Cos'è TOON?

TOON (Token-Oriented Object Notation) è un formato di serializzazione dati compatto progettato specificamente per i prompt dei Large Language Model (LLM). A differenza di JSON, che ripete i nomi dei campi per ogni oggetto in un array, TOON utilizza un formato tabellare che dichiara i campi una volta e trasmette i dati come righe. Questo rende TOON 30-60% più efficiente in termini di token rispetto a JSON formattato per strutture dati uniformi, riducendo direttamente i costi quando si lavora con API LLM basate su token.

Descrizione dello strumento

Il Formattatore TOON consente di riformattare il codice TOON con diversi delimitatori e stili di indentazione. Incolla il tuo codice TOON nell'area di input, seleziona il delimitatore preferito (virgola, tabulazione o barra verticale) e il livello di indentazione, e visualizza istantaneamente l'output formattato. Questo è utile quando è necessario regolare la formattazione TOON per diversi contesti o ottimizzare per tokenizer specifici.

Funzionalità

  • Delimitatori multipli: Scegli tra virgola (,), tabulazione (\t) o barra verticale (|) per i valori degli array
  • Indentazione personalizzabile: Formattazione con 1, 2, 4 o 8 spazi per livello di indentazione
  • Formattazione in tempo reale: Riformatta automaticamente durante la digitazione o il cambio di opzioni
  • Evidenziazione della sintassi: Supporto completo del linguaggio TOON con sintassi codificata a colori
  • Rilevamento errori: Messaggi di errore chiari per sintassi TOON non valida

Casi d'uso

  • Ottimizzazione dell'uso dei token: I delimitatori di tabulazione spesso si tokenizzano in modo più efficiente delle virgole, riducendo i costi delle API LLM
  • Coerenza del codice: Standardizza la formattazione TOON nel tuo progetto o team
  • Leggibilità: Regola l'indentazione per rendere i dati TOON più facili da leggere e comprendere
  • Migrazione di formato: Converti tra diversi stili di delimitatori TOON quando lavori con vari strumenti
  • Preparazione dei prompt LLM: Formatta i dati TOON in modo ottimale prima di includerli nei prompt