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TOON (Token-Oriented Object Notation) 是一种专为大型语言模型 (LLM) 设计的数据表示格式，其核心目的是减少输入/输出数据中的 Token 数量，从而降低成本和提高处理效率。

1. 什么是 TOON？

2. TOON 的工作原理 (如何省 Token)

LLM 的分词器 (Tokenizer) 会将输入文本拆分为 Token。JSON 中大量的引号 (")、逗号 (,)、冒号 (:) 和大括号 ({}) 等结构性符号，都会被计为单独的 Token，造成浪费。

TOON 通过以下方式精简结构：

• • 移除冗余符号： 避免使用引号包裹字符串、避免使用逗号分隔键值对或列表项。
• • 基于缩进/空格： 利用缩进和空格来表示数据层级和分隔字段，类似 YAML。
• • 表格化数组： 将数组中的对象结构进行扁平化，字段名仅定义一次，数据按行对齐。

3. TOON 格式示例与使用

以下通过一个包含多个用户档案的列表，对比 JSON 和 TOON 的格式差异：

🔸 原始 JSON 格式 (Token 冗余)

{
  "users": [
    {"name": "小明", "age": 25, "city": "北京"},
    {"name": "小红", "age": 30, "city": "上海"},
    {"name": "小刚", "age": 28, "city": "广州"}
  ]
}

分析： 大量的引号、逗号和重复的键名 ("name", "age", "city") 都会被计入 Token。

🔹 优化后的 TOON 格式 (Token 高效)

users[3]{
  name age city
  小明 25 北京
  小红 30 上海
  小刚 28 广州
}

分析：

1. 1. users[3]：直接声明数组名和长度。
2. 2. {...}：表示对象集合的开始。
3. 3. name age city：字段名（Keys）只定义一次。
4. 4. 下方数据：按行对齐，字段值之间用空格分隔，无需引号或逗号。

4. 应用场景

TOON 主要应用于以下需要大量数据输入/输出的 AI 交互场景：

• • Prompt 工程： 在给 LLM 提供上下文或示例时，用 TOON 传递数据结构，减少 Prompt 长度。
• • AI 结构化输出： 强制 LLM 以 TOON 格式输出数据，保证简洁和高效。
• • 批量数据处理： 如处理用户列表、产品目录、日志文件等。

如何使用：

开发者可以使用现有的 TOON 库（如 Python/Java 社区提供的工具）将传统的 JSON 格式数据转换为 TOON 格式，然后将其作为输入提交给 LLM。