TOON vs JSON en LLMs: ¿Qué es y Reemplazará a JSON en Agentes de IA?

Introducción

Hoy en el mundo de los LLM (Grandes Modelos de Lenguaje) y los Agentes de IA, los formatos que usamos para enviar datos estructurados importan más que nunca. Entra TOON (Token-Oriented Object Notation), un formato de serialización emergente que promete reducir el uso de tokens mientras preserva la estructura, la legibilidad y la conciencia de esquema. Pero, ¿qué es exactamente TOON, y podría realmente reemplazar a JSON en los flujos de trabajo basados en LLM? En este artículo, exploramos el diseño de TOON, cómo se compara con JSON (y otros formatos como YAML y JSON comprimido), y si es una alternativa práctica para agentes de IA en el mundo real.

¿Qué es TOON?

TOON, abreviatura de Token-Oriented Object Notation (Notación de Objetos Orientada a Tokens), es un formato de serialización legible por humanos y consciente del esquema, específicamente ajustado para entradas de LLM. Según sus creadores, conserva el mismo modelo de datos que JSON —objetos, arrays, primitivos— pero utiliza una sintaxis más compacta diseñada para minimizar el número de tokens cuando se alimenta a los modelos.

Las características clave de TOON incluyen:

• Eficiencia de Tokens: TOON a menudo utiliza entre 30 y 60% menos tokens en comparación con JSON formateado para arrays grandes y uniformes.
• Definiciones Conscientes del Esquema: Define explícitamente las longitudes de los arrays (por ejemplo, users[3]) y los encabezados de campo ({id,name}), lo que ayuda a los LLM a validar e interpretar la estructura de manera confiable.
• Sintaxis Mínima: TOON elimina gran parte de la puntuación asociada con JSON (llaves, corchetes, la mayoría de las comillas) y se basa en la indentación y las comas, de forma similar a YAML y CSV.

• Formato Tabular para Arrays Uniformes: Cuando tienes múltiples objetos con las mismas claves, TOON utiliza un diseño compacto basado en filas (estilo CSV) que declara los campos una vez y luego enumera los valores en filas.

En esencia, como se indica en GitHub, TOON no es un nuevo modelo de datos, es una capa de traducción: escribes tus datos en JSON o estructuras de datos nativas y los conviertes a TOON al enviarlos a los LLM para ahorrar tokens.

Comparando TOON con JSON, YAML y JSON Comprimido

Para entender si TOON podría reemplazar a JSON para LLM y Agentes de IA, es útil compararlo con otros formatos de serialización comunes, incluyendo YAML y JSON comprimido.

JSON

1. Familiaridad: JSON es omnipresente y compatible con casi todos los lenguajes de programación, bibliotecas y APIs.
2. Verbosidad: JSON incluye muchos caracteres estructurales (comillas, llaves, corchetes), lo que aumenta el recuento de tokens cuando se usa en prompts de LLM.
3. Sin Conciencia de Esquema: El JSON estándar no comunica explícitamente las longitudes de los arrays o los encabezados de campo, lo que podría llevar a ambigüedad cuando un LLM reconstruye datos estructurados.

[
  {
    "id": 1,
    "name": "Alice",
    "age": 30
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "Bob",
    "age": 25
  },
  {
    "id": 3,
    "name": "Charlie",
    "age": 35
  }
]

JSON Comprimido (o JSON Miniaturizado)

1. Compactación: Al eliminar espacios en blanco, saltos de línea e indentación, el JSON miniaturizado reduce el tamaño en comparación con el JSON formateado.
2. Todavía Costoso en Tokens: Incluso el JSON comprimido retiene todos los caracteres estructurales (llaves, comillas, comas), lo que aumenta el uso de tokens en contextos de LLM.
3. Sin Protecciones Estructurales: Carece de los marcadores de esquema explícitos que TOON proporciona, por lo que los LLM pueden ser más propensos a errores al reconstruir datos.

[{"id":1,"name":"Alice","age":30},
{"id":2,"name":"Bob","age":25},
{"id":3,"name":"Charlie","age":35}]

YAML

1. Legible: YAML usa indentación en lugar de llaves, lo que puede hacer que los datos anidados sean más amigables para el ser humano.
2. Menos Verboso que JSON: Debido a que evita muchas llaves y comillas, YAML puede ahorrar algunos tokens en comparación con JSON.
3. Ambigüedad: Sin longitudes de array o encabezados de campo explícitos (a menos que se añadan manualmente), los LLM podrían malinterpretar la estructura o perder precisión.

- id: 1
  name: Alice
  age: 30
- id: 2
  name: Bob
  age: 25
- id: 3
  name: Charlie
  age: 35

TOON

1. Ahorro de Tokens: TOON ofrece reducciones dramáticas de tokens, especialmente para arrays uniformes, debido a su notación tipo tabla y mínima puntuación. (Aitoolnet)
2. Barreras de Protección de Esquema: Los marcadores explícitos (como [N] y {fields}) proporcionan señales de validación a los LLM, mejorando la fidelidad de la estructura.
3. Legible por Humanos: La mezcla de indentación y filas tipo CSV lo hace bastante legible, especialmente para desarrolladores familiarizados con YAML o datos tabulares. (Toonkit | Ultimate TOON Format Toolkit)
4. Compensaciones Modelo-Token: En datos no uniformes o profundamente anidados, JSON podría ser más eficiente; los beneficios de TOON brillan más cuando los datos son tabulares y uniformes.

[3]{id,name,age}:
  1,Alice,30
  2,Bob,25
  3,Charlie,35

TOON en el Contexto de Agentes de IA y LLMs

¿Por qué los desarrolladores están explorando TOON en contextos de LLM y Agentes de IA? Aquí están algunos de los principales motivadores:

• Eficiencia de Costos: Las APIs de LLM a menudo cobran por token. Al reducir el uso de tokens, TOON puede disminuir significativamente los costos de entrada.
• Optimización de la Ventana de Contexto: Datos serializados más pequeños significan más espacio en la ventana de contexto del modelo para otro contenido (instrucciones, ejemplos, cadena de pensamiento).
• Fiabilidad Mejorada: La estructura explícita (longitud de array, nombres de campo) ayuda a los LLM a validar el formato de entrada y reduce las alucinaciones o los datos mal ubicados.
• Flujos de Trabajo Agentes: Para los agentes de IA que realizan llamadas a herramientas o razonamiento multi-paso, TOON ayuda a mantener la consistencia y claridad en los datos estructurados a lo largo de los pasos.
• Conversión Sin Problemas: Puedes mantener tu backend en JSON, convertirlo a TOON antes de enviarlo al LLM, y volver a analizarlo más tarde — sin una revisión de tu modelo de datos.

Limitaciones y Cuándo TOON Podría No Ser Ideal

A pesar de sus ventajas, TOON no es una panacea. Hay varios escenarios donde JSON (u otros formatos) aún podrían ser superiores:

• Datos Profundamente Anidados o No Uniformes: Si tus datos tienen muchos niveles o formas de objeto inconsistentes, el enfoque tabular de TOON podría no aplicarse, y JSON podría ser más compacto o claro.
• Desajuste en el Entrenamiento: Muchos LLM han sido entrenados principalmente con JSON, no con TOON. Existe el riesgo de que los LLM malinterpreten el contenido de TOON si no se les indica correctamente. Como algunos usuarios señalan en Reddit, enseñar al modelo un nuevo formato podría introducir errores de análisis.
• Expectativas de Intercambio: Si tus datos deben ser consumidos por sistemas tradicionales, APIs o almacenamiento que esperan JSON, TOON podría no ser aceptado directamente.
• Madurez de las Herramientas: Aunque existen SDKs en TypeScript, Python y más, TOON es todavía más nuevo y menos universalmente soportado que JSON o YAML.

Preguntas Frecuentes (FAQ)

P1. ¿Qué significa TOON?
Resp: TOON significa Token-Oriented Object Notation (Notación de Objetos Orientada a Tokens), un formato diseñado para codificar datos estructurados en menos tokens específicamente para la entrada de LLM.

P2. ¿Puede TOON representar todos los datos JSON?
Resp: Sí — Según ToonParse, TOON es sin pérdida de información con respecto al modelo de datos JSON. Soporta los mismos tipos primitivos, objetos y arrays que JSON.

P3. ¿Cuánto ahorro de tokens ofrece TOON?
Resp: Los puntos de referencia en ToonParse y GitHub sugieren que TOON puede reducir los tokens entre un 30-60% en comparación con el JSON formateado para arrays uniformes. La precisión típica para la recuperación estructurada se mantiene alta, gracias a los marcadores de esquema explícitos de TOON.

P4. ¿Entenderán los LLM el formato TOON de forma nativa?
Resp: Muchos LLM pueden entender TOON cuando se les indica correctamente (por ejemplo, mostrando ejemplos con users[2]{...}:). La conciencia de esquema en TOON ayuda a los modelos a validar la estructura de manera más confiable. Sin embargo, puede requerir cierta afinación de prompts al trabajar con modelos no pre-entrenados en TOON.

P5. ¿Es TOON un reemplazo para JSON en APIs y almacenamiento?
Resp: No necesariamente. Según GitHub, TOON está optimizado para la entrada de LLM. Para APIs, almacenamiento o intercambio donde JSON es el estándar, JSON u otros formatos pueden ser más apropiados. TOON se utiliza mejor como una capa de traducción en su pipeline de LLM.

Veredicto: ¿Reemplazará TOON a JSON en LLMs y Agentes de IA?

En resumen: TOON es un complemento potente e inteligente para JSON — especialmente para flujos de trabajo impulsados por LLM — pero es poco probable que reemplace completamente a JSON en todos los ámbitos.

Así es como lo veo:

1. Para prompts de LLM, Agentes de IA y orquestación de herramientas multi-paso, TOON ofrece un valor real. El ahorro de tokens, la claridad y las salvaguardas de esquema lo convierten en una opción atractiva cuando el costo, el tamaño del contexto y la fiabilidad son importantes.
2. Para APIs de propósito general, persistencia de datos o interoperabilidad, JSON tradicional (o incluso JSON comprimido/miniaturizado) seguirá siendo dominante. JSON está profundamente arraigado en casi todos los ecosistemas de programación, y muchos sistemas esperan ese formato.
3. Para equipos que ya trabajan con datos estructurados tabulares o uniformes, TOON puede ser una situación beneficiosa: convertir a TOON antes de enviar a los LLM, luego convertir de nuevo a JSON para el consumo posterior.

En última instancia, TOON no es un reemplazo completo en la mayoría de las pilas — es una herramienta altamente eficiente en tu caja de herramientas de LLM. Úsalo donde obtengas el mayor beneficio: en prompts estructurados para agentes, pipelines RAG y uso de LLM sensible al costo.

Conclusión

TOON representa una evolución reflexiva en cómo serializamos datos estructurados para LLMs y Agentes de IA. Al combinar una sintaxis mínima, conciencia de esquema y legibilidad humana, permite un diseño de prompts más eficiente, rentable y preciso. Aunque JSON sigue siendo el estándar de intercambio de datos, el lugar de TOON como una capa especializada para la entrada de LLM parece firmemente justificado.

Si tu caso de uso implica enviar grandes datos estructurados a un LLM — especialmente si son uniformes o tabulares — TOON es una herramienta que vale la pena explorar. Solo ten en cuenta dónde podría no brillar y continúa usando JSON u otros formatos cuando surjan esos contextos.