TOON vs JSON: el nuevo formato que reduce tokens en proyectos de IA
TOON vs JSON: el nuevo formato que reduce tokens en proyectos de IA
TOON vs JSON ya es una conversación clave para cualquiera que trabaje con agentes de IA, LLMs y datos estructurados: mientras JSON sigue siendo el estándar universal, TOON promete reducir significativamente el número de tokens y abaratar cada llamada a modelos avanzados.
Idea clave: JSON no desaparece; TOON aparece como un formato complementario y optimizado para cuando necesitas enviar grandes volúmenes de datos estructurados a modelos de lenguaje sin disparar costes ni quedarte sin contexto.
Por qué hablamos de TOON vs JSON justo ahora
En la web tradicional, JSON ha sido el rey durante años: APIs REST, microservicios, frontends, integraciones con móviles… todo gira alrededor de este formato ligero y legible. Sin embargo, en el mundo de la inteligencia artificial generativa la unidad de coste ya no son solo gigabytes o requests, sino tokens.
Ahí es donde entra TOON (Token-Oriented Object Notation), un nuevo formato de serialización que mantiene el mismo modelo de datos que JSON (objetos, arrays, valores primitivos) pero reordena la sintaxis para que sea mucho más eficiente cuando lo consumes con LLMs.
JSON: el formato universal que sigue dominando
Antes de comparar TOON vs JSON, conviene recordar por qué JSON se hizo omnipresente:
- Es simple y legible para humanos y máquinas.
- Está soportado por prácticamente todos los lenguajes y frameworks.
- Es excelente para comunicación entre servicios, almacenamiento y configuración.
Su gran punto débil, visto desde la óptica de los LLMs, es que es muy verboso: llaves, corchetes, comillas, y claves repetidas que consumen tokens sin aportar nueva información semántica al modelo.
Ventajas de JSON que no desaparecen
- Formato estándar en APIs públicas y privadas.
- Herramientas maduras para validación, logging, monitoreo y debugging.
- Fácil de versionar, documentar (OpenAPI/Swagger) y testear.
TOON: Token-Oriented Object Notation pensado para LLMs
TOON se define como un formato de texto compacto y legible cuyo objetivo principal es minimizar el número de tokens necesarios para representar datos estructurados cuando se envían a un LLM.
En lugar de apoyarse tanto en símbolos como llaves y comillas, TOON usa una sintaxis más tabular e indentada, parecida a una mezcla entre una hoja de cálculo y JSON. Además, es consciente de esquemas: puedes declarar los campos y la longitud de los arrays de forma explícita, lo que ayuda al modelo a entender la estructura y a detectar inconsistencias.
Características clave del formato TOON
- Modelo de datos compatible con JSON: objetos, arrays y tipos primitivos.
- Sintaxis compacta: menos símbolos repetitivos, más estructura explícita.
- Conciencia de esquema: encabezados de campos y tamaños de listas declarados.
- Enfoque en LLMs: pensado para agentes de IA, no para cualquier tipo de API.
TOON vs JSON en IA: comparación rápida
Veamos una comparación TOON vs JSON enfocada específicamente a proyectos con inteligencia artificial generativa:
| Aspecto | JSON | TOON | Impacto en LLMs |
|---|---|---|---|
| Objetivo principal | Intercambio de datos general entre servicios. | Entrada compacta y estructurada para modelos de lenguaje. | TOON se alinea con el coste por token y el tamaño del contexto. |
| Sintaxis | Basada en llaves, comillas, comas y corchetes. | Estilo tabular con indentación y encabezados de campos. | Menos ruido sintáctico para el modelo, más señal. |
| Eficiencia de tokens | A menudo verboso en arrays grandes y uniformes. | Reduce significativamente tokens duplicados y símbolos. | Más datos en el mismo contexto, menos coste por llamada. |
| Compatibilidad de ecosistema | Soporte nativo en prácticamente todo. | Formato emergente con librerías en crecimiento. | Ideal usar TOON solo donde aporta beneficios claros. |
| Curva de adopción | Desarrolladores y herramientas ya lo dominan. | Requiere cambio de mentalidad y tooling específico. | Conviene introducirlo poco a poco en flujos de IA. |
Importante: aunque TOON pueda ser más eficiente en tokens, muchas integraciones externas (APIs de terceros, SDKs, servicios legacy) seguirán esperando JSON. La idea no es “matar” JSON, sino usar TOON en el tramo del flujo donde realmente importa el conteo de tokens: justo antes de enviar datos al modelo.
Ejemplo práctico: mismo prompt en JSON y TOON
Imagina que quieres enviar a un LLM una lista de usuarios para que detecte patrones de uso. De forma simplificada, podrías estructurarlo así:
{
"users": [
{ "id": 1, "name": "Ana", "plan": "pro", "usage": 134 },
{ "id": 2, "name": "Luis","plan": "free", "usage": 12 },
{ "id": 3, "name": "Eva", "plan": "basic", "usage": 47 }
],
"task": "Analiza patrones de uso y segmenta a los usuarios."
}
La versión equivalente en formato TOON, manteniendo el mismo contenido semántico, se vería más compacta y con menos repetición de claves:
users[3] {id,name,plan,usage}
1 Ana pro 134
2 Luis free 12
3 Eva basic 47
task:
Analiza patrones de uso y segmenta a los usuarios.
En términos de tokens, la segunda versión suele ser claramente más ligera, lo que te permite:
- Enviar más filas o más campos en una sola llamada.
- Mantener instrucciones de sistema y ejemplos sin pasarte del contexto máximo.
- Reducir costes cuando haces llamadas masivas desde agentes de IA.
¿Cuándo usar TOON y cuándo quedarte con JSON?
La decisión TOON vs JSON no debería ser ideológica, sino estratégica. Algunas pautas prácticas:
Elige TOON cuando…
- Envías grandes volúmenes de datos tabulares a un LLM (logs, métricas, listados de productos, usuarios, transacciones…).
- Los costes de tokens tienen un impacto directo en tu negocio o en tu margen.
- Trabajas con agentes de IA que consumen continuamente datos estructurados.
- Controlas el extremo que habla con el LLM y puedes transformar JSON → TOON sin afectar al resto del sistema.
Mantén JSON cuando…
- Interactúas con APIs externas que ya definen su contrato en JSON.
- Tu payload hacia el modelo es pequeño o poco frecuente.
- La prioridad es la simplicidad de implementación y no tanto el coste por token.
- Tienes estructuras muy anidadas donde el beneficio de TOON puede ser menor.
Pasos para empezar a probar TOON en tus proyectos
Si quieres experimentar con TOON sin romper nada en producción, puedes seguir un enfoque incremental:
1. Identifica un flujo de IA intensivo en tokens - Agente que consulta listas grandes - Análisis de logs o métricas - Segmentación de usuarios o productos 2. Añade una capa de transformación - Desde tus objetos / JSON internos a TOON - Mantén las APIs externas igual (JSON) 3. Mide - Tokens usados por llamada antes vs después - Coste mensual estimado - Cambios en calidad de respuesta del LLM 4. Decide - Si el ahorro y la calidad compensan - Si extiendes TOON a otros flujos de IA
De esta forma no apuestas todo a un formato nuevo, sino que compruebas con datos reales si TOON encaja en tu arquitectura y en tus casos de uso.
Conclusión: TOON vs JSON como decisión de producto, no de moda
TOON vs JSON no va de elegir un ganador absoluto, sino de entender en qué tramo de tu pipeline de IA cada formato aporta más valor. JSON seguirá siendo el idioma común de las APIs y servicios, mientras que TOON se posiciona como un dialecto optimizado para hablar con modelos de lenguaje cuando los tokens y el contexto son un recurso escaso.
Si estás construyendo agentes de IA, asistentes internos o productos que dependen fuertemente de LLMs, merece la pena experimentar con TOON en una parte controlada de tu sistema. El resultado puede ser tan simple como: mismas respuestas, menos tokens y más margen para innovar en la experiencia que diseñas alrededor del modelo.
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