LLM 툰 vs JSON: 인공지능 에이전트 JSON 대체할까?

소개

오늘날 **LLM (거대 언어 모델)** 및 **AI 에이전트**의 세계에서 구조화된 데이터를 보내는 데 사용하는 형식은 그 어느 때보다 중요합니다. **TOON** (토큰 지향 객체 표기법, Token-Oriented Object Notation)은 구조, 가독성, 스키마 인식을 유지하면서 토큰 사용량을 줄이겠다고 약속하는 새로운 직렬화 형식입니다. 하지만 **TOON**은 정확히 무엇이며, LLM 기반 워크플로우에서 **JSON**을 실제로 대체할 수 있을까요? 이 글에서는 TOON의 설계, JSON (및 YAML, 압축 JSON과 같은 다른 형식)과의 비교, 그리고 실제 AI 에이전트를 위한 실용적인 대안인지 여부를 탐구합니다.

TOON이란 무엇인가?

TOON은 *토큰 지향 객체 표기법(Token-Oriented Object Notation)*의 약자로, LLM 입력에 특별히 맞춰진 사람이 읽기 쉽고 스키마를 인식하는 직렬화 형식입니다. 제작자에 따르면, JSON과 동일한 데이터 모델(객체, 배열, 기본형)을 유지하지만, 모델에 입력될 때 토큰 수를 최소화하도록 설계된 더 간결한 구문을 사용합니다.

TOON의 주요 특징은 다음과 같습니다:

• 토큰 효율성: TOON은 대규모의 균일한 배열에서 예쁘게 출력된(pretty-printed) JSON에 비해 **30-60% 더 적은 토큰**을 사용하는 경우가 많습니다.
• 스키마 인식 정의: 배열 길이(예: users[3]) 및 필드 헤더({id,name})를 명시적으로 정의하여 LLM이 구조를 안정적으로 검증하고 해석하는 데 도움을 줍니다.
• 최소한의 구문: TOON은 JSON과 관련된 많은 구두점(중괄호, 대괄호, 대부분의 따옴표)을 제거하고 YAML 및 CSV와 유사하게 들여쓰기와 쉼표에 의존합니다.

• 균일한 배열을 위한 테이블 형식: 동일한 키를 가진 여러 객체가 있는 경우, TOON은 필드를 한 번 선언한 다음 값을 행으로 나열하는 간결한 행 기반 레이아웃(CSV 스타일)을 사용합니다.

본질적으로, GitHub에 명시된 바와 같이, TOON은 새로운 데이터 모델이 아니라 **변환 계층**입니다. 데이터를 JSON 또는 네이티브 데이터 구조로 작성한 다음, 토큰을 절약하기 위해 LLM에 보낼 때 TOON으로 변환합니다.

JSON, YAML, 압축 JSON과 TOON 비교

TOON이 LLM 및 AI 에이전트용 **JSON**을 대체할 수 있는지 이해하려면, **YAML** 및 **압축 JSON**을 포함한 다른 일반적인 직렬화 형식과 비교하는 것이 도움이 됩니다.

JSON

1. 익숙함: JSON은 보편적으로 사용되며 거의 모든 프로그래밍 언어, 라이브러리 및 API에서 지원됩니다.
2. 장황함: JSON에는 따옴표, 중괄호, 대괄호 등 많은 구조 문자가 포함되어 있어 LLM 프롬프트에서 사용될 때 토큰 수를 증가시킵니다.
3. 스키마 인식 없음: 표준 JSON은 배열 길이 또는 필드 헤더를 명시적으로 전달하지 않아 LLM이 구조화된 데이터를 재구성할 때 모호성을 유발할 수 있습니다.

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

압축 JSON (또는 최소화된 JSON)

1. 간결함: 공백, 줄 바꿈, 들여쓰기를 제거하여 최소화된 JSON은 예쁘게 출력된 JSON에 비해 크기를 줄입니다.
2. 여전히 토큰 비용이 높음: 압축 JSON도 모든 구조 문자(중괄호, 따옴표, 쉼표)를 유지하므로 LLM 컨텍스트에서 토큰 사용량을 증가시킵니다.
3. 구조적 보호 장치 없음: TOON이 제공하는 명시적인 스키마 마커가 없으므로 LLM이 데이터를 재구성할 때 오류가 발생하기 쉽습니다.

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

YAML

1. 가독성: YAML은 중괄호 대신 들여쓰기를 사용하여 중첩된 데이터를 사람이 더 쉽게 읽을 수 있도록 합니다.
2. JSON보다 덜 장황함: 많은 중괄호와 따옴표를 피하기 때문에 YAML은 JSON에 비해 일부 토큰을 절약할 수 있습니다.
3. 모호성: 명시적인 배열 길이 또는 필드 헤더(수동으로 추가되지 않는 한) 없이는 LLM이 구조를 잘못 해석하거나 정밀도를 잃을 수 있습니다.

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

TOON

1. 토큰 절약: TOON은 테이블 스타일 표기법과 최소한의 구두점 덕분에 특히 균일한 배열의 경우 토큰을 극적으로 줄여줍니다. (Aitoolnet)
2. 스키마 보호 장치: 명시적인 마커(예: [N] 및 {fields})는 LLM에 유효성 검사 신호를 제공하여 구조 충실도를 향상시킵니다.
3. 사람이 읽기 쉬움: 들여쓰기와 CSV와 유사한 행의 조합으로, 특히 YAML 또는 테이블 형식 데이터에 익숙한 개발자에게는 매우 읽기 쉽습니다. (Toonkit | 궁극적인 TOON 형식 툴킷)
4. 토큰-모델 절충: 균일하지 않거나 깊게 중첩된 데이터의 경우 JSON이 실제로 더 효율적일 수 있습니다. TOON의 장점은 데이터가 테이블 형식이고 균일할 때 가장 두드러집니다.

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

AI 에이전트 및 LLM 컨텍스트에서의 TOON

**왜** 개발자들이 LLM 및 AI 에이전트 컨텍스트에서 TOON을 탐색하는 걸까요? 주요 동기는 다음과 같습니다:

• 비용 효율성: LLM API는 일반적으로 토큰 단위로 요금을 부과합니다. 토큰 사용량을 줄임으로써 TOON은 입력 비용을 크게 낮출 수 있습니다.
• 컨텍스트 창 최적화: 더 작게 직렬화된 데이터는 모델의 컨텍스트 창에 다른 콘텐츠(명령, 예시, 사고 과정)를 위한 더 많은 공간을 의미합니다.
• 신뢰성 향상: 명시적인 구조(배열 길이, 필드 이름)는 LLM이 입력 형식을 검증하고 환각 또는 잘못된 데이터 배치를 줄이는 데 도움을 줍니다.
• 에이전트 워크플로우: 도구 호출 또는 다단계 추론을 수행하는 AI 에이전트의 경우, TOON은 단계 전반에 걸쳐 구조화된 데이터의 일관성과 명확성을 유지하는 데 도움을 줍니다.
• 원활한 변환: 백엔드를 JSON으로 유지하고, LLM에 보내기 전에 TOON으로 변환한 다음, 나중에 다시 파싱할 수 있습니다. 데이터 모델을 전면적으로 수정할 필요가 없습니다.

한계점 및 TOON이 이상적이지 않을 수 있는 경우

장점에도 불구하고 TOON은 만병통치약이 아닙니다. JSON (또는 다른 형식)이 여전히 더 우수할 수 있는 몇 가지 시나리오가 있습니다:

• 깊게 중첩되거나 균일하지 않은 데이터: 데이터에 여러 수준의 중첩이나 일관되지 않은 객체 형태가 있는 경우, TOON의 테이블 형식 접근 방식이 적용되지 않을 수 있으며 JSON이 더 간결하거나 명확할 수 있습니다.
• 훈련 불일치: 많은 LLM은 TOON이 아닌 JSON으로 주로 훈련되었습니다. TOON 콘텐츠가 올바르게 프롬프트되지 않으면 LLM이 이를 잘못 해석할 위험이 있습니다. 일부 사용자가 Reddit에 언급했듯이, 모델에 새로운 형식을 가르치는 것은 파싱 오류를 유발할 수 있습니다.
• 교환(Interchange) 기대치: 데이터가 JSON을 예상하는 기존 시스템, API 또는 저장소에서 소비되어야 하는 경우, TOON이 직접적으로 허용되지 않을 수 있습니다.
• 도구 성숙도: TypeScript, Python 등에 SDK가 있지만, TOON은 아직 JSON이나 YAML보다 새롭고 보편적으로 지원되지 않습니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. TOON은 무엇의 약자입니까?
답변: TOON은 *토큰 지향 객체 표기법(Token-Oriented Object Notation)*의 약자로, LLM 입력용으로 특별히 더 적은 토큰으로 구조화된 데이터를 인코딩하도록 설계된 형식입니다.

Q2. TOON은 모든 JSON 데이터를 나타낼 수 있습니까?
답변: 예 — ToonParse에 따르면, TOON은 JSON 데이터 모델과 관련하여 정보 손실이 없습니다. JSON이 지원하는 것과 동일한 기본 유형, 객체 및 배열을 지원합니다.

Q3. TOON은 얼마나 많은 토큰을 절약해 줍니까?
답변: ToonParse 및 GitHub의 벤치마크에 따르면 TOON은 균일한 배열의 경우 예쁘게 출력된 JSON에 비해 토큰을 **30-60%** 줄일 수 있습니다. 구조화된 검색의 일반적인 정확도는 TOON의 명시적인 스키마 마커 덕분에 높게 유지됩니다.

Q4. LLM은 TOON 형식을 즉시 이해할까요?
답변: 많은 LLM은 올바르게 프롬프트될 때(예: users[2]{...}:와 함께 예시를 보여주는 경우) TOON을 이해할 수 있습니다. TOON의 스키마 인식은 모델이 구조를 더 안정적으로 검증하는 데 도움을 줍니다. 그러나 TOON으로 사전 훈련되지 않은 모델로 작업할 때는 일부 프롬프트 튜닝이 필요할 수 있습니다.

Q5. TOON이 API 및 저장소에서 JSON을 대체할 수 있을까요?
답변: 반드시 그렇지는 않습니다. GitHub에 따르면, TOON은 LLM 입력에 최적화되어 있습니다. JSON이 표준인 API, 저장소 또는 교환(interchange)의 경우, JSON 또는 다른 형식이 여전히 더 적합할 수 있습니다. TOON은 LLM 파이프라인에서 변환 계층으로 가장 잘 사용됩니다.

평결: TOON이 LLM과 AI 에이전트에서 JSON을 대체할까요?

요컨대: TOON은 JSON에 대한 강력하고 지능적인 보완책입니다. 특히 LLM 기반 워크플로우에서 그렇지만, 전반적으로 **JSON을 완전히 대체**할 가능성은 낮습니다.

제가 생각하는 바는 다음과 같습니다:

1. **LLM 프롬프트, AI 에이전트, 다단계 도구 오케스트레이션**에서 TOON은 **진정한 가치**를 제공합니다. 비용, 컨텍스트 크기, 신뢰성이 중요할 때 토큰 절약, 명확성, 스키마 보호 장치는 매력적인 선택입니다.
2. **범용 API, 데이터 지속성 또는 상호 운용성**에서는 전통적인 JSON(또는 압축/최소화된 JSON)이 여전히 지배적일 것입니다. JSON은 거의 모든 프로그래밍 생태계에 깊이 뿌리박고 있으며, 많은 시스템이 해당 형식을 예상합니다.
3. 테이블 형식 또는 균일한 구조화된 데이터로 이미 작업하는 팀에게 TOON은 상호 이득이 될 수 있습니다. **LLM에 보내기 전에 TOON으로 변환**하고, 이후 소비를 위해 다시 JSON으로 변환하는 방식입니다.

궁극적으로 TOON은 대부분의 스택에서 **완전한 대체제가 아닙니다**. 이는 LLM 도구 상자에서 매우 효율적인 도구입니다. 에이전트를 위한 구조화된 프롬프트, RAG 파이프라인, 비용에 민감한 LLM 사용 등 가장 이득을 얻을 수 있는 곳에서 사용하십시오.

결론

**TOON**은 **LLM** 및 **AI 에이전트**를 위한 구조화된 데이터를 직렬화하는 방식에 있어 사려 깊은 진화를 나타냅니다. 최소한의 구문, 스키마 인식, 사람이 읽기 쉬운 특성을 결합하여 더 효율적이고 비용 효율적이며 정확한 프롬프트 설계를 가능하게 합니다. JSON이 데이터 교환의 표준으로 남아 있지만, LLM 입력에 특화된 계층으로서 TOON의 입지는 확고하게 정당화됩니다.

만약 사용 사례가 대규모의 구조화된 데이터를 LLM으로 보내는 것을 포함한다면 — 특히 균일하거나 테이블 형식의 데이터라면 — TOON은 탐색해 볼 가치가 있는 도구입니다. 다만, TOON이 빛을 발하지 못할 수 있는 경우를 인지하고, 그러한 상황에서는 JSON 또는 다른 형식을 계속 사용하는 것이 좋습니다.