

在大模型逐渐融入业务系统的阶段,结构化数据输入/输出已成为落地应用的必需:RAG 检索结果、Agent 工具调用参数、业务查询结果、批处理列表等都需要让自然语言与“可机读”的结构化格式互通。事实标准是 JSON,但在高频调用、海量数据场景下,JSON 的标点开销会显著推高 token 成本。
如下JSON格式的例子:
{
"users": [
{"id": 1, "name": "Alice", "role": "admin"},
{"id": 2, "name": "Bob", "role": "user"}
]
}Tokens 为 47:

采用 TOON 格式之后,内容明显减少:
users[2]{id,name,role}:
1,Alice,admin
2,Bob,userTokens 为:24

差异的核心在于:TOON 用“缩进 + 一次性字段声明”的方式消除了绝大部分语法标点的冗余;当你在生产环境每天传输成千上万条记录时,冗余标点的累计开销会直接转化为可观的 API 费用。实践表明,TOON 在输入侧常带来 40–60% 的 token 节省。
TOON格式在LLM调用时候除了在Token数量上的优化之外,不可忽略的是LLM检索准确率。如果单纯Token数量减少了,而准确率下降了,那意义就不大了。
以下是TOON官方仓库给出的综合效率排名:
TOON ████████████████████ 26.9 │ 73.9% acc │ 2,744 tokens
JSON compact █████████████████░░░ 22.9 │ 70.7% acc │ 3,081 tokens
YAML ██████████████░░░░░░ 18.6 │ 69.0% acc │ 3,719 tokens
JSON ███████████░░░░░░░░░ 15.3 │ 69.7% acc │ 4,545 tokens
XML ██████████░░░░░░░░░░ 13.0 │ 67.1% acc │ 5,167 tokensTOON 的准确率达到 73.9% (JSON 的准确率为 69.7%),同时使用的标记数减少了 39.6% 。可以看到TOON不仅在Token数量上有优势,在准确率上也有明显优势。更多基准测试结果请参考TOON官方仓库:
https://github.com/toon-format/toon
TOON 格式在处理统一类型的对象数组时表现出色,但在某些情况下,其他格式更为合适:
对于数据格式转换,各主流语言都有好用的SDK可以直接拿来使用。以Java为例,可以使用:
<dependency>
<groupId>com.felipestanzani</groupId>
<artifactId>jtoon</artifactId>
<version>0.1.2</version>
</dependency>用法也是非常简单,核心API如下:
// Java 对象 → TOON 字符串
String toon = JToon.encode(object);
// JSON 字符串 → TOON
String toon = JToon.encodeJson(jsonString);
// TOON → Java 对象
Object obj = JToon.decode(toonString);
// TOON → JSON 字符串
String json = JToon.decodeToJson(toonString);本文介绍了LLM调用时JSON格式调用在Token消耗的劣势,从而引出TOON格式。对于合适场景,如果目前Token消耗量偏高的应用,可以考虑在数据格式上进行优化,从而实现成本的优化。目前你都用什么格式呢?是否有用过TOON呢?留言区可以聊一聊。
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