Co to jest TOON?

TOON (Token‑Oriented Object Notation) jest zwartym formatem serializacji danych, zaprojektowanym w celu zmniejszenia liczby tokenów przy przesyłaniu ustrukturyzowanych danych do dużych modeli językowych (LLM). Podobnie jak JSON, reprezentuje obiekty i tablice, ale używa struktury opartej na wcięciach podobnej do YAML oraz formatowania tabelarycznego podobnego do CSV. To hybrydowe podejście może zmniejszyć liczbę tokenów o 30‑60 % w przypadku jednorodnych tablic, zachowując jednocześnie czytelność dla człowieka i pełną kompatybilność z JSON.

TOON został stworzony specjalnie z myślą o kontekstach LLM, w których koszty tokenów mają znaczenie. Gdy masz tablice podobnych obiektów (np. rekordy użytkowników, dane produktów lub odpowiedzi API), TOON deklaruje pola raz w nagłówku i przesyła dane jako wiersze, eliminując powtarzające się nazwy kluczy, które czynią JSON rozwlekłym. W przypadku głęboko zagnieżdżonych lub niejednorodnych danych JSON może nadal być bardziej wydajny.

Opis narzędzia

TOON Editor to w pełni funkcjonalny edytor kodu do pracy z danymi w formacie TOON. Oferuje podświetlanie składni, walidację i możliwości formatowania, aby pomóc w tworzeniu, edytowaniu i utrzymaniu plików TOON w sposób efektywny. Niezależnie od tego, czy przygotowujesz dane do promptów LLM, weryfikujesz składnię TOON, czy optymalizujesz zużycie tokenów, to narzędzie zapewnia wszystkie niezbędne funkcje w przejrzystym i przyjaznym interfejsie.

Funkcje

  • Podświetlanie składni – edytor kodu z odpowiednim formatowaniem danych TOON
  • Natychmiastowa walidacja – sprawdź, czy Twój TOON jest poprawnie sformatowany, jednym kliknięciem
  • Formatowanie/Upiększanie – automatycznie wcięcie i organizacja TOON dla lepszej czytelności
  • Minifikacja – zwarta wersja TOON maksymalizująca efektywność tokenów
  • Pełnofunkcyjny edytor – zaawansowane edytowanie kodu z numeracją linii i wykrywaniem błędów

Przypadki użycia

  • Optymalizacja promptów LLM – edytuj i formatuj dane TOON, aby zmniejszyć zużycie tokenów w promptach
  • Redukcja kosztów tokenów – minimalizuj koszty przy przekazywaniu dużych zestawów danych do modeli AI
  • Walidacja danych – sprawdź składnię TOON przed wysłaniem do modeli językowych
  • Czyszczenie formatu – przekształć nieuporządkowany TOON w czytelny lub zminifikowany format
  • Przygotowanie danych – przygotuj dane TOON do przechowywania lub transmisji