大模型悄悄话：JSON和TOON谁更省‘字数’

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AI时代的数据格式新战场：TOON与JSON谁更高效？一文看懂token经济的秘密。

核心内容：
1. 数据格式进化史：从INI、XML到JSON的技术迭代
2. TOON格式的创新设计及其token效率优势
3. 大模型时代下数据格式选择的实战对比分析

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

1 引言

数据格式的进化史，就像一部“工具升级记”——每一代都为解决当时的技术痛点而生。从早期简单的INI配置文件，到啰嗦却严谨的XML，再到轻便的JSON、易读的YAML，如今又迎来了AI时代的新选手：TOON（TOken Object Notation，token对象标记法）。当大语言模型（LLMs）成为主流，“token效率”（模型处理的“文字最小单位”用量）成了新战场。今天咱们就顺着数据格式的时间线，看看TOON这位“后起之秀”和JSON这位“老牌强者”到底谁更胜一筹。

2 数据格式的进化史：从简单到智能

不同时代的技术需求，催生出了不同特点的数据格式。就像手机从功能机到智能机的升级，数据格式也在“便捷性”和“功能性”之间不断平衡。

2.1 初代选手：INI文件（配置界的“记事本”）

INI是最早的配置文件格式之一，简单直接到像写便签。它用“分区+键值对”的方式存数据，比如给软件设置数据库地址、账号密码：

[database]; 配置分区：数据库相关设置
host=localhost  ; 数据库地址：本地服务器
port=5432; 端口号：5432
username=admin  ; 用户名：admin
password=secret ; 密码：secret

优点是“一看就懂”，至今在Windows系统和简单配置场景里还很常用，但缺点也明显——没法存复杂的嵌套数据。

2.2 严谨派：XML（结构控的“强迫症福音”）

随着网页服务和复杂数据交换的需求增加，XML（可扩展标记语言）登场了。它用成对的标签定义结构，支持多层嵌套和数据验证，比如描述一本书的信息：

<book>
  <title>AI入门指南</title>
  <author>
    <name>张三</name>
    <age>35</age>
  </author>
  <price>59.9</price>
</book>

XML的“严谨”让它成了早期网页服务（如SOAP API）的核心，但也因为太“啰嗦”——标签重复率高，数据量一大就变得臃肿，开发者写起来也费劲。

2.3 人气王：JSON（数据交换界的“万金油”）

为了平衡“结构”和“轻便”，JSON（JavaScript对象标记法）应运而生。它去掉了XML的冗余标签，用大括号、方括号定义对象和数组，比如同样描述用户数据：

{
  "name":"张三",// 键名：姓名，值：张三
  "age":28,// 键名：年龄，值：28（数字不用加引号）
  "hobbies":["读书","编程"]// 键名：爱好，值：数组（有序列表）
}

JSON既容易被人类读懂，又能被机器快速解析，很快成了API接口、数据交换的“行业标准”——几乎所有编程语言、工具都支持它，就像“万金油”一样百搭。

2.4 文艺范：YAML（配置文件的“手写笔记”）

随着自动化部署（如CI/CD）的普及，开发者希望配置文件更“像自然语言”，YAML（YAML不是标记语言）就来了。它用“缩进”代替符号，比如配置一个服务：

server:
  host: localhost
  port: 8080
database:
  name: test_db
  user: root

YAML读起来像手写笔记，但缺点也很明显——缩进错一个空格就会报错，机器解析时容易出“小脾气”。

2.5 AI时代新选手：TOON（token省流“特长生”）

当大语言模型（LLMs）成为主角，新的痛点出现了：模型按“token”收费，数据格式越冗余，花的钱越多、处理速度越慢。TOON就是为解决这个问题而生的——它是专门为AI设计的“省流型”数据格式。

比如要存3个用户的信息，TOON是这样写的：

users[3]{id,name,role,email}:        // 定义：3个用户，包含字段id/name/role/email
1,Sreeni,admin,[email protected]    // 第1条数据：id=1，姓名=Sreeni，角色=管理员
2,Krishna,admin,[email protected]  // 第2条数据
3,Aaron,user,[email protected]       // 第3条数据

metadata{total,last_updated}:  // 元数据：总数和最后更新时间
3,2024-01-15T10:30:00Z        // 总数=3，更新时间=2024-01-15

TOON不像JSON那样重复写键名，而是用“表头+表格”的形式，把相同结构的数据压缩成一行，直接省掉了大量冗余字符。

3 TOON vs JSON：核心差异大比拼

JSON是“万能选手”，TOON是“AI专项特长生”，两者的差异主要集中在4个方面：

3.1 语法风格：“啰嗦工整”vs“简洁紧凑”

JSON用大括号{}、方括号[]、引号和逗号来定义结构，每个键值对都要写全；TOON用“缩进+表头”，相同结构的数据直接用逗号分隔成表格，像Excel一样简洁。

JSON示例（用户列表）

{
  "users":[
    {"id":1,"name":"Sreeni","role":"admin"},
    {"id":2,"name":"Krishna","role":"admin"},
    {"id":3,"name":"Aaron","role":"user"}
  ]
}

TOON示例（同用户列表）

users[3]{id,name,role}:
1,Sreeni,admin
2,Krishna,admin
3,Aaron,user

3.2 token效率：省一半token不是梦

对LLM来说，“token”就是成本。同样的数据，TOON能省30%-60%的token。比如上面的用户列表，我们来算笔账：

如果是包含几百条数据的大列表，TOON能帮你省下一大笔模型调用费，处理速度也会更快。

3.3 可读性：“熟悉感”vs“新习惯”

JSON因为用了十几年，开发者对它的语法非常熟悉，工具支持也多（比如格式化、校验工具）；TOON虽然初看有点陌生，但像表格一样的结构，看久了会觉得更直观，尤其是处理重复数据时。

3.4 适用场景：“万能百搭”vs“AI专属”

• 选JSON的情况
  做API接口、网页开发、和传统系统对接——毕竟它是行业标准，所有工具都认。
• 选TOON的情况
  给LLM喂数据、写AI Agent提示词、处理大量重复结构化数据——省token就是省成本、提效率。

4 实战对比：真实数据的“省流效果”

我们用一组包含商品信息的真实数据来对比，看看TOON的省流能力到底有多强：

JSON格式（商品列表）

{
  "products":[
    {"id":1,"name":"无线耳机","price":299,"stock":50},
    {"id":2,"name":"智能手表","price":899,"stock":30},
    {"id":3,"name":"充电宝","price":89,"stock":100},
    {"id":4,"name":"蓝牙音箱","price":399,"stock":25}
  ],
  "metadata":{"total":4,"updated_at":"2024-11-09"}
}

token数：≈180个

TOON格式（同商品列表）

products[4]{id,name,price,stock}:
1,无线耳机,299,50
2,智能手表,899,30
3,充电宝,89,100
4,蓝牙音箱,399,25

metadata{total,updated_at}:
4,2024-11-09

token数：≈85个

结论：TOON比JSON节省了约53%的token！数据量越大，这个比例会越明显。

5 总结：不是取代，而是互补

TOON和JSON不是“非此即彼”的对手，而是各有所长的“搭档”：

• JSON
  继续当“万能百搭款”，负责传统系统、API、网页的数据交换，靠兼容性稳坐“行业标准”宝座。
• TOON
  做“AI时代的省流专家”，专注LLM、AI agent等场景，用token效率帮开发者降本提速。

未来，我们可能会看到这样的场景：后端用JSON和数据库交互，前端用JSON渲染页面，但给AI模型传数据时，悄悄把JSON转成TOON——既保证了系统兼容性，又享受到了AI场景的效率优势。

对开发者来说，不用纠结“选哪个”，而是“什么时候用哪个”——毕竟，能解决问题的工具，就是好工具。