TOON Formatter
Formater TOON (Token-Oriented Object Notation) kode med tilpassbare skilletegn og innrykk. TOON er et kompakt, token-effektivt format designet for LLM-prompts, som tilbyr 30-60% færre tokens enn JSON.
Inndata
Utdata
Les meg
Hva er TOON?
TOON (Token-Oriented Object Notation) er et kompakt dataserialiseringsformat designet spesifikt for Large Language Model (LLM) prompts. I motsetning til JSON, som gjentar feltnavn for hvert objekt i en array, bruker TOON et tabellformat som deklarerer felter én gang og strømmer data som rader. Dette gjør TOON 30-60% mer token-effektivt enn formatert JSON for ensartede datastrukturer, noe som direkte reduserer kostnadene når man jobber med token-baserte LLM-APIer.
Verktøybeskrivelse
TOON-formatteren lar deg omformatere TOON-kode med forskjellige skilletegn og innrykksstiler. Lim inn TOON-koden din i inndata-området, velg foretrukket skilletegn (komma, tabulering eller vertikal strek) og innrykksnivå, og se umiddelbart den formaterte utdataen. Dette er nyttig når du trenger å justere TOON-formatering for forskjellige kontekster eller optimalisere for spesifikke tokenizers.
Funksjoner
- Flere skilletegn: Velg mellom komma (,), tabulering (\t) eller vertikal strek (|) for array-verdier
- Tilpassbart innrykk: Formatering med 1, 2, 4 eller 8 mellomrom per innrykksnivå
- Sanntidsformatering: Omformaterer automatisk mens du skriver eller endrer alternativer
- Syntaksutheving: Full TOON-språkstøtte med fargekodede syntaks
- Feildeteksjon: Tydelige feilmeldinger for ugyldig TOON-syntaks
Bruksområder
- Optimalisering av tokenbruk: Tabulering-skilletegn tokeniseres ofte mer effektivt enn kommaer, noe som reduserer LLM API-kostnader
- Kodekonsistens: Standardiser TOON-formatering på tvers av prosjektet eller teamet ditt
- Lesbarhet: Juster innrykk for å gjøre TOON-data lettere å lese og forstå
- Formatmigrering: Konverter mellom forskjellige TOON-skilletegnstiler når du jobber med ulike verktøy
- Forberedelse av LLM-prompts: Formater TOON-data optimalt før du inkluderer dem i prompts