【前端进阶之旅】一种新的数据格式：TOON

文章目录

- 前言
- 一、为什么JSON在AI场景下成了负担
- [二、TOON 快速上手](#二、TOON 快速上手)
- - 1.对象
  - [2. 数组](#2. 数组)
  - [3. 对象数组](#3. 对象数组)
  - [4. 嵌套对象](#4. 嵌套对象)
- 三、TOON的优势
- - [1. Token的使用效率](#1. Token的使用效率)
  - [2. 更贴合模型的理解方式](#2. 更贴合模型的理解方式)
  - [3. 对开发者更加友好](#3. 对开发者更加友好)
  - [4. 在高度一致的数据中更具优势](#4. 在高度一致的数据中更具优势)
- 四、实际案例：为智能体准备高密度数据输入
- [五、TOON 的发展前景](#五、TOON 的发展前景)
- 六、理念层面的转变
- 总结

前言

作为一个前端开发者，我们已经非常习惯 JSON 这种数据格式了，不过今天我要给大家介绍一种新的数据格式：TOON

每当你打开一个 JSON 文件，映入眼帘的往往是成堆的花括号、字符串标记和分隔符。作为一种沿用多年的通用数据格式，它几乎无处不在：

接口返回
数据库存储
前端配置文件
......

等场景都离不开它的身影。但当技术重心逐步转向人工智能，尤其是以大语言模型为核心的系统时，JSON的局限性就开始暴露出来。

不妨设想一种全新的数据表达格式：体积更小、结构更直观、解析效率更高，而且从一开始就是为大语言模型设计的。

这正是我们今天要介绍的主角：Token-Oriented Object Notation，简称 TOON。

TOON可以看作是一种面向AI通信的新型数据格式，目标是让信息传递更精炼、更低成本，也更"懂模型"。

一、为什么JSON在AI场景下成了负担

在过去很长一段时间里，JSON 的确帮我们解决了大量工程问题。它结构清晰、规则统一，一度被视为"优雅"的数据表示方式。但进入以 token 为核心计量单位的 AI 时代后，这种优雅反而变成了一种累赘。

它逐渐拖慢系统的原因主要有以下几点：

符号密集：大量使用花括号、引号和分隔符，占据了宝贵的 token 空间。
字段反复出现：同一组键名在不同对象中被一遍又一遍地重复。
推理成本增加：对 GPT、Claude 等大语言模型来说，任何多出来的字符都会直接转化为费用。
处理效率不高：当 JSON 体量变大时，解析过程会明显变慢，尤其是在结构高度一致的情况下。
缺乏模型视角：JSON 的设计初衷是通用机器读写，而不是面向以 token 理解语义的模型。

一句话总结：JSON表达得太啰嗦了。

而 TOON 的价值就在于：用更少的 token，传达同样的信息，这在 AI 世界里至关重要。

二、TOON 快速上手

接下来我们来看一下 TOON 相关的基础用法，从这些基础用法中快速感受 TOON 是如何在不失去清晰度的情况下精简内容。

简单示例：

1.对象

json 复制代码

// JSON
{
  "username": "Tom",
  "score": 92,
  "country": "Canada"
}

json 复制代码

// TOON
username: Tom
score: 92
country: Canada

可以看到，TOON 去除了所有结构性噪音，没有花括号、分隔符或多余标记，只保留模型真正需要理解的关键信息。

2. 数组

json 复制代码

// json
{
  "tags": ["frontend", "backend", "ai"]
}

json 复制代码

// TOON
tags[3]: frontend,backend,ai

其中 [3] 用来标记数组中元素的数量，其余结构性信息不再显式表达 ------ 能省的，全都省掉了。

3. 对象数组

json 复制代码

// JSON
{
  "members": [
    {
      "uid": 101,
      "nickname": "Lily",
      "level": "owner"
    },
    {
      "uid": 102,
      "nickname": "Jack",
      "level": "guest"
    }
  ]
}

json 复制代码

// TOON
members[2]{uid,nickname,level}:
  101,Lily,owner
  102,Jack,guest

这里的{uid,nickname,level}用来声明字段顺序，相当于一次性定义数据结构；下面的每一行只填写对应值，从而在保持清晰含义的同时，大幅压缩了表达长度。

4. 嵌套对象

json 复制代码

// JSON
{
  "account": {
    "uid": 42,
    "details": {
      "years": 28,
      "location": "Singapore"
    }
  }
}

json 复制代码

// TOON
account:
  uid: 42
  details:
    years: 28
    location: Singapore

这种写法在层级关系上一目了然，既保留了结构表达，又避免了冗余符号。可以把 TOON 理解为介于 JSON 与 YAML 之间的一种折中方案，同时在设计上更贴近大语言模型的高效处理方式。

三、TOON的优势

1. Token的使用效率

在 JSON 表达中，花括号、分隔符以及重复出现的字段名都会持续消耗 token。而 TOON 通过压缩结构、合并语义信息，显著减少了无效字符的占比。在多组对比实验中，整体 token 使用量通常可以下降 40%～60%。

举个对比示例：

JSON 表示 → 268 个 token

TOON表示 → 158 个 token

当你需要频繁向大语言模型传递结构化数据时，这样的差距不仅意味着更低的调用成本，也往往带来更快的响应速度和更稳定的生成表现。

2. 更贴合模型的理解方式

TOON 的设计思路直接对齐了大语言模型的工作机制。

LLM 并不是"解析语法树"，而是基于 token 流来理解上下文含义。TOON 通过压缩结构符号、强化字段与取值之间的直接对应关系，让模型在更短的上下文中获取同样的信息。

举个例子，当模型需要判断 role: admin 与 role: user 的差异时，TOON 不会被多余的层级符号或重复键名干扰，模型注意力可以更集中地落在"字段含义"和"具体取值"上。这种贴近 token 推理路径的结构，往往能减少歧义，提高模型在分类、总结和推理任务中的稳定性。

3. 对开发者更加友好

从开发者的角度来看，TOON 同样保持了良好的可读性。它延续了缩进表达层级的直觉写法，却去掉了 JSON 中频繁出现的引号、逗号和嵌套括号，使结构信息一眼可见。

举个例子，这里有一份用户权限配置

使用 JSON 的表达方式为：

json 复制代码

{
  "user": {
    "id": 17,
    "settings": {
      "theme": "dark",
      "notifications": {
        "email": true,
        "sms": false
      }
    },
    "permissions": [
      {
        "resource": "dashboard",
        "access": "read"
      },
      {
        "resource": "admin",
        "access": "deny"
      }
    ]
  }
}

当你只想快速确认两件事：

这个用户有没有 admin 权限
通知配置到底开没开

你需要在大量括号、引号和嵌套结构中来回"数层级"。

如果换成 TOON 的表达方式：

json 复制代码

user:
  id: 17
  settings:
    theme: dark
    notifications:
      email: true
      sms: false
  permissions[2]{resource,access}:
    dashboard,read
    admin,deny

在这个版本中：

权限是否被拒绝一眼就能看到 admin,deny
通知配置沿着缩进自然展开
不需要关注任何结构性符号，只需要顺着语义读

可以看到，在快速排查一段用户配置或模型输入时，开发者无需在符号之间来回跳转视线，只需顺着缩进就能理解数据层级。这种"看结构，而不是看语法"的体验，在调试 prompt、构建示例数据或课堂讲解时尤其友好，也更适合直接作为人类与模型之间的中间表示格式。

4. 在高度一致的数据中更具优势

当数据集中包含大量结构相同的记录时，例如订单流水、行为日志或系统事件，TOON 的价值会被进一步放大。相比之下，JSON 需要在每一条记录中重复完整的字段结构，而 TOON 采用"先定义结构、再填充数据"的方式，更加紧凑高效。

以成千上万条交易记录为例，字段往往固定为时间、类型、金额、状态等几项。在 TOON 中，这些字段只需要声明一次，后续每一行只关心对应的值即可。这种模式优先的表达方式，不仅减少了体积，也让模型和开发者都能更快把注意力集中到真正变化的数据上。

对于需要批量喂给 LLM 的统一数据，TOON 天然更合适：结构稳定、噪音更少、信息密度更高。

四、实际案例：为智能体准备高密度数据输入

设想这样一个场景：你正在为一家在线平台开发一个运营分析型 AI 助手，它需要在对话中即时分析大量订单流水，并回答诸如"最近一周成交额趋势如何""哪些品类增长最快"之类的问题。

模型背后要读取的是成百上千条结构高度一致的订单记录。

JSON 表达方式

json 复制代码

{
  "orders": [
    {
      "orderId": "O1001",
      "customer": "C01",
      "total": 299.99,
      "createdAt": "2026-01-03",
      "type": "Appliance"
    },
    {
      "orderId": "O1002",
      "customer": "C02",
      "total": 38.00,
      "createdAt": "2026-01-02",
      "type": "Stationery"
    }
  ]
}

TOON 表达方式

json 复制代码

orders[800]{orderId,customer,total,createdAt,type}:
  O1001,C01,299.99,2026-01-03,Appliance
  O1002,C02,38.00,2026-01-02,Stationery

效果对比：

token 使用量明显下降（约减少 40% 左右）
数据结构一次定义，模型更容易识别和复用模式
对话推理更顺畅，响应速度更快，调用成本更低

在这种形式下，AI 不再把精力浪费在解析层层语法结构上，而是能够直接聚焦于数据背后的趋势、异常和洞察本身。下面是这两种表达方式一个具体的对照表：

当我们将同一批交易流水分别以 JSON 和 TOON 的形式提供给模型时，整体性能差异非常直观。

数据格式	数据体积（KB）	Token数量	解析耗时（ms）
JSON	255	2,710	252
TOON	150	1,680	108

在保持数据内容完全一致的前提下，TOON 在多个维度上都表现出明显优势：

数据体积更小，传输与加载成本更低
token 数量显著下降，直接减少模型调用费用
结构更简单，模型和系统的解析时间同步缩短

换句话说，TOON 用更少的文本承载了同样的信息密度，而这种高效、低噪音的数据表达方式，正是现代 AI 工作流在规模化运行时所迫切需要的。

五、TOON 的发展前景

作为一种仍在成长中的数据表示方式，TOON 目前还处在早期阶段，但它所指向的方向非常清晰，尤其契合 AI 与 LLM 驱动的应用形态。围绕它，未来很可能会出现一系列配套能力的完善与扩展，例如：

在主流技术生态中出现类似 json-to-toon 的自动转换工具，降低迁移成本。
面向大语言模型直接发布的TOON 原生数据集，减少中间格式转换。
各类 Prompt / Agent 框架（如 LangChain、LlamaIndex 等）在内部数据流转中引入 TOON，以提升紧凑度与稳定性。
在编辑器、IDE 或 Notebook 环境中集成可视化与自动转换工具，实现无感切换。

从长期来看，TOON 并不一定要彻底取代 JSON 这种成熟的通用格式。但在以 AI 为中心的数据流中，它很有可能演化为一种更自然的中间语言，承担起"人类表达意图"与"模型高效理解"之间的桥梁角色。

六、理念层面的转变

JSON 诞生于一个强调系统对系统通信的年代 ------ 规则严格、结构明确，但也不可避免地显得繁复而生硬。

TOON 的取向则明显不同。它更偏向人类的表达习惯，强调表达是否清楚，而不是符号是否齐全；关注信息本身的意义，而非外围的语法装饰。

如果借用哲学的视角来类比，维特根斯坦曾提出："语言的边界，就是世界的边界。"在 AI 语境下，TOON 仿佛在回应这一点：当结构更贴近理解，模型的世界也随之变得更清晰。

这并不是一次轰轰烈烈的革命，而是一种安静却深刻的变化 ------ 数据表达正在从堆砌走向克制，从冗余走向精炼。

总结

TOON 会不会在所有场景中全面替代 JSON？大概率不会 ------ 而这本身也并不是它的目标。

它更像是一种为新时代而生的补充工具，核心价值在于更高的效率、更好的可理解性，以及对 token 成本的天然敏感。

如果说 JSON 奠定了信息系统的数据表达方式，那么 TOON 很可能会在以大语言模型为核心的体系中，塑造 AI 时代的数据沟通范式。

好啦，今天的分享就到这里，欢迎在评论区交流互动，咱们下一篇文章再见👋