TOON：为大模型量身打造的数据格式
在人工智能快速发展的今天，大语言模型已经成为我们工作和开发中不可或缺的工具。但很多人可能没有注意到，我们一直在用不太合适的数据格式与大模型交流。
数据格式的成本问题
JSON作为过去十年的数据交换标准，在前端、后端、api中无处不在。但当它遇到大模型时，问题就出现了：
我们正在用为机器设计的格式，喂养按token收费的模型
JSON的缺点在大模型场景下被放大了：
冗长的结构标记
重复的字段名称
复杂的层级表示
这些不仅增加了token消耗，还容易导致模型理解错误。
认识TOON：面向token的数据格式
TOON（Token-Oriented Object Notation）是一个开源项目，专门为解决这个问题而生。它完全兼容JSON数据，但针对大模型的阅读和理解进行了优化。
传统JSON的问题
先看一个常见的用户数据例子：
{
"users": [
{ "id": 1, "name": "Alice", "role": "admin" },
{ "id": 2, "name": "Bob", "role": "user" }
]
}YAML格式稍微简洁一些：
users:
- id: 1
name: Alice
role: admin
- id: 2
name: Bob
role: user而在TOON中，同样的数据变成：
users[2]{id,name,role}:
1,Alice,admin
2,Bob,user对比之下，JSON的主要问题很明显：
重复结构浪费token - 每个对象都重复字段名
结构不直观 - 模型容易漏掉括号或逗号
非模型友好 - 设计初衷是机器解析，不是AI理解
TOON的设计理念
TOON结合了YAML的缩进和CSV的表格化优点：
1. 缩进表示层级
像YAML一样用缩进表示嵌套关系：
user:
id: 123
name: Ada
profile:
age: 25
city: Beijing2. 表格化数组
对于结构相同的对象数组，先声明结构再填充数据：
employees[3]{id,name,department,salary}:
1,张三,技术部,15000
2,李四,市场部,12000
3,王五,技术部,16000[3]表示数组长度，{id,name,department,salary}是字段头。
3. 路径折叠
对于深层嵌套的单键结构，可以直接折叠：
data.metadata.items[2]: a,b相当于：
data:
metadata:
items[2]: a,b实际效果对比
根据官方测试结果，TOON相比JSON有明显优势：
准确率提升
在11个数据集上的测试显示：
TOON平均准确率：73.9%
标准JSON平均准确率：69.7%
结构更清晰确实帮助模型更好地理解数据。
Token节省效果
混合结构数据：平均节省21.8%的token
表格型数据：节省40%-60%的token
这意味着更低的API成本和更快的响应速度。
适用场景
TOON特别适合这些情况：
1. 结构化数据列表
用户信息表
订单记录
日志数据
监控指标
排行榜数据
2. 需要严格结构校验的场景
模型生成数据后的验证
字段完整性检查
数据格式校验
3. 成本敏感的应用
RAG检索系统
特征数据表
运营数据分析
埋点日志处理
不适用的情况
TOON作者也明确指出了不适合的场景：
深度嵌套的配置对象
结构不一致的数组
简单的平面表格（直接用CSV更好）
对延迟极其敏感的场景
如何在实际项目中使用
命令行工具
安装和使用都很简单：
# 安装CLI工具
npm install -g @toon-format/cli
# JSON转TOON
toon input.json -o output.toon
# 管道操作
cat data.json | toon > data.toon
# 查看token统计
toon input.json --stats代码集成
在Node.js、Bun或Deno项目中：
import { encode, decode } from '@toon-format/toon'
// 原始JSON数据
const userData = {
users: [
{ id: 1, name: '张三', department: '技术部' },
{ id: 2, name: '李四', department: '设计部' }
]
}
// 转换为TOON格式
const toonString = encode(userData)
console.log(toonString)
// 输出：
// users[2]{id,name,department}:
// 1,张三,技术部
// 2,李四,设计部
// 从TOON转回JSON
const originalData = decode(toonString)集成架构建议
在实际系统中可以这样集成：
内部处理：继续使用JSON，不改变现有架构
模型输入：在调用大模型前，将JSON转为TOON
模型输出：将TOON响应转回JSON继续处理
这种方式几乎无侵入，可以轻松进行A/B测试。
实际应用示例
电商订单数据
JSON格式：
{
"orders": [
{
"order_id": "1001",
"customer": "张三",
"amount": 299.99,
"status": "completed"
},
{
"order_id": "1002",
"customer": "李四",
"amount": 159.50,
"status": "pending"
}
]
}TOON格式：
orders[2]{order_id,customer,amount,status}:
1001,张三,299.99,completed
1002,李四,159.50,pending产品目录
JSON格式：
{
"products": [
{
"id": 1,
"name": "笔记本电脑",
"category": "电子产品",
"price": 5999,
"stock": 50
},
{
"id": 2,
"name": "办公椅",
"category": "家具",
"price": 899,
"stock": 30
}
]
}TOON格式：
products[2]{id,name,category,price,stock}:
1,笔记本电脑,电子产品,5999,50
2,办公椅,家具,899,30注意事项
1. 团队适应成本
虽然TOON语法简单，但团队成员需要时间适应。建议先在LLM交互层使用，不要立即替换所有JSON。
2. 工具链生态
JSON有丰富的工具支持（格式化、校验、对比等），TOON的生态还在发展中。
3. 性能考虑
在某些场景下，压缩的JSON可能解析更快。建议在实际业务中测试验证。
为什么现在就该尝试TOON
现代AI系统可以看作三个层次：
底层：大模型本身
中层：提示词、工具调用、RAG管线
上层：数据表示方式
TOON正是优化了最容易被忽视的上层：数据表示。
具体收益
成本降低 - 结构相同的数组数据能显著减少token消耗
准确率提升 - 清晰的结构帮助模型更好理解数据
输出质量 - 明确的字段和长度约束减少模型错误
实施建议
可以从一个具体的接口开始：
保持原有的JSON处理流程
新增TOON处理路径
对比两种方式的效果和成本
根据数据决定是否扩展使用
总结
TOON不是要取代JSON，而是在大模型场景下提供更好的选择。它从模型的视角重新思考了数据表示方式，让AI能更高效、准确地处理结构化数据。
如果你的项目涉及大量结构化数据与大模型交互，TOON值得一试。它可能正是你技术栈中缺失的那一环——一个真正为AI时代设计的数据格式。
下次在prompt中粘贴大段JSON时，不妨先问问自己：这些数据是否应该转换成TOON格式？
在线JSON转TOON工具：https://fly63.com/tool/json2toon/
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