TOON VS JSON：为AI应用量身打造的数据格式新选择
近年来，随着大型语言模型（LLMs）的广泛应用，开发者们面临着一个共同挑战：如何高效地将结构化数据输入AI模型。传统上，JSON（JavaScript Object Notation）作为数据交换的标准格式，几乎无处不在。
然而，在AI应用场景中，JSON的冗余字符和重复字段名导致了不必要的token消耗，直接增加了API使用成本。
正是在这样的背景下，TOON（Token-Oriented Object Notation）应运而生。
01 JSON：数据交换的通用语言
JSON作为一种轻量级的数据交换格式，早已成为现代编程中不可或缺的一部分。它基于JavaScript编程语言的一个子集，但完全独立于语言，这使得它成为理想的数据交换语言。
JSON的结构主要基于两种：对象和数组。对象表示为“{}”括起来的键值对集合，数组则是“[]”括起来的值有序列表。这种简洁明了的结构，加上人类可读的特点，让JSON在过去几十年中获得了广泛应用。
从2001年由Douglas Crockford首次指定，到2013年发布ECMA-404标准，再到2017年成为互联网标准STD 90，JSON已经深入人心，成为数据交换的首选格式。
在传统的数据交换场景中，JSON表现出色。它的结构化特性便于机器解析，同时又保持人类可读性，而且在几乎所有编程语言中都有完善的解析库支持。
02 AI时代JSON的隐形成本
当我们将JSON用于大型语言模型时，问题开始显现。想象一下，你有一个包含2000名员工信息的数据库，需要发送给AI进行分析。
在JSON格式中，每个员工记录都会重复字段名：“id”、“name”、“department”、“salary”等。这些重复的字段名在传统数据交换中可能无关紧要，但在LLM上下文中却成了昂贵的负担。
LLM不像传统API那样处理数据。它们不是直接解析数据结构，而是将整个输入文本转换为token，包括所有的引号、花括号、逗号和重复的字段名。
每个token都需要处理，并且对于基于token计费的API（如GPT系列）来说，这意味着实实在在的成本。
更严重的是，LLM的上下文窗口有限，JSON中大量的冗余字符占用了宝贵的上下文空间，减少了实际可传递的数据量。当处理大规模数据集时，这个问题变得尤为突出。
03 TOON：为AI而生的数据格式
Json、csv、Toon、yaml使用token数量对比，toon更节省
TOON（Token-Oriented Object Notation）是一种专门为LLM输入设计的序列化格式。它保留了JSON相同的数据模型——对象、数组、原始类型，但使用了更紧凑的语法，旨在最小化输入模型时的token数量。
TOON的核心设计理念很简单：如果字段名是重复的，为什么不只声明一次？
它通过几种方式实现token优化：
- 显式结构声明：在数据开始前明确定义数组长度和字段名
- 表格格式：对统一的对象数组使用类似CSV的行列布局
- 最小化标点：去除大多数字符串引号和结构括号
- 缩进表示嵌套：使用类似YAML的缩进表示层次结构
看看同一数据在JSON和TOON格式下的差异：
JSON格式（459字符）：
json{
"users": [
{"id": 1, "name": "Alice", "email": "alice@example.com"},
{"id": 2, "name": "Bob", "email": "bob@example.com"},
{"id": 3, "name": "Charlie", "email": "charlie@example.com"}
]
}
TOON格式（146字符）：
textusers[3]{id,name,email}:
1,Alice,alice@example.com
2,Bob,bob@example.com
3,Charlie,charlie@example.com
TOON格式将数据大小减少了约68%，对于大规模数据交换，这种节省会产生实质性的成本差异。
04 TOON的技术细节与语法规则
TOON的语法设计兼顾了简洁性和表达能力。其基本格式结构为：
textdataset_name[record_count]{field1,field2,field3,...}:
value1,value2,value3,...
value1,value2,value3,...
关键组件包括：
- 数据集名称：描述数据类型（如employees、tickets、orders）
- 记录计数：括号中的数字表示数据行数，帮助模型预测数据规模
- 字段定义：花括号中的逗号分隔字段名列表
- 数据行：冒号后每行一条记录，值为逗号分隔
对于简单值，TOON使用key: value格式；对于嵌套对象，使用缩进表示层级；对于基本数组，使用tags[3]: admin,user,premium格式；对于复杂场景，TOON也提供了灵活的表示方式。
TOON还支持键折叠（key folding）功能，可以将嵌套键用点符号展开，如将{"database": {"host": "localhost"}}变为database.host: localhost，这进一步增加了格式的灵活性。
05 实战对比：TOON如何节省token
让我们通过一个实际案例来看看TOON在token节省方面的具体表现。假设我们有一个客户支持系统，需要将500张支持工单发送给AI分析，找出常见问题和优先级分布。
JSON格式中，每条工单都需要完整的结构：
json[
{
"ticket_id": 101,
"customer": "Akhil",
"issue": "Payment failed",
"priority": "high",
"status": "open",
"created_at": "2025-11-17 09:23"
},
// ... 499个更多对象
]
TOON格式则大幅简化：
textsupport_tickets[500]{ticket_id,customer,issue_type,priority,status,created_at}:
101,Akhil,Payment failed,high,open,2025-11-17 09:23
102,Meera,Unable to login,medium,pending,2025-11-17 09:45
103,John,App crashes on start,high,open,2025-11-17 10:12
// ... 497行更多数据
根据实际测试，TOON在不同数据类型上带来的节省效果各不相同：
- 简单对象：约30%的token减少
- 嵌套结构：约27%的token减少
- 集合数据：约68%的token减少（最大优势场景）
对于需要频繁向LLM发送大批量数据的应用，这种token节省会直接转化为成本下降和性能提升。
06 TOON的生态系统与发展现状
TOON作为一种新兴格式，其生态系统正在快速发展。目前已经有多家公司和开发者开始提供TOON支持：
在PHP领域，tedon/tooner包提供了完整的TOON编码解码功能，支持Laravel集成。同样，aminrafiei/laravel-toon包允许开发者轻松将Laravel API的响应从JSON替换为TOON格式。
这些库通常提供平滑的迁移路径，开发者只需稍作修改就能将现有的JSON数据转换为TOON格式。例如在Laravel中，只需让Resource类继承ToonResource而非JsonResource，而toArray()方法保持不变。
不过，TOON目前仍处于早期阶段。与JSON的普遍支持相比，TOON的工具链和社区资源还有待完善。在决定是否采用TOON时，开发团队需要评估自身的具体需求和技术能力。
07 何时使用TOON，何时坚持JSON
TOON虽有其优势，但并非万能解决方案。以下是适合使用TOON的场景：
- 数据呈表格状且高度重复：如员工名册、产品目录、交易记录
- 向LLM传递大型数据集：包含数百至数千条记录的数据集
- token效率直接影响成本或性能：使用按token计费的AI API
- 需要清晰的数据检索提示：结构化数据查询和分析
- 频繁的数据更新：定期向模型传递新数据
而在以下情况下，JSON仍然是更好的选择：
- 构建通用API：需要与各种系统交互
- 深度嵌套或高度多样化的数据结构：复杂的对象关系
- 需要多系统互操作性：团队使用不同的技术栈
- 数据结构频繁变化：具有不固定字段的动态数据
- 小规模数据传输：只有几条或几十条记录
重要的是，TOON不应被视为JSON的替代品，而是其在AI特定场景下的补充和优化。
TOON与JSON并非你死我活的关系，而是针对不同场景的互补选择。正如一位开发者所说，“TOON不是要取代JSON，而是为AI数据消费提供了一种优化解决方案”。
在AI应用日益普及的背景下，TOON为开发者提供了一个降低API成本、提升性能的新选项。虽然它不会取代JSON作为通用数据交换标准的地位，但在AI与LLM的特定领域，TOON无疑已经展现出了其独特的价值和潜力。
对于从事AI应用开发的团队来说，现在正是了解并谨慎评估TOON是否适合其技术栈的好时机。
以上是 TOON VS JSON：为AI应用量身打造的数据格式新选择 的全部内容， 来源链接： yudiai.com/news/10007.html
