1 引言数据格式的进化史，就像一部“工具升级记”——每一代都为解决当时的技术痛点而生。从早期简单的INI配置文件，到啰嗦却严谨的XML，再到轻便的JSON、易读的YAML，如今又迎来了AI时代的新选手：TOON（TOken Object Notation，token对象标记法）。当大语言模型（LLMs）成为主流，“token效率”（模型处理的“文字最小单位”用量）成了新战场。今天咱们就顺着数据格式的时间线，看看TOON这位“后起之秀”和JSON这位“老牌强者”到底谁更胜一筹。 2 数据格式的进化史：从简单到智能不同时代的技术需求，催生出了不同特点的数据格式。就像手机从功能机到智能机的升级，数据格式也在“便捷性”和“功能性”之间不断平衡。 2.1 初代选手：INI文件（配置界的“记事本”）INI是最早的配置文件格式之一，简单直接到像写便签。它用“分区+键值对”的方式存数据，比如给软件设置数据库地址、账号密码： [database]; 配置分区：数据库相关设置
host=localhost ; 数据库地址：本地服务器
port=5432; 端口号：5432
username=admin ; 用户名：admin
password=secret; 密码：secret
优点是“一看就懂”，至今在Windows系统和简单配置场景里还很常用，但缺点也明显——没法存复杂的嵌套数据。 2.2 严谨派：XML（结构控的“强迫症福音”）随着网页服务和复杂数据交换的需求增加，XML（可扩展标记语言）登场了。它用成对的标签定义结构，支持多层嵌套和数据验证，比如描述一本书的信息： <book>
<title>AI入门指南</title>
<author>
<name>张三</name>
<age>35</age>
</author>
<price>59.9</price>
</book>
XML的“严谨”让它成了早期网页服务（如SOAP API）的核心，但也因为太“啰嗦”——标签重复率高，数据量一大就变得臃肿，开发者写起来也费劲。 2.3 人气王：JSON（数据交换界的“万金油”）为了平衡“结构”和“轻便”，JSON（JavaScript对象标记法）应运而生。它去掉了XML的冗余标签，用大括号、方括号定义对象和数组，比如同样描述用户数据： {
"name":"张三",// 键名：姓名，值：张三
"age":28,// 键名：年龄，值：28（数字不用加引号）
"hobbies":["读书","编程"]// 键名：爱好，值：数组（有序列表）
}
JSON既容易被人类读懂，又能被机器快速解析，很快成了API接口、数据交换的“行业标准”——几乎所有编程语言、工具都支持它，就像“万金油”一样百搭。 2.4 文艺范：YAML（配置文件的“手写笔记”）随着自动化部署（如CI/CD）的普及，开发者希望配置文件更“像自然语言”，YAML（YAML不是标记语言）就来了。它用“缩进”代替符号，比如配置一个服务： server:
host:localhost
port:8080
database:
name:test_db
user:root
YAML读起来像手写笔记，但缺点也很明显——缩进错一个空格就会报错，机器解析时容易出“小脾气”。 2.5 AI时代新选手：TOON（token省流“特长生”）当大语言模型（LLMs）成为主角，新的痛点出现了：模型按“token”收费，数据格式越冗余，花的钱越多、处理速度越慢。TOON就是为解决这个问题而生的——它是专门为AI设计的“省流型”数据格式。 比如要存3个用户的信息，TOON是这样写的： users[3]{id,name,role,email}: // 定义：3个用户，包含字段id/name/role/email
1,Sreeni,admin,sreeni@example.com // 第1条数据：id=1，姓名=Sreeni，角色=管理员
2,Krishna,admin,krishna@example.com // 第2条数据
3,Aaron,user,aaron@example.com // 第3条数据
metadata{total,last_updated}: // 元数据：总数和最后更新时间
3,2024-01-15T10:30:00Z // 总数=3，更新时间=2024-01-15
TOON不像JSON那样重复写键名，而是用“表头+表格”的形式，把相同结构的数据压缩成一行，直接省掉了大量冗余字符。 3 TOON vs JSON：核心差异大比拼JSON是“万能选手”，TOON是“AI专项特长生”，两者的差异主要集中在4个方面： 3.1 语法风格：“啰嗦工整”vs“简洁紧凑”JSON用大括号{}、方括号[]、引号和逗号来定义结构，每个键值对都要写全；TOON用“缩进+表头”，相同结构的数据直接用逗号分隔成表格，像Excel一样简洁。 JSON示例（用户列表） {
"users":[
{"id":1,"name":"Sreeni","role":"admin"},
{"id":2,"name":"Krishna","role":"admin"},
{"id":3,"name":"Aaron","role":"user"}
]
}
TOON示例（同用户列表） users[3]{id,name,role}:
1,Sreeni,admin
2,Krishna,admin
3,Aaron,user
3.2 token效率：省一半token不是梦对LLM来说，“token”就是成本。同样的数据，TOON能省30%-60%的token。比如上面的用户列表，我们来算笔账： 如果是包含几百条数据的大列表，TOON能帮你省下一大笔模型调用费，处理速度也会更快。 3.3 可读性：“熟悉感”vs“新习惯”JSON因为用了十几年，开发者对它的语法非常熟悉，工具支持也多（比如格式化、校验工具）；TOON虽然初看有点陌生，但像表格一样的结构，看久了会觉得更直观，尤其是处理重复数据时。 3.4 适用场景：“万能百搭”vs“AI专属”- 选JSON的情况做API接口、网页开发、和传统系统对接——毕竟它是行业标准，所有工具都认。
- 选TOON的情况给LLM喂数据、写AI Agent提示词、处理大量重复结构化数据——省token就是省成本、提效率。
4 实战对比：真实数据的“省流效果”我们用一组包含商品信息的真实数据来对比，看看TOON的省流能力到底有多强： JSON格式（商品列表） {
"products":[
{"id":1,"name":"无线耳机","price":299,"stock":50},
{"id":2,"name":"智能手表","price":899,"stock":30},
{"id":3,"name":"充电宝","price":89,"stock":100},
{"id":4,"name":"蓝牙音箱","price":399,"stock":25}
],
"metadata":{"total":4,"updated_at":"2024-11-09"}
}
token数：≈180个 TOON格式（同商品列表） products[4]{id,name,price,stock}:
1,无线耳机,299,50
2,智能手表,899,30
3,充电宝,89,100
4,蓝牙音箱,399,25
metadata{total,updated_at}:
4,2024-11-09
token数：≈85个 结论：TOON比JSON节省了约53%的token！数据量越大，这个比例会越明显。 5 总结：不是取代，而是互补TOON和JSON不是“非此即彼”的对手，而是各有所长的“搭档”： - JSON继续当“万能百搭款”，负责传统系统、API、网页的数据交换，靠兼容性稳坐“行业标准”宝座。
- TOON做“AI时代的省流专家”，专注LLM、AI agent等场景，用token效率帮开发者降本提速。
未来，我们可能会看到这样的场景：后端用JSON和数据库交互，前端用JSON渲染页面，但给AI模型传数据时，悄悄把JSON转成TOON——既保证了系统兼容性，又享受到了AI场景的效率优势。 对开发者来说，不用纠结“选哪个”，而是“什么时候用哪个”——毕竟，能解决问题的工具，就是好工具。 | 
