JSON ⇄ TOON Konverter
JSON zu TOON konvertieren und zurück — verlustlos — und genau sehen, wie viele LLM-Token und wie viel € pro Aufruf gespart werden. 100% clientseitig.
JSON einfügen oder Beispiel laden, um Token- und Kosteneinsparungen zu sehen.
Token-Zählungen sind exakt (OpenAI) oder beschriftete Schätzungen (Claude/Gemini). Kosten sind eine Schätzung — Token × den editierbaren Preis oben. Standardpreise verifiziert Jun 2026; prüfen bei OpenAI · Anthropic · Google und den Preis anpassen.
Was ist TOON?
TOON — Token-Oriented Object Notation — ist eine kompakte, verlustlose Methode, um dieselben Daten wie JSON darzustellen, während deutlich weniger Token verwendet werden, wenn sie an ein großes Sprachmodell gesendet werden. Anstatt jeden Schlüssel bei jedem Datensatz zu wiederholen und alles in geschweifte Klammern, eckige Klammern und Anführungszeichen einzuwickeln, kodiert TOON ein gleichförmiges Array von Objekten als eine einzige Kopfzeile gefolgt von reinen Wertezeilen. Das Ergebnis ähnelt CSV mit Struktur und lässt sich zurück in identisches JSON konvertieren.
Warum weniger Token wichtig sind
Jedes Token, das Sie an ein LLM senden, kostet Geld und verbraucht das Kontextfenster-Budget. Strukturierte Daten — API-Antworten, Datenbankzeilen, Konfigurationen — sind in der Regel der token-intensivste Teil eines Prompts aufgrund der vielen wiederholten Schlüssel und Satzzeichen. Das Konvertieren dieser Daten zu TOON, bevor sie das Modell erreichen, kann die Token-Kosten drastisch senken. Deshalb zeigt dieses Tool die genauen Einsparungen und den €-Unterschied pro Aufruf für das von Ihnen gewählte Modell.
Exakte vs. geschätzte Token-Zählungen
Für OpenAI-Modelle sind die Zählungen hier exakt: GPT-4o und die o-Serie verwenden den o200k_base-Tokenizer, GPT-4 / GPT-3.5 verwenden cl100k_base, beide lokal mit js-tiktoken ausgeführt. Für Claude und Gemini gibt es keinen öffentlichen Tokenizer für aktuelle Modelle, und eine exakte Zählung würde einen API-Aufruf erfordern — was die Datenschutzgarantie brechen würde. Daher sind diese Zahlen kalibrierte Schätzungen, immer mit einem sichtbaren ≈-Tag markiert. Wir werden niemals eine Schätzung als exakt darstellen.
Wann man TOON NICHT verwenden sollte
TOON glänzt bei gleichförmigen Arrays von Objekten. Bei tief verschachtelten, stark unregelmäßigen oder Einzelobjekt-Daten mit wenigen wiederholten Schlüsseln kann die TOON-Form genauso groß oder sogar größer als das minimierte JSON sein. Ehrlichkeit darüber ist der Punkt — die Statistikleiste zeigt Ihnen deutlich, wenn JSON die kleinere Wahl für Ihre spezifische Eingabe wäre.
Häufig gestellte Fragen
Was ist TOON?
TOON (Token-Oriented Object Notation) ist ein kompaktes, verlustloses Serialisierungsformat, das dieselben Daten wie JSON mit weniger LLM-Token darstellt. Es ist besonders effizient für gleichförmige Arrays von Objekten, die es als eine Kopfzeile plus komma- oder tabulator-getrennte Wertezeilen kodiert, ohne wiederholte Schlüssel.
Wie viel spart TOON im Vergleich zu JSON?
Das hängt von Ihren Daten ab. Bei gleichförmigen Arrays von Objekten reduziert TOON die Token-Anzahl häufig um 40–60%. Bei tief verschachtelten oder uneinheitlichen Daten sind die Einsparungen geringer, und JSON kann gelegentlich kleiner sein. Dieses Tool misst den realen Unterschied für Ihre genaue Eingabe, damit Sie nie raten müssen.
Sind meine Daten sicher?
Ja. Alle Konvertierungen und Token-Zählungen finden in Ihrem Browser mit lokal hinterlegten Bibliotheken unter /vendor/ statt. Es werden keine Daten an einen Server gesendet, es sind keine API-Schlüssel erforderlich, und es gibt keine Netzwerkkommunikation zur Laufzeit — sicher für proprietäre Payloads und sensible Prompts.
Wann sollte ich TOON NICHT verwenden?
TOON funktioniert am besten bei gleichförmigen, tabellarischen Daten. Bei tief verschachtelten Strukturen, stark unregelmäßigen Objekten oder Daten mit wenigen wiederholten Schlüsseln kann die TOON-Darstellung genauso groß oder größer als das minimierte JSON sein. Die Statistikleiste zeigt Ihnen deutlich, wenn JSON kleiner wäre.
Sind die Token-Zählungen exakt?
Für OpenAI-Modelle sind die Zählungen exakt, lokal berechnet mit js-tiktoken (o200k_base für GPT-4o / o-Serie, cl100k_base für GPT-4 / GPT-3.5). Für Claude und Gemini sind die genauen Tokenizer nicht öffentlich und eine exakte Zählung würde einen API-Aufruf erfordern, daher zeigen wir eine klar beschriftete kalibrierte Schätzung (≈) an.
Wie aktuell sind die Preise, und kann ich sie ändern?
Die Preise pro Million Token sind editierbare Standardwerte, keine feste Informationsquelle. Das Preisfeld ist vollständig editierbar, Ihr Wert wird pro Modell im Browser gespeichert, und das Tool verlinkt auf die offiziellen Preisseiten der Anbieter. Die Token-Zählungen sind der genaue, maßgebliche Teil; die Kosten sind einfach Token × den von Ihnen eingegebenen Preis, als Schätzung angezeigt.