TOON Editor
Редактирайте, валидирайте и форматирайте TOON (Token-Oriented Object Notation) със синтаксно маркиране. Конвертирайте между JSON и TOON, валидирайте синтаксис и форматирайте ефективни по токени данни за LLM.
Прочети ме
Какво е TOON?
TOON (Token-Oriented Object Notation) е компактен формат за сериализация на данни, предназначен да намали използването на токени при изпращане на структурирани данни към големи езикови модели (LLM). Както JSON, той представя обекти и масиви, но използва структура, базирана на отстъпи, подобна на YAML, и табличното форматиране, подобно на CSV. Този хибридния подход може да намали броя на токените с 30-60% за еднородни масиви, като същевременно запазва четливостта за хората и пълната съвместимост с JSON.
TOON е създаден специално за LLM контексти, където разходите за токени имат значение. Когато имате масиви от подобни обекти (като потребителски записи, данни за продукти или API отговори), TOON декларира полета веднъж в заглавие и потоци данни като редове, елиминирайки повторяющите се имена на ключове, които правят JSON многословен. За дълбоко вложени или неравномерни данни, JSON може все още да бъде по-ефективен.
Описание на инструмента
TOON Editor е пълнофункционален редактор на код за работа с данни във формат TOON. Той предоставя синтактично маркиране, валидация и възможности за форматиране, които ви помагат да създавате, редактирате и поддържате TOON файлове ефективно. Независимо дали подготвяте данни за LLM подкани, валидирате синтаксис на TOON или оптимизирате използването на токени, този инструмент предлага всички необходими функции в чист и достъпен интерфейс.
Функции
- Синтактично маркиране - Редактор на код с правилно форматиране за TOON данни
- Моментална валидация - Проверете дали вашият TOON е правилно форматиран с един клик
- Форматиране/Разчистване - Автоматично отстъпи и организиране на TOON за четливост
- Минифициране - Компактен TOON изход за максимална ефективност на токените
- Пълнофункционален редактор - Напреднало редактиране на код с номера на редове и открояване на грешки
Случаи на употреба
- Оптимизация на LLM подкани - Редактирайте и форматирайте TOON данни, за да намалите използването на токени в подканите
- Намаляване на разходите за токени - Минимизирайте разходите при предаване на големи набори от данни на AI модели
- Валидация на данни - Проверете синтаксис на TOON преди изпращане към езикови модели
- Почистване на формат - Трансформирайте неправилен TOON в четлив или минифициран формат
- Подготовка на данни - Подгответе TOON данни за съхранение или предаване