TOON, Token-Oriented Object Notation, es un nuevo formato de datos que promete reducir el consumo de tokens entre 30 y 60 por ciento frente a JSON y además mejorar la comprensión de los LLM sobre los datos. Sin embargo, cuando se comparan los benchmarks oficiales con pruebas independientes aparecen discrepancias significativas que merecen un análisis detallado.

Resumen de los resultados oficiales: Los responsables de TOON publicaron resultados basados en 201 preguntas de recuperación de datos distribuidas en varios tipos de conjuntos. En ese estudio oficial TOON alcanzó 68.7 por ciento de aciertos frente al 65.7 por ciento de JSON y además reportó un ahorro medio de tokens cercano al 39.5 por ciento. Los conjuntos incluidos fueron tablas sencillas, datos anidados de comercio electrónico, series temporales, datos de GitHub y registros de eventos con distintos grados de complejidad.

Resultados de pruebas independientes: Investigadores externos evaluaron TOON en escenarios distintos y obtuvieron números muy diferentes. En un test con GPT-4.1-nano sobre datos tabulares TOON quedó en puestos bajos con 47.5 por ciento de acierto frente a JSON con 52.3 por ciento y formatos como Markdown-KV que superaron el 60 por ciento. En otro experimento con GPT-5-nano sobre estructuras anidadas TOON quedó en último lugar con 43.1 por ciento mientras YAML y Markdown lo superaron con holgura.

Qué explica la discrepancia: Existen varias causas plausibles. Primero, la composición de los conjuntos de datos no fue la misma: los tests oficiales incluyeron pistas y casos donde TOON está optimizado, mientras que las pruebas independientes usaron configuraciones y preguntas que pudieron penalizar la representación compacta. Segundo, la complejidad y distribución de preguntas cambia mucho los resultados: consultas sencillas de campo favorecen formatos compactos pero agregaciones complejas o consultas anidadas requieren estructuras más explícitas. Tercero, la selección de modelos importa: hay variación marcada entre modelos como GPT-5-nano, Claude Haiku y modelos ligeros como GPT-4.1-nano. Cuarto, la forma de contar tokens y el tokenizador empleado puede alterar los recuentos y las comparativas de eficiencia.

El dilema eficiencia frente a comprensión: Las pruebas independientes muestran que la compacidad extrema reduce tokens pero también puede restar contexto útil al modelo. El mejor formato en precisión en ciertas pruebas fue más verboso y usó muchas más tokens que TOON, lo que sugiere que a veces la claridad y redundancia estructural ayudan más a un LLM que la mera economía de tokens.

Consideraciones por tipo de uso: TOON parece especialmente apropiado para datos tabulares uniformes y consultas de recuperación de campos donde la eficiencia de tokens es prioritaria. Por el contrario, puede rendir peor en datos anidados, consultas que requieren razonamiento profundo o cuando se usan modelos que no manejan bien su representación compacta.

Recomendación práctica: No hay formato universalmente mejor. Si su proyecto requiere ahorro de tokens y trabaja con tablas uniformes, TOON merece una prueba. Si la precisión en estructuras complejas es crítica, es preferible usar formatos más explícitos. En cualquier caso conviene realizar pruebas propias con sus datos reales y los modelos que vayan a emplear.

Cómo puede ayudar Q2BSTUDIO: En Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida y podemos ayudarle a diseñar pruebas de benchmark reproducibles que comparen formatos como TOON, JSON, YAML o Markdown en sus casos reales. Ofrecemos servicios de integración y pruebas de inteligencia artificial y podemos adaptar pipelines que optimicen tokens sin sacrificar precisión. Si necesita prototipado o migración hacia representaciones más eficientes podemos desarrollar soluciones a medida. Con experiencia en ciberseguridad y pentesting también garantizamos que los procesos de evaluación cumplan requisitos de seguridad.

Nuestros servicios incluyen consultoría en inteligencia artificial y IA para empresas, desarrollo de agentes IA, servicios cloud AWS y Azure, y soluciones de inteligencia de negocio y Power BI para explotar los datos tras el formato. Si quiere explorar opciones de implementación de IA en sus productos visite nuestra sección de IA para empresas y para proyectos que requieran adaptaciones específicas de datos y aplicaciones vea nuestros servicios de software a medida.

Conclusión: TOON es una propuesta prometedora en ahorro de tokens y eficiencia, pero los resultados de precisión no son uniformes y dependen del tipo de datos, las preguntas, el modelo y la tokenización. Trátelo como una herramienta especializada y haga pruebas con su propio stack antes de adoptarlo en producción. Q2BSTUDIO puede acompañarle en ese proceso con servicios de pruebas, automatización, implementación en la nube y análisis de inteligencia de negocio utilizando herramientas como Power BI. Palabras clave relevantes para su búsqueda: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi.