O que é TOON?

TOON (Token-Oriented Object Notation) é um formato de serialização de dados compacto e legível projetado especificamente para Modelos de Linguagem Grandes (LLMs). Ao contrário do JSON, que repete nomes de campos para cada objeto em um array, o TOON declara os nomes dos campos uma vez e depois transmite dados em linhas—semelhante ao CSV mas com estrutura explícita. Este design reduz tipicamente o uso de tokens em 30-60% comparado ao JSON formatado, especialmente para arrays uniformes de objetos. O TOON combina a estrutura baseada em indentação do YAML para objetos aninhados com a eficiência tabular do CSV, otimizado para contextos LLM onde os custos de tokens são importantes.

Descrição da ferramenta

Este validador verifica a sintaxe do formato TOON para correção e fornece estatísticas detalhadas sobre a estrutura de dados. Ele analisa a entrada TOON usando a biblioteca oficial @toon-format/toon, valida a sintaxe e gera métricas abrangentes incluindo contagem de caracteres, contagem de linhas, número de arrays, objetos, valores primitivos e contagem total de campos. Use esta ferramenta para verificar a integridade dos dados TOON antes de enviar para LLMs ou para analisar a complexidade da estrutura TOON.

Funcionalidades

  • Validação de sintaxe - Verifica a correção do formato TOON usando o parser oficial
  • Contagem de caracteres - Número total de caracteres na entrada
  • Contagem de linhas - Número de linhas nos dados TOON
  • Deteção de arrays - Conta todas as estruturas de arrays nos dados
  • Deteção de objetos - Conta todas as estruturas de objetos incluindo as aninhadas
  • Análise de primitivos - Conta strings, números, booleanos e valores null
  • Contagem de campos - Totaliza todos os campos de objetos em toda a estrutura
  • Validação em tempo real - Feedback instantâneo enquanto digita
  • Realce de sintaxe - Realce de código específico TOON para melhor legibilidade
  • Mensagens de erro - Descrições de erro claras para sintaxe inválida

Casos de uso

  1. Validação pré-submissão - Verificar a sintaxe TOON antes de enviar dados para APIs LLM para evitar erros e tokens desperdiçados
  2. Análise de estrutura - Compreender a complexidade dos dados TOON examinando contagens de arrays, objetos e campos
  3. Aprendizagem do formato - Testar exemplos de sintaxe TOON para aprender o formato através de tentativa e erro com feedback imediato
  4. Verificação de qualidade de dados - Garantir que os dados TOON estejam formatados corretamente após geração ou conversão de outros formatos
  5. Otimização de tokens - Analisar a estrutura TOON para identificar oportunidades de redução adicional de tokens

Estatísticas explicadas

Caracteres: Contagem total de caracteres incluindo espaços e quebras de linha. Útil para comparar a compacidade do TOON com JSON.

Linhas: Número de linhas na entrada. O formato tabular do TOON tipicamente usa menos linhas que JSON formatado.

Arrays: Contagem de estruturas de arrays. Os arrays tabulares do TOON ([N]{fields}:) são mais eficientes em tokens que os arrays JSON para dados uniformes.

Objetos: Contagem de estruturas de objetos. Inclui tanto objetos raiz quanto objetos aninhados na hierarquia de dados.

Valores primitivos: Contagem total de todos os valores não-compostos (strings, números, booleanos, null). Indica densidade de dados.

Total de campos: Soma de todas as propriedades de objetos em toda a estrutura. Contagens altas de campos beneficiam-se mais do formato TOON.

Processo de validação

  1. Analisar entrada TOON - Usa a função decode de @toon-format/toon para analisar a string de entrada
  2. Validar sintaxe - Se a análise for bem-sucedida, a sintaxe TOON é válida; se gerar um erro, a sintaxe é inválida
  3. Analisar estrutura - Percorre recursivamente os dados analisados para contar arrays, objetos e primitivos
  4. Calcular estatísticas - Calcula contagem de caracteres, contagem de linhas e totais de campos
  5. Exibir resultados - Mostra status de validação e estatísticas detalhadas na área de saída

Benefícios do formato TOON

  • 30-60% menos tokens que JSON para dados tabulares uniformes
  • Estrutura explícita com comprimentos de arrays e declarações de campos
  • Compatível com LLM com salvaguardas que permitem validação
  • Legível por humanos com sintaxe mínima e estrutura clara
  • Representação sem perdas de dados JSON sem perda de informação

Quando usar TOON

TOON sobressai com:

  • Grandes conjuntos de dados com estruturas de arrays uniformes
  • Objetos repetidos com os mesmos campos
  • Respostas de API com esquemas consistentes
  • Resultados de consultas de base de dados com colunas fixas
  • Quaisquer dados JSON onde os custos de tokens importam

Para dados profundamente aninhados ou não uniformes, JSON pode permanecer mais eficiente.