TOON
Format de sérialisation qui réécrit du JSON en indentation et en lignes de tableau, pour que le modèle lise moins de jetons à contenu identique. Une liste d'objets de même forme déclare ses champs une seule fois dans un en-tête (`users[2]{id,name}:`), puis chaque objet tient sur une ligne, au lieu de répéter « id » et « name » à chaque élément. Sans perte : on repasse en JSON quand on veut. Publié sous licence MIT (bibliothèque `@toon-format/toon` sur npm, outil en ligne de commande `@toon-format/cli`).
Forces
- Déclare les champs une fois par tableau : 58,7 % de jetons en moins que du JSON indenté sur des données plates (benchmark du dépôt, tokenizer o200k_base)
- Justesse équivalente voire meilleure : 72,2 % contre 71,4 % pour le JSON sur 244 questions et 4 modèles (benchmark du dépôt)
- Sans perte et lisible : il se relit à l'œil et se reconvertit en JSON avec la bibliothèque ou la ligne de commande (`cat data.json | npx @toon-format/cli --stats`)
Limites
- Face à du JSON déjà compacté, le gain disparaît presque sur des données mixtes (+1,6 %) et s'inverse sur des logs semi-réguliers : le chiffre qui fait vendre compare à un JSON indenté
- Surcoût d'environ 5 à 10 % pour les longueurs et champs déclarés, et latence non mesurée par le dépôt, qui recommande de la tester sur des modèles locaux ou quantifiés
- Les modèles ne le lisent pas tous aussi bien : 57,0 % de justesse pour gpt-5.4-nano contre 97,1 % pour grok-4.5 dans le même benchmark. Le format est stable, mais « une idée en cours », dit le dépôt lui-même
Pour qui
- Un dev qui envoie à un modèle des catalogues produits, des résultats de recherche ou des lignes de base de données de même forme, à chaque requête
- Quelqu'un qui paie ses jetons d'entrée à l'API et dont les prompts sont dominés par des tableaux d'objets