Los modelos de lenguaje grande trabajan leyendo la información en pequeñas piezas llamadas tokens. Estos tokens actúan como bloques de construcción y determinan dos aspectos críticos: el coste de las llamadas a APIs o al uso de GPU y la memoria disponible para el modelo, conocida como ventana de contexto. Cuando entregamos datos estructurados al modelo, el formato elegido influye directamente en cuántos tokens se consumen. Formatos comunes como JSON son fáciles de usar pero no eficientes en tokens, porque repiten nombres de campos y añaden sobrecarga estructural que incrementa costes y reduce la capacidad útil del contexto.

TOON, Token-Oriented Object Notation, es un formato de serialización de datos creado para reducir el consumo de tokens al enviar datos estructurados a LLM. Lanzado en 2025, TOON prioriza la compacidad sin sacrificar la legibilidad humana, y en muchos casos reduce entre 30 y 60 por ciento el número de tokens frente a JSON al eliminar la repetición de nombres de campo y simplificar la estructura.

La idea básica de TOON es tabular. Se declaran una vez los nombres de campo en un encabezado y las filas siguientes solo contienen valores. Un ejemplo sencillo de colección de productos en TOON: items[3]{sku,name,qty,price}: A1,Widget,2,9.99 B2,Gadget,1,14.5 C3,Doohickey,5,7.25. Esta forma elimina la repetición de claves y reduce la sobrecarga sintáctica.

Eficiencia y ahorro real. En ejemplos prácticos se ha observado una reducción de tokens superior al 50 por ciento para conjuntos de datos tabulares comparables. El ahorro proviene de dos factores principales: no repetir nombres de campo por cada objeto y reducir marcadores estructurales redundantes que consumen tokens en formatos más verbosos.

Por qué los LLM entienden TOON sin entrenamiento específico. TOON combina patrones familiares de YAML y CSV. Los modelos ya han visto ejemplos de formatos tabulares y de texto con estructura similar, por lo que son capaces de inferir la semántica de TOON por transferencia. La mejor práctica es mostrar el formato con un ejemplo en el prompt en lugar de describirlo textualmente, lo que permite al modelo adaptarse y parsear de forma natural.

Cuándo usar TOON. TOON es ideal para datos tabulares con objetos homogéneos, como inventarios, registros de usuarios, resultados de análisis, contextos para sistemas RAG y paneles analíticos. Si tu flujo de trabajo implica enviar grandes listas de entidades con campos consistentes, TOON puede reducir costes y aumentar la cantidad de contexto útil disponible para razonamiento y toma de decisiones.

Cuándo evitar TOON. No es recomendable cuando los datos presentan anidamiento profundo o estructuras heterogéneas con campos opcionales que varían entre objetos. Tampoco reemplaza JSON para definiciones de herramientas, esquemas de funciones o integraciones que requieren OpenAPI, ya que los proveedores de LLM y las librerías de orquestación esperan JSON en esos casos.

Implementaciones y ecosistema. Desde 2025 existen bibliotecas comunitarias en varios lenguajes que facilitan la adopción: implementaciones en Python, JavaScript, PHP, Dart, Go y más permiten parsear y generar TOON para integrarlo en pipelines de producción. Esto facilita incorporar TOON en sistemas existentes sin necesidad de entrenamiento adicional del modelo.

Ejemplos de uso en empresas. Equipos de producto que trabajan con cuadros de mando, pipelines de extracción y enriquecimiento para RAG, o clasificadores masivos pueden reducir costes operativos al adoptar TOON para el paso de datos. En escenarios de analítica y business intelligence, el ahorro de tokens se traduce en mayor escala y mejor uso de la ventana de contexto para inferencias complejas.

Limitaciones técnicas. Para llamadas a funciones, definiciones de APIs o integraciones que dependen de esquemas estrictos, sigue siendo preferible JSON. También hay que considerar la compatibilidad con herramientas de terceros que no reconocen formatos alternativos, y evaluar la complejidad de transformar datos entre TOON y los formatos internos de cada sistema.

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Conclusión. TOON no pretende sustituir JSON universalmente, sino ofrecer una optimización dirigida cuando los datos son tabulares y uniformes. Para equipos que operan LLM a escala y buscan reducir costes y ampliar capacidad de contexto, TOON es una alternativa valiosa. En Q2BSTUDIO acompañamos desde la evaluación técnica hasta la implantación en producción para que tu empresa aproveche al máximo las ventajas de la eficiencia en tokens y las capacidades avanzadas de IA.