基于 TOON + Next.js 来大幅节省 token 并运行大模型

用大模型时，"token不够用、成本太高"是很多开发者的痛点------传统的JSON格式数据传给大模型时，冗余符号多、token消耗大。而TOON格式+Next.js的组合，能轻松解决这个问题，既大幅减少token使用量，又不影响数据传递和解析，新手也能快速上手。

一、先搞懂：为什么需要TOON？

大模型的收费、上下文窗口限制都和"token数量"直接挂钩。我们常用的JSON格式虽然通用，但太"啰嗦"------大括号、引号、逗号一大堆，这些都会占用大量token，比如传递两条用户数据，JSON要写一堆重复结构：

json 复制代码

{
  "users": [
    { "id": 1, "name": "Alice", "role": "admin" },
    { "id": 2, "name": "Bob", "role": "user" }
  ]
}

而TOON（Token-Oriented Object Notation）是专门为大模型输入设计的紧凑格式，核心就是"删冗余、省token"。它借鉴了YAML的缩进结构和CSV的表格形式，同样的内容，TOON写法更简洁，token直接少一半：

toon 复制代码

users[2]{id,name,role}:
  1,Alice,admin
  2,Bob,user

简单说，TOON就像"数据压缩翻译官"------程序里仍用JSON处理数据，传给大模型前转成TOON，既不影响开发，又能省成本。

二、TOON的核心优势：不止省token

token省得多：比JSON少30%-60%的token，大型数据集（比如电商订单、用户列表）节省效果更明显，直接降低大模型调用成本。
大模型好理解：明确标注数组长度（比如[2]代表2条数据）和字段名，大模型能快速识别结构，减少解析错误，甚至检索准确率比JSON还高。
用法超简单：不用学复杂语法，去掉了JSON里多余的括号、引号，用缩进和逗号（或制表符）分隔，人类和机器都能看懂。
兼容现有工具：能和JSON自由互转，支持命令行（CLI）操作，轻松集成到现有项目里。

三、TOON + Next.js：手把手落地步骤

Next.js是常用的React框架，用来搭建前后端项目很方便。把TOON集成进去，只需3步，就能实现"传数据给大模型时自动省token"。

1. 安装TOON依赖

首先在Next.js项目根目录，用npm、pnpm或yarn安装TOON包：

bash 复制代码

# npm
npm install @toon-format/toon

# pnpm
pnpm add @toon-format/toon

# yarn
yarn add @toon-format/toon

如果需要用命令行转换JSON和TOON，还可以安装CLI工具（可选）：

bash 复制代码

npx @toon-format/cli --help

2. 在Next.js中编码/解码TOON

核心逻辑很简单：后端处理数据时用JSON，传给大模型前用encode转成TOON；如果大模型返回TOON格式，用decode转回JSON即可。

示例1：API路由中转换数据（常用场景）

在Next.js的app/api/llm-data/route.js（App Router）中，写一个接口，把JSON数据转成TOON传给大模型：

javascript 复制代码

import { encode } from '@toon-format/toon';
import OpenAI from 'openai'; // 以OpenAI为例，其他大模型同理

const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

export async function POST(request) {
  // 1. 接收前端传来的JSON数据（比如用户列表）
  const { users } = await request.json();
  
  // 2. 把JSON转成TOON（自动省token）
  const toonData = encode({ users });
  console.log('TOON格式数据：', toonData);
  // 输出结果：
  // users[2]{id,name,role}:
  //   1,Alice,admin
  //   2,Bob,user
  
  // 3. 把TOON传给大模型（用代码块包裹，方便模型识别）
  const prompt = `分析以下用户数据，返回角色为"user"的信息，格式保持TOON：
  \`\`\`toon
  ${toonData}
  \`\`\`
  `;
  
  // 4. 调用大模型并获取结果
  const response = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-4o',
    messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
  });
  
  // 5. （可选）如果大模型返回TOON，转成JSON给前端
  const llmToonOutput = response.choices[0].message.content.match(/```toon([\s\S]+?)```/)[1].trim();
  const resultJson = decode(llmToonOutput);
  
  return Response.json({ result: resultJson });
}

示例2：前端直接转换（少用，建议后端处理）

如果需要在前端转换（比如静态数据），也可以直接调用encode：

javascript 复制代码

// app/page.js
import { encode } from '@toon-format/toon';

export default function Home() {
  const userData = {
    users: [
      { id: 1, name: 'Alice', role: 'admin' },
      { id: 2, name: 'Bob', role: 'user' }
    ]
  };
  
  // 转成TOON
  const toonStr = encode(userData);
  
  return (
    <div>
      <h1>TOON格式数据</h1>
      <pre>{toonStr}</pre>
    </div>
  );
}

3. 进阶技巧：用CLI批量转换数据

如果有大量JSON文件（比如数据集），可以用TOON的CLI工具批量转成TOON，再导入Next.js项目，节省开发时间：

bash 复制代码

# 把JSON文件转成TOON，保存到output.toon
npx @toon-format/cli ./data/users.json -o ./data/users.toon

# 查看转换后的token节省情况（关键！）
npx @toon-format/cli ./data/users.json --stats

四、实际效果：到底能省多少？

根据官方基准测试，TOON在常见场景下的表现很能打：

电商订单数据：比JSON省35%以上token，比XML省38%以上；
日常分析数据：比JSON省58%以上token，比XML省65%以上；
大模型检索准确率：平均比JSON高5%左右，比如GPT-5中TOON准确率96.1%，JSON仅86.4%。

简单说：用TOON后，同样的预算能传更多数据给大模型，同样的上下文窗口能塞下更复杂的内容，还不影响结果准确性。

五、注意事项：别用错场景

TOON不是"万能的"，要注意适用范围：

适合场景：结构统一的数组对象（比如用户列表、订单数据、表格数据），这是它最擅长的；
不适合场景：深度嵌套、结构混乱的数据（比如不规则的JSON），这时JSON反而更高效；
仅用于大模型输入：TOON是为大模型设计的，不建议用在API接口、数据库存储等场景，这些地方还是用JSON。

六、总结

TOON + Next.js的组合，本质是"用简单的格式转换，解决大模型的token浪费问题"。不用重构现有项目，只需加几步转换代码，就能大幅降低大模型调用成本，还能提升数据解析效率，尤其适合需要频繁给大模型传结构化数据的Next.js项目。