¡JSON te está haciendo perder dinero!

Si trabajas con modelos de lenguaje, cada vez que metes un bloque JSON inflado dentro de un prompt estás consumiendo tokens y por tanto dinero. Llaves, comillas repetidas y nombres de campo repetidos actúan como vampiros de tokens que inflan tus facturas en OpenAI, Anthropic o cualquier proveedor. Muchos equipos tocan límite de contexto, ven latencias mayores y reciben errores de contexto demasiado largo porque JSON no está pensado para optimizar prompts de LLM.

Por suerte existe una alternativa pensada para este problema: TOON, Token Oriented Object Notation, ideada por Johann Schopplich. TOON reduce tokens hasta en 60 por ciento en escenarios tabulares y mejora la precisión en tareas de recuperación al ofrecer un formato más compacto y predecible para LLMs.

Qué hace diferente a TOON frente a JSON: menos puntuación innecesaria, cabeceras de campos que evitan repetir claves por fila, marcadores de longitud que ayudan al modelo a anticipar la estructura, y opciones de delimitador como tabulador o pipe que tokenizan mejor en muchos tokenizadores. Eso lo hace ideal para listas de usuarios, analytics, catálogos y repositorios, y mantiene formatos compactos incluso en anidamientos sencillos.

Benchmarks reales muestran ahorros contundentes usando el tokenizador de un modelo de última generación: repositorios GitHub top 100 8 745 tokens frente a 15 145 con JSON ahorro 42 por ciento; analytics diarios 180 días 4 507 frente a 10 977 ahorro 59 por ciento; pedidos e commerce 166 frente a 257 ahorro 35 por ciento. En conjunto 13 418 frente a 26 379 ahorro medio 49 por ciento. Además TOON alcanza 70 por ciento o más en tareas de recuperación en varios LLMs usando mucho menos tokens.

Si necesitas ayuda para aplicar estas optimizaciones en tus productos, en Q2BSTUDIO somos especialistas en integrar soluciones de inteligencia artificial en software real. Desarrollamos aplicaciones a medida y software a medida que incorporan formatos y pipelines optimizados para LLMs, reduciendo costes y latencias sin sacrificar precisión. Puedes conocer nuestras soluciones de inteligencia artificial en nuestra página de inteligencia artificial y ver ejemplos de desarrollo de apps y software a medida en la sección de desarrollo de aplicaciones.

Además ofrecemos despliegues en la nube y arquitectura gestionada para modelos y pipelines con soporte de servicios cloud aws y azure, servicios de inteligencia de negocio y dashboards con power bi, así como seguridad y pentesting para proteger tus datos y modelos. Si tu objetivo es integrar agentes IA, automatizar procesos con IA para empresas o escalar servicios de datos, podemos diseñar la solución personalizada que minimice consumo de tokens y maximice valor.

Conclusión: JSON sigue siendo útil para APIs tradicionales pero para prompts de LLM te está costando dinero. Adoptar formatos como TOON, optimizar delimitadores y ajustar pipelines en la nube puede reducir costes, mejorar precisión y ampliar la escalabilidad de tus soluciones IA. En Q2BSTUDIO combinamos experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y desarrollo de software a medida para llevar estas mejoras a producción. ¿Quieres que revisemos tu consumo de tokens y propongamos una arquitectura optimizada? Contáctanos y transformemos tu proyecto en una solución eficiente y segura.