Vad är TOON?

TOON (Token-Oriented Object Notation) är ett kompakt, människoläsbart dataserialiseringsformat som är speciellt utformat för Large Language Models (LLMs). Till skillnad från JSON, som upprepar fältnamn för varje objekt i en array, deklarerar TOON fältnamnen en gång och överför sedan data i rader – likt CSV men med explicit struktur. Denna design minskar vanligtvis tokenanvändningen med 30‑60 % jämfört med formaterad JSON, särskilt för enhetliga objekt‑arrays. TOON kombinerar YAML:s indenteringsbaserade struktur för nästlade objekt med CSV:s tabulära effektivitet, optimerad för LLM‑sammanhang där tokenkostnader är viktiga.

Verktygsbeskrivning

Denna validator kontrollerar TOON‑formatets syntax för korrekthet och ger detaljerad statistik om datastrukturen. Den parsar TOON‑indata med det officiella @toon-format/toon‑biblioteket, validerar syntaxen och skriver ut omfattande mått inklusive teckenantal, radantal, antal arrays, objekt, primitiva värden och totalt fältantal. Använd detta verktyg för att verifiera TOON‑dataintegritet innan du skickar till LLMs eller för att analysera TOON‑strukturens komplexitet.

Funktioner

  • Syntaxvalidering – Verifierar TOON‑formatets korrekthet med den officiella parsern
  • Teckenantal – Totalt antal tecken i indatan
  • Radantal – Antal rader i TOON‑data
  • Array‑detektering – Räknar alla array‑strukturer i data
  • Objekt‑detektering – Räknar alla objekt‑strukturer inklusive nästlade
  • Primitiv analys – Räknar strängar, tal, booleska värden och null‑värden
  • Fält‑räkning – Summerar alla objektfält i hela strukturen
  • Realtidsvalidering – Omedelbar återkoppling medan du skriver
  • Syntaxmarkering – TOON‑specifik kodmarkering för bättre läsbarhet
  • Felmeddelanden – Klara felbeskrivningar för ogiltig syntax

Användningsområden

  1. Förhandsvalidering – Verifiera TOON‑syntax innan du skickar data till LLM‑API:er för att undvika fel och slösade tokens
  2. Strukturanalys – Förstå komplexiteten i TOON‑data genom att undersöka antal arrays, objekt och fält
  3. Formatlärande – Testa TOON‑syntaxexempel för att lära dig formatet genom försök‑och‑fel med omedelbar återkoppling
  4. Datakvalitetskontroll – Säkerställ att TOON‑data är korrekt formaterad efter generering eller konvertering från andra format
  5. Tokenoptimering – Analysera TOON‑struktur för att identifiera möjligheter till ytterligare tokenreducering

Statistik förklarad

Tecken: Totalt teckenantal inklusive blanksteg och radbrytningar. Användbart för att jämföra TOON:s kompaktitet med JSON.

Rader: Antal rader i indatan. TOON:s tabulära format använder vanligtvis färre rader än formaterad JSON.

Arrays: Antal array‑strukturer. TOON:s tabulära arrays ([N]{fields}:) är mer token‑effektiva än JSON‑arrays för enhetliga data.

Objekt: Antal objekt‑strukturer. Inkluderar både rotobjekt och nästlade objekt i datahierarkin.

Primitiva värden: Totalt antal av alla icke‑komposita värden (strängar, tal, booleska, null). Anger datadensitet.

Totala fält: Summan av alla objekt‑egenskaper i hela strukturen. Höga fältantal drar mest nytta av TOON‑formatet.

Valideringsprocess

  1. Parsa TOON‑indata – Använder @toon-format/toon decode‑funktion för att parsa indatasträngen
  2. Validera syntax – Om parsning lyckas är TOON‑syntaxen giltig; om ett fel kastas är syntaxen ogiltig
  3. Analysera struktur – Traverserar rekursivt den parsade datan för att räkna arrays, objekt och primitiva värden
  4. Beräkna statistik – Beräknar teckenantal, radantal och totalt fältantal
  5. Visa resultat – Visar valideringsstatus och detaljerad statistik i utskriftsområdet

Fördelar med TOON‑formatet

  • 30‑60 % färre tokens än JSON för enhetliga tabulära data
  • Explicit struktur med array‑längder och fältdeklarationer
  • LLM‑vänligt med skyddsmekanismer som möjliggör validering
  • Människoläsbart med minimal syntax och tydlig struktur
  • Förlustfri representation av JSON‑data utan informationsförlust

När man ska använda TOON

TOON utmärker sig i:

  • Stora dataset med enhetliga array‑strukturer
  • Upprepade objekt med samma fält
  • API‑svar med konsekventa scheman
  • Databas‑frågeresultat med fasta kolumner
  • All data i JSON där tokenkostnader är viktiga

För djupt nästlade eller icke‑enhetliga data kan JSON fortfarande vara mer effektivt.