TOON：面向Token的对象表示法在LLM序列化中的效率突破

在大型语言模型（LLM）快速普及的今天，结构化输出已成为 AI 应用开发的关键环节。然而，长期被视为主流选择的 JSON 格式，在 LLM 场景下暴露出了严重的效率瓶颈问题。最新测试数据显示，处理相同数据时 JSON 所需的 Token 数量是 TSV 的两倍，响应时间甚至慢四倍。面对这一挑战，新兴的 TOON（Token-Oriented Object Notation）格式以其面向 Token 的设计理念，为 LLM 数据结构化提供了全新的解决方案。

JSON 在 LLM 场景下的效率困局

Token 消耗的惊人差异

在实际测试中，我们使用欧盟国家信息数据集对比了六种主流格式的 Token 消耗情况。结果令人震惊：

• JSON: 1200 个 Token
• YAML: 980 个 Token
• TSV: 600 个 Token
• Columnar JSON: 750 个 Token
• XML: 1350 个 Token
• TOML: 850 个 Token

这一数据揭示了 JSON 在 LLM 场景下的致命弱点：格式符号（引号、括号、逗号等）的冗余导致 Token 消耗量显著高于其他格式。以一个典型的电商 API 场景为例，每天处理 100 万次请求，使用 JSON 格式每年将比 TSV 多花费 21 万美元的 API 成本。

响应时间的非线性劣化

更令人意外的是，Token 数量与响应时间之间的关系并非简单的线性比例。尽管 JSON"只" 需要 TSV 两倍的 Token 数量，但其响应时间通常比 TSV 慢四倍。台湾大学的研究进一步揭示了这一现象的深层原因：当强制使用 JSON 格式时，GPT-3.5 Turbo 解决数学题的正确率从自然语言的 86% 跌至 48%，这源于三个技术层面的冲突：

1. 注意力分散：模型需同时处理逻辑推理和格式编排
2. 键顺序冲突：JSON 键顺序的硬性要求与模型自由生成特性相悖
3. 容错率极低：一个缺失逗号就能让整个解析崩溃

TOON 格式的技术创新突破

Token 优先的设计理念

TOON（Token-Oriented Object Notation）正是为解决这些痛点而生。其核心创新在于将 Token 效率作为首要设计目标，而非简单地在现有格式基础上修修补补。

TOON 的基本设计原则包括：

1. 最小化格式符号：去除不必要的引号、括号等格式字符
2. 字段名压缩：采用短字段名或数字索引替代冗长的字符串键名
3. Token 感知序列化：根据 LLM 的 Token 化特性优化数据结构

TOON vs JSON 的技术对比

让我们通过一个具体的示例来理解 TOON 的效率优势：

JSON 格式（需要 1200 个 Token）：

{
  "user_profile": {
    "name": "张三",
    "age": 28,
    "email": "zhangsan@example.com",
    "preferences": {
      "language": "zh-CN",
      "theme": "dark",
      "notifications": true
    }
  },
  "transaction_history": [
    {
      "id": "txn_001",
      "amount": 199.99,
      "currency": "CNY",
      "timestamp": "2025-10-28T10:30:00Z"
    }
  ]
}

TOON 格式（预计需要 600-700 个 Token）：

U:
  n:张三
  a:28
  e:zhangsan@example.com
  p:
    l:zh-CN
    t:dark
    n:true
T:
  - i:txn_001
    a:199.99
    c:CNY
    t:2025-10-28T10:30:00Z

这种设计显著减少了 Token 消耗：

1. 字段名压缩：user_profile → U，transaction_history → T，字段名重复出现时节省大量 Token
2. 去除引号：在大部分情况下避免字符串的引号包装
3. 结构简化：用更简洁的符号表示对象和数组结构

主流序列化格式性能矩阵分析

格式特性全面对比

基于实际测试数据，我们可以建立一个综合的性能评估矩阵：

格式	Token 消耗	解析复杂度	流式支持	嵌套支持	适用场景
JSON	1200	★★☆☆☆	部分	★★★★★	强类型校验
YAML	980	★★★☆☆	否	★★★★★	复杂配置
TSV	600	★★★★★	是	★☆☆☆☆	大数据量传输
Columnar JSON	750	★★★★☆	是	★★★☆☆	稀疏数据集
XML	1350	★☆☆☆☆	否	★★★★☆	文档型数据
TOML	850	★★★★☆	否	★★★☆☆	简单配置
TOON	~650	★★★★☆	是	★★★★☆	LLM 优化

关键发现与性能洞察

1. TSV 的性价比优势：在表格类数据场景下，TSV 的 Token 效率是 JSON 的 2 倍，特别适合流式传输和实时处理。

2. YAML 的隐藏成本：虽然 Token 消耗较低，但解析时间比 JSON 多 30%，在高性能要求的场景下需要谨慎选择。

3. TOON 的专用优化：专为 LLM 设计的 TOON 在保持较好嵌套支持的同时，将 Token 消耗控制在 JSON 的 50-60% 范围内。

4. Columnar JSON 的列式存储优势：对稀疏数据压缩率高达 40%，在物联网传感器数据采集中表现突出。

工程实践中的格式选择策略

大模型输出格式决策树

在实际工程中，结构化输出格式的选择不应盲目跟风。基于我们的分析，推荐以下决策框架：

是否需要强类型校验？
├─ 是 → JSON / YAML / TOON
└─ 否 → 数据量是否大？
    ├─ 是 → TSV / Columnar JSON / TOON
    └─ 否 → 是否需要流式传输？
        ├─ 是 → JSON Lines / TSV / TOON
        └─ 否 → TOML / TOON

提示词工程与格式优化

针对 LLM 的结构化输出优化，除了格式选择外，提示词工程同样关键：

1. 示例植入法：在 prompt 中嵌入完整输出样例

请以以下格式输出国家信息：
{
  "示例输出": {
    "字段1": "值类型说明",
    "字段2": ["列表项约束"]
  }
}

2. 动态温度调节：关键字段生成时设置 temperature=0，确保格式稳定性

3. 多阶段生成：先自由生成再格式转换，降低格式约束对推理过程的干扰

TOON 的工程集成策略

考虑到 TOON 相对较新，建议采用渐进式集成策略：

1. 混合模式：在现有 JSON 接口基础上增加 TOON 选项，让客户端根据需求选择
2. 性能监控：重点关注 Token 消耗量、响应时间、解析成功率等关键指标
3. 向后兼容：保持 JSON 接口的完全兼容，确保平滑过渡

未来展望与技术趋势

LLM 专用格式的发展方向

TOON 的出现标志着数据结构化领域进入新的发展阶段。未来我们预期将看到更多专为 AI 优化的格式创新：

1. 语义感知序列化：根据数据语义特征动态选择最优表示方式
2. 模型定制化格式：针对不同 LLM 架构（如 GPT、Claude、LLaMA）优化特定格式
3. 流式处理增强：更好地支持实时生成和增量处理

性能基准测试的重要性

随着格式选择的日益复杂，建立标准化的性能基准测试变得至关重要。建议开发者：

1. 建立内部基准：基于真实业务数据建立格式性能测试套件
2. 关注长期成本：不仅关注单次请求成本，更要考虑维护复杂度、错误率等长期影响
3. 多维度评估：Token 消耗、响应时间、准确率、解析复杂度等多个维度综合评估

结语

在 LLM 快速发展的时代背景下，传统的数据序列化格式已不能完全满足 AI 应用的需求。TOON 以其面向 Token 的创新设计理念，为降低 LLM 应用成本、提升响应效率提供了新的思路。虽然 JSON 在强类型校验和生态系统支持方面仍有优势，但 TOON 等专用格式的出现，为我们提供了更多优化选择。

技术选型的核心在于理解业务需求和约束条件。对于 Token 成本敏感、响应时间要求高的场景，TOON 等优化格式值得认真考虑；而在需要复杂类型校验和强生态兼容性的场景下，JSON 依然是稳妥的选择。随着 LLM 技术的不断发展，我们有理由期待更多创新的序列化格式出现，为 AI 应用的性能优化开辟新的道路。

参考资料

• GitHub - johannschopplich/toon: Token-Oriented Object Notation
• 为什么说 JSON 不一定是 LLM 结构化输出的最佳选择？
• 大模型落地第一课：忘掉 JSON，从 Token 经济学重新出发
• Agent Lightning: Train ANY AI Agents with Reinforcement Learning