Conversor JSON ⇄ TOON

¿Qué es TOON?

TOON — Token-Oriented Object Notation — es una forma compacta y sin pérdidas de representar los mismos datos que JSON usando muchos menos tokens al enviarse a un modelo de lenguaje grande. En vez de repetir cada clave en cada registro y envolver todo en llaves, corchetes y comillas, TOON codifica un array uniforme de objetos como una única fila de encabezado seguida de filas de valores. El resultado se parece mucho a CSV con estructura y puede reconvertirse en JSON idéntico.

Por qué importan menos tokens

Cada token que envías a un LLM cuesta dinero y consume el presupuesto de la ventana de contexto. Los datos estructurados — respuestas de API, filas de bases de datos, configuración — son típicamente la parte más costosa en tokens de un prompt debido a todas las claves y puntuación repetidas. Convertir esos datos a TOON antes de que lleguen al modelo puede reducir drásticamente los costes de tokens.

Recuentos exactos vs estimados

Para los modelos OpenAI los recuentos aquí son exactos: GPT-4o y la serie o usan el tokenizador o200k_base, GPT-4 / GPT-3.5 usan cl100k_base, ambos ejecutados localmente con js-tiktoken. Para Claude y Gemini no existe un tokenizador público para los modelos actuales, por lo que mostramos estimaciones calibradas, siempre marcadas con una etiqueta ≈ visible.

Cuándo NO usar TOON

TOON brilla en arrays uniformes de objetos. Para datos profundamente anidados, muy irregulares o de objeto único con pocas claves repetidas, TOON puede ser del mismo tamaño o incluso más grande que el JSON minificado. La barra de estadísticas te dice claramente cuándo JSON sería la opción más pequeña para tu entrada específica.

Preguntas frecuentes

¿Qué es TOON?

TOON (Token-Oriented Object Notation) es un formato de serialización compacto y sin pérdidas que representa los mismos datos que JSON con menos tokens LLM. Es especialmente eficiente para arrays uniformes de objetos, que codifica como una fila de encabezado más filas de valores separados por comas o tabulaciones.

¿Cuánto ahorra TOON frente a JSON?

Depende de tus datos. Para arrays uniformes de objetos, TOON reduce el recuento de tokens en un 40–60% generalmente. Para datos profundamente anidados o no uniformes los ahorros son menores y JSON puede ser ocasionalmente más pequeño. Esta herramienta mide la diferencia real para tu entrada exacta.

¿Son privados mis datos?

Sí. Todas las conversiones y recuentos de tokens ocurren en tu navegador con bibliotecas hospedadas localmente bajo /vendor/. No se envían datos a ningún servidor, no se requieren claves API, y no hay llamadas de red en tiempo de ejecución — seguro para cargas propietarias y prompts sensibles.

¿Cuándo NO usar TOON?

TOON brilla en datos uniformes y tabulares. Para estructuras profundamente anidadas, objetos muy irregulares o datos con pocas claves repetidas, TOON puede ser del mismo tamaño o más grande que el JSON minificado. La barra de estadísticas te dice claramente cuándo JSON sería más pequeño.

¿Son exactos los recuentos de tokens?

Para modelos OpenAI los recuentos son exactos, calculados localmente con js-tiktoken (o200k_base para GPT-4o / serie o, cl100k_base para GPT-4 / GPT-3.5). Para Claude y Gemini los tokenizadores exactos no son públicos y un recuento exacto requeriría una llamada API prohibida, por lo que mostramos una estimación calibrada claramente etiquetada (≈).

¿Los precios son actuales y puedo cambiarlos?

Los precios por millón de tokens son valores predeterminados editables, no una fuente de información fija. El campo de precio es completamente editable, tu valor se guarda por modelo en tu navegador, y la herramienta enlaza a las páginas de precios oficiales de cada proveedor. Los recuentos de tokens son la parte exacta y autorizada; el coste es simplemente tokens × el precio que estableces, mostrado como estimación.