TOON：面向大语言模型的高效数据交换格式，能否替代JSON？

作为前端开发者，我们对 JSON 格式早已习以为常。从接口返回、数据库存储到前端配置，它无处不在。然而，当技术浪潮涌向人工智能，特别是以大语言模型（LLM）为核心的系统时，JSON 的局限性开始显现。

想象一种新的数据表达方式：更紧凑、更直观、解析更高效，并且天生为服务大语言模型而设计。这并非幻想，而是我们今天要探讨的主角：Token-Oriented Object Notation，简称 TOON。它是一种致力于让 AI 通信更精炼、成本更低的“模型友好型”格式。

为什么 JSON 在 AI 场景下成了负担？

在过去，JSON 凭借其结构清晰、规则统一的特性，确实优雅地解决了大量工程问题。但在以 token 为计量单位的 AI 时代，这种“优雅”有时反而成了一种累赘。其主要原因在于：

• 符号密集：大量的花括号 {}、引号 “” 和逗号 , 占据了宝贵的 token 空间。
• 字段重复：相同的键名在不同对象中被反复书写。
• 成本激增：对 GPT、Claude 等模型而言，每一个多余的字符都直接转化为调用费用。
• 效率瓶颈：当 JSON 体量增大时，解析速度会显著下降。
• 缺乏模型视角：JSON 的设计初衷是通用机器读写，而非针对基于 token 理解语义的模型。

一言以蔽之：JSON 对于大语言模型来说，有些“啰嗦”了。而 TOON 的核心价值，正是用更少的 token 传达相同的信息，这在 AI 应用的成本与效率天平上至关重要。

TOON 快速上手

让我们通过几个基础示例，直观感受 TOON 如何在保持清晰度的前提下大幅精简内容。

简单示例

JSON

{
  "username": "Tom",
  "score": 92,
  "country": "Canada"
}

TOON

username: Tom
score: 92
country: Canada

可以看到，TOON 去除了所有结构性噪音——没有花括号、引号或逗号，只保留模型需要理解的关键信息对。

数组

JSON：

{
  "tags": ["frontend", "backend", "ai"]
}

TOON：

tags[3]: frontend,backend,ai

其中 [3] 声明了数组元素的数量，结构信息一次定义，后续只列数据。

对象数组

JSON：

{
  "members": [
    {
      "uid": 101,
      "nickname": "Lily",
      "level": "owner"
    },
    {
      "uid": 102,
      "nickname": "Jack",
      "level": "guest"
    }
  ]
}

TOON：

members[2]{uid,nickname,level}:
  101,Lily,owner
  102,Jack,guest

这里的 {uid,nickname,level} 预先声明了字段及其顺序，相当于一次定义数据结构。下方的每一行则按序填入对应的值，从而在语义清晰的前提下实现了极致的压缩。

嵌套对象

JSON：

{
  "account": {
    "uid": 42,
    "details": {
      "years": 28,
      "location": "Singapore"
    }
  }
}

TOON：

account:
  uid: 42
  details:
    years: 28
    location: Singapore

这种写法通过缩进表达层级，一目了然，既保留了结构，又避免了冗余符号。你可以将 TOON 理解为介于 JSON 与 YAML 之间的一种折中方案，但在设计哲学上更贴近大语言模型的高效处理方式。

TOON 的四大优势

1. 极高的 Token 使用效率

在 JSON 中，结构性符号和重复的字段名持续消耗 token。TOON 通过压缩结构、合并语义信息，显著减少了无效字符。在多组对比中，整体 token 使用量通常可下降 40%～60%。

示例对比：
JSON 表示 → 268 个 token
TOON 表示 → 158 个 token

当需要频繁向 LLM 传递结构化数据时，这样的差距意味着更低的调用成本和更快的响应速度。

2. 更贴合模型的理解方式

TOON 的设计直接对齐了 LLM 的工作机制。模型并非解析语法树，而是基于 token 流理解上下文。TOON 通过压缩结构符号、强化字段与取值的直接对应，让模型能在更短的上下文中捕获相同信息。

例如，当模型需要区分 role: admin 与 role: user 时，TOON 格式不会被多余的层级符号干扰，模型的注意力能更集中在“字段含义”和“具体取值”上，从而减少歧义，提升在分类、推理等任务中的稳定性。

3. 对开发者更加友好

对开发者而言，TOON 同样保持了良好的可读性。它延续了缩进表达层级的直觉，却去掉了 JSON 中频繁出现的引号、逗号和嵌套括号，让结构信息一目了然。

试比较同一份用户配置的两种表达：

JSON 表达方式：

{
  "user": {
    "id": 17,
    "settings": {
      "theme": "dark",
      "notifications": {
        "email": true,
        "sms": false
      }
    },
    "permissions": [
      {
        "resource": "dashboard",
        "access": "read"
      },
      {
        "resource": "admin",
        "access": "deny"
      }
    ]
  }
}

TOON 表达方式：

user:
  id: 17
  settings:
    theme: dark
    notifications:
      email: true
      sms: false
  permissions[2]{resource,access}:
    dashboard,read
    admin,deny

在 TOON 版本中，权限是否被拒绝（admin,deny）一眼可见，通知配置沿缩进自然展开。开发者无需在符号间跳转视线，顺着语义和缩进即可理解数据层级。这种“看结构，而非看语法”的体验，在调试 Prompt 或构建示例数据时尤其友好。

4. 在高度一致的数据中优势尽显

当数据集中包含大量结构相同的记录时（如订单流水、行为日志），TOON 的价值会被放大。JSON 需要在每条记录中重复完整的字段结构，而 TOON 采用“先定义结构，后填充数据”的模式，更加紧凑。

对于成千上万条字段固定的交易记录，TOON 只需声明一次字段，后续每行只关注变化的值。这种模式优先的表达，让模型和开发者都能更快地将注意力聚焦在真正的数据上。

实际案例：为智能体准备高密度数据输入

设想一个场景：你正在开发一个运营分析型 AI 助手，它需要即时分析大量订单流水，回答诸如“最近一周成交额趋势如何”的问题。模型背后需要读取成百上千条结构高度一致的订单记录。

JSON 表达方式

{
  "orders": [
    {
      "orderId": "O1001",
      "customer": "C01",
      "total": 299.99,
      "createdAt": "2026-01-03",
      "type": "Appliance"
    },
    {
      "orderId": "O1002",
      "customer": "C02",
      "total": 38.00,
      "createdAt": "2026-01-02",
      "type": "Stationery"
    }
  ]
}

TOON 表达方式

orders[800]{orderId,customer,total,createdAt,type}:
  O1001,C01,299.99,2026-01-03,Appliance
  O1002,C02,38.00,2026-01-02,Stationery

效果对比：

• Token 使用量明显下降（约减少40%）
• 数据结构一次定义，模型更容易识别和复用模式
• 响应速度更快，调用成本更低

在这种形式下，AI 能将更多计算资源用于分析数据背后的趋势和洞察，而非解析语法结构。下面是同一批数据两种格式的性能对照表：

数据格式	数据体积 (KB)	Token 数量	解析耗时 (ms)
JSON	255	2,720	152
TOON	150	1,680	108

可以看到，在信息完全一致的前提下，TOON 在体积、Token 消耗和解析速度上均占有优势。这种高效、低噪的数据表达，正是规模化 AI 工作流所迫切需要的。

TOON 的发展前景与理念转变

作为一种新兴格式，TOON 仍处于早期阶段，但其方向清晰，非常契合 LLM 驱动的应用形态。未来可能会围绕它出现一系列生态工具，例如：

• 自动转换工具（如 json-to-toon），降低迁移成本。
• 面向 LLM 直接发布的 TOON 原生数据集。
• 各类 Prompt/Agent 框架（如 LangChain）在内部数据流中引入 TOON 以提升效率。
• 编辑器、IDE 中集成可视化与转换工具。

从理念上看，JSON 诞生于系统间通信的时代，强调规则与明确性。而 TOON 更偏向人类的表达习惯，强调信息的清晰传达而非语法的完整堆砌。这并非一场革命，而是一种深刻的转变：数据表达正从冗余走向精炼，从堆砌走向克制。

写在最后

TOON 会全面替代 JSON 吗？大概率不会，而这也不是它的目标。它更像是一种为 AI 时代而生的补充工具，核心价值在于更高的效率、更好的可理解性以及对 Token 成本的天然优化。

如果说 JSON 奠定了通用信息系统的数据表达基石，那么 TOON 有望在以大语言模型为核心的体系中，塑造新一代高效的数据沟通范式。对于经常与 AI 模型打交道的开发者而言，了解甚至尝试 TOON，或许能为你打开一扇优化工作流的新窗口。

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