En el mundo de los modelos de lenguaje grande LLMs cada token cuenta. Como desarrolladores buscamos optimizar los prompts y reducir el consumo de tokens para bajar costes y acelerar respuestas. Aunque JSON ha sido el rey del intercambio de datos ha surgido un nuevo formato pensado para ahorrar tokens TOON Token Object Notation. Vamos a ver en qué se diferencian y cuándo puede interesarte usar TOON.

Qué es JSON

JSON JavaScript Object Notation es un formato ligero para intercambio de datos fácil de leer para humanos y máquinas. Se apoya en dos estructuras básicas una colección de pares nombre valor y una lista ordenada de valores. Un ejemplo simplificado en estilo JSON sería { name : John Doe , age : 30 , isStudent : false , courses : [ { title : History , credits : 3 } , { title : Math , credits : 4 } ] } Aunque JSON es ubicuo y está muy soportado su verbosidad aumenta el número de tokens por los nombres repetidos y los caracteres estructurales llaves corchetes comas y comillas.

Qué es TOON

TOON Token Object Notation es un formato más compacto y eficiente en tokens diseñado teniendo en cuenta las necesidades de los LLMs. Busca representar datos estructurados con la menor sobrecarga posible usando una sintaxis más concisa. El mismo ejemplo anterior en estilo TOON podría presentarse así ( name: John Doe , age: 30 , isStudent: false , courses: [ (title: History , credits: 3) , (title: Math , credits: 4) ] ) TOON sustituye las llaves por paréntesis y elimina la necesidad de comillas alrededor de las claves lo que reduce caracteres y tokens especialmente en conjuntos de datos grandes.

Ventaja en ahorro de tokens

La principal ventaja de TOON es la reducción de tokens. En el ejemplo pequeño anterior JSON puede ocupar alrededor de 15 tokens mientras que TOON se queda en 12 tokens lo que equivale a un ahorro del 20 por ciento. En escenarios con grandes arrays de objetos o plantillas repetitivas ese ahorro se multiplica al evitar comillas en las claves y al usar una estructura más compacta. Además si quieres maximizar el ahorro es recomendable aplanar estructuras JSON profundas antes de convertirlas. Los objetos y arrays anidados generan claves redundantes y sobrecarga estructural que se pueden minimizar transformando los datos a una estructura más lineal.

Cuándo usar TOON

TOON es especialmente útil cuando la interacción es directa con LLMs y el conteo de tokens es una prioridad. No obstante JSON sigue siendo el estándar industrial con amplio soporte en librerías APIs y herramientas por lo que TOON no sustituye a JSON en todos los casos. Considera los siguientes puntos LLM specific interactions TOON es ideal para prompts y payloads donde ahorrar tokens es crítico Tooling y soporte JSON tiene un ecosistema enorme mientras que TOON es emergente Readability TOON sigue siendo legible pero algunos desarrolladores prefieren la sintaxis familiar de JSON para depuración y mantenimiento.

Buenas prácticas

Usa TOON para payloads que se envían frecuentemente a modelos de lenguaje y combina su uso con estrategias como aplanado de datos compresión semántica y eliminación de claves redundantes. Valida siempre la interoperabilidad con tus herramientas y crea adaptadores que conviertan entre JSON y TOON según convenga.

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Conclusión

TOON es una alternativa interesante a JSON cuando se trabaja con LLMs y se busca optimizar el conteo de tokens. No reemplaza a JSON en todos los contextos pero es una herramienta valiosa para integrar en workflows de IA. En Q2BSTUDIO podemos ayudarte a evaluar cuándo implementar TOON y a desarrollar soluciones a medida que aprovechen sus ventajas junto con prácticas de ciberseguridad y cloud para maximizar rendimiento y ahorro.