得。

真实场景

为了说明这些公式在实践中的样子，让我们根据典型的市场利率对三个常见的业务概况进行计算。

场景 A：中型电子商务平台

  • 流量： 150 万个请求/月
  • 型号： GPT-4 Turbo
  • 当前支出： $30,000/月
  • TOON 影响： 代币减少 52%（通过抽样验证）

通过应用缩减公式，他们预计的每月成本降至大约 14,400 美元。

结果：

  • 每月节省： $15,600
  • 每年节省： $187,200

如果高级开发人员需要整整一周（40 小时，每小时 100 美元）来更新提示和解析器，则实施成本为 4,000 美元。 投资回报时间为0.26 个月，这意味着该项目将在大约 8 天内收回成本。

场景 B：企业 AI 平台

  • 流量： 600 万个请求/月
  • 型号： Claude 3 Opus（高智能/高成本）
  • 当前支出： $472,500/月
  • TOON 影响： 代币减少 58%

因为他们使用的是“更智能”、更昂贵的模型，所以节省的成本是指数级的。 58% 的折扣为他们每月节省 274,050 美元。

结果：

  • 实施： 160 小时（一个月的开发时间）= 24,000 美元
  • 投资回报时间表： 0.09 个月（少于 3 天）
  • 年度投资回报率： 13,602%

场景 C：小型 SaaS 包装器

  • 流量： 150k 请求/月
  • 型号： GPT-3.5 Turbo（商品定价）
  • 当前支出： 90 美元/月
  • TOON 影响： 减少 48%

在这里，每月节省约 43 美元。 如果实施成本为 600 美元，则需要 1.4 个月才能实现收支平衡。 虽然金额较低，但 86% 的年度投资回报率在技术上仍然是一个胜利，尽管它可能会被降低优先级以支持发布新功能。

高级因素：可变请求大小

如果您的应用程序的请求大小差异很大（例如，某些请求是 100 个令牌，其他请求是 5,000 个），则简单的平均值可能会误导您。 为了准确性，您应该使用加权平均值。

“隐藏”乘数

在计算您的节省时，不要犯仅查看即时 API 账单的常见错误。 技术效率提高了 TOON 的价值：

  1. 上下文窗口最大化： 如果 TOON 将数据压缩 50%，则上下文窗口实际上会加倍。 这允许使用 JSON 无法实现的少量提示示例，从而有可能提高模型准确性，而无需转移到更昂贵的模型层。
  1. 延迟减少： 更少的令牌意味着 LLM 生成响应更快。
  1. 基础设施负载： 较小的有效负载意味着后端的带宽减少并且序列化/反序列化速度稍快。

＃＃ 结论

数学很简单：JSON 中的语法字符是昂贵的噪音。 通过切换到 TOON，您不再为包装付费，而开始只为产品付费。

根据您自己的数据运行上面的公式。 如果您发现费用减少超过 30%，并且您的每月账单超过 1,000 美元，那么投资回报率几乎肯定是立竿见影的。