Token-Oriented Object Notation — LLMアプリケーション向けのコンパクトなデータフォーマット。
TOON（Token-Oriented Object Notation）はLLMアプリケーション向けのコンパクトなデータシリアライゼーションフォーマットです。何であるか、なぜ作られたか、いつ使うべきかを解説します。
JSONはユニバーサルです。TOONはトークン効率に優れています。どちらも構造化データを表現しますが、目的は全く異なります。実例と明確な決定ガイドを含む実践的な比較です。
3つのフォーマット、3つの異なる役割。JSONはネストされたデータを処理し、CSVはフラットなテーブルを支配し、TOONはその両方をつなぎながらLLMのトークン予算を最適化します。
TOON構文の完全リファレンス：スカラー、オブジェクト、配列、そして構造化データセットに対してTOONを特に効率的にする表形式記法。
LLM APIに送信する各トークンはお金がかかります。TOONは構造化データのトークン数を大幅に削減できます。OpenAIとAnthropicのAPIでの実践的な使い方を解説します。
ドキュメントの例はおもちゃのデータを使います。これは実際に扱うデータの形でTOONを示します：製品カタログ、監査ログ、APIメトリクス、金融取引、混合ドキュメント。
どちらもJSONより読みやすく見えますが、YAMLは人間による編集に最適化されており、TOONは機械処理に最適化されています。それぞれが優れる場面を解説します。
TOONの実践的な側面：.toonファイルの読み書き、リクエストボディパーサーの構築、システム境界でのバリデーション、データベースからLLMへのパイプラインへのTOON統合。