最近看到一些臉書上的朋友在分享一個新名詞 TOON ( Token-Oriented Object Notation) ，他以簡潔為優點
TOON 的主要設計目的是減少語言模型在解析資料時的 token 消耗。
看一下他的結構根 JSON 有啥不同
GPT:
TOON 是一種為 AI 時代設計的資料交換格式，由 Hugging Face 提出。它主打「輕量、結構清晰、低 token 消耗」，可作為 JSON 的替代方案，用於模型上下文傳遞或 API 通訊。TOON
語法簡潔，支援陣列、物件、表格結構與註解，且更易於壓縮與解析，非常適合 LLM、嵌入式應用與高效資料交換的場景。
JSON 和 TOON 的比較:
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這邊我使用的是 ToonSharp 做序列化 ，這一套目前看起來是有在維護的而且他目前就支持 .Net 9 以上
用起來跟 JSON.net 很像，這邊就簡單展示官網上寫的清楚了
<![CDATA[
var toonStr = ToonSharp.ToonSerializer.Serialize(user);
Console.WriteLine(toonStr);
]]>
結論:
TOON 與 YAML、TOML 等格式相似，但更著重於 LLM 的可解析性與 token 效率。
在資料少的情況下可能還好，但是光看結構也知道，如果資料量大，尤其是對 List 的敘述一定會是省下不少的傳遞
總結來說，TOON 並非要取代 JSON，而是針對 AI 模型交互設計的新型資料格式。它能顯著減少 token 消耗、提升語意解析效率，是未來 AI 原生應用中值得關注的交換標準之一。
不過目前我想應該都還是以 JSON 為主吧，畢竟一個格式的普及都需要時間想想當年的 XML 轉到 JSON
o
