仍在用原生JSON喂LLM？你可能正在白白浪费大量tokens、降低吞吐、拉高延迟与成本。TOON（Token-Oriented Object Notation）作为一种更紧凑、更高效的结构化数据格式，为大模型时代的“数据输入效率”提供了全新解法。
核心亮点
节省30%~60% tokens 相比JSON冗长的键值结构，TOON大幅压缩输入长度，是处理表格与结构化任务的高效利器。
成本可降低最多50% 更少tokens＝更少推理费用，特别适合高频请求、大批量数据传输的业务场景。
格式紧凑但表达清晰 兼具YAML的直观与CSV的简洁，结构化良好，便于LLM解析。
对表格数据尤其友好 行列式组织方式让TOON在数据分析、批量记录、结构化问答等场景中优势更突出。
已开源，可直接试用 项目托管于 GitHub，便于集成到现有生产环境或工具链中。
应用场景 / 用户反馈 / 实验结果
适合谁用？ 数据工程师、AI 应用开发者、SaaS产品团队、大规模数据处理平台，以及所有在意成本、延迟与吞吐的企业与研究团队。
典型反馈 / 使用效果
表格类任务token压缩效果最显著
大批量API调用的成本下降明显
数据传输延迟缩短，可提升LLM应用的实时性能
输入变短后，prompt管理与缓存命中率提升
项目/论文
GitHub仓库路径
toon-format/toon
#toon #LLM #token #JSON #数据格式 #AI工程化 #表格处理 #成本优化 #大模型落地 #高效输入
核心亮点
节省30%~60% tokens 相比JSON冗长的键值结构，TOON大幅压缩输入长度，是处理表格与结构化任务的高效利器。
成本可降低最多50% 更少tokens＝更少推理费用，特别适合高频请求、大批量数据传输的业务场景。
格式紧凑但表达清晰 兼具YAML的直观与CSV的简洁，结构化良好，便于LLM解析。
对表格数据尤其友好 行列式组织方式让TOON在数据分析、批量记录、结构化问答等场景中优势更突出。
已开源，可直接试用 项目托管于 GitHub，便于集成到现有生产环境或工具链中。
应用场景 / 用户反馈 / 实验结果
适合谁用？ 数据工程师、AI 应用开发者、SaaS产品团队、大规模数据处理平台，以及所有在意成本、延迟与吞吐的企业与研究团队。
典型反馈 / 使用效果
表格类任务token压缩效果最显著
大批量API调用的成本下降明显
数据传输延迟缩短，可提升LLM应用的实时性能
输入变短后，prompt管理与缓存命中率提升
项目/论文
GitHub仓库路径
toon-format/toon
#toon #LLM #token #JSON #数据格式 #AI工程化 #表格处理 #成本优化 #大模型落地 #高效输入
