TOON: O Novo Formato de Dados Otimizado para Modelos de Linguagem
O universo do desenvolvimento e integração com Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) está em constante evolução. Em outubro de 2025, surgiu o TOON (Token-Oriented Object Notation), um formato de dados projetado especificamente para maximizar eficiência nos ambientes de inteligência artificial, especialmente onde o custo por token é fator decisivo.
O Que é TOON?
TOON é um formato de serialização criado para ser extremamente eficiente em termos de consumo de tokens por LLMs, como GPT, Claude, Gemini e outros. Utilizando uma estrutura simplificada, que elimina colchetes e chaves típicos do JSON e adota indentação semelhante ao YAML, o TOON permite declarar campos de arrays repetidos de forma tabular, significativamente reduzindo redundâncias.apidog+3
Exemplo de estrutura TOON:
text
usuario:
id: 101
perfil:
nome: "André"
tipo: "admin"
produtos, id, nome, preco:
1, "Mouse", 90
2, "Teclado", 150
Esta abordagem resulta em redução de até 50% do número de tokens consumidos durante chamadas para APIs de IA. Em cenários com alta volumetria de dados tabulares, TOON frequentemente supera JSON e YAML — e pode até aproximar o desempenho do CSV, porém mantendo estrutura hierárquica.robertodiasduarte+2
Por Que TOON é Importante para LLMs?
O contexto disponível para LLMs é limitado pelo número de tokens transmitidos por requisição. Cada token economizado representa maior contexto, instruções mais detalhadas ou histórico mais completo, tudo isso sem aumentar o custo operacional das integrações com IA.
- Economia de tokens: Redução significativa do custo, especialmente relevante em pipelines que consomem milhões de tokens por mês.
- Mantém hierarquia: Ideal para dados complexos, evitando a simplicidade excessiva de formatos como CSV.
- Legibilidade focada em máquinas: Direcionado para IA, não para humanas; perfeito para integrações, não necessariamente para configurações ou armazenamento duradouro.
Vantagens e Limitações
Vantagens:
- Otimização direta para consumo de dados por LLMs.
- Consolidação de campos em arrays tabulares, útil em logs, listas de usuários, catálogos e integrações massivas.
- Potencial de aplicação em automações, agentes de IA e aplicações generativas.
Limitações:
- Não visa substituir JSON/YAML em APIs convencionais, bancos de dados ou configurações de sistemas.
- Menor legibilidade para humanos frente ao JSON puro.
O TOON representa um avanço significativo em eficiência para projetos que utilizam inteligência artificial de maneira intensiva. O formato apresenta vantagens claras para quem procura reduzir custos, maximizar contexto e obter maior performance na integração com modelos de linguagem. Organizações e desenvolvedores que pretendem evoluir suas plataformas baseadas em IA devem considerar o TOON em seus pipelines de dados, sem necessariamente abandonar outros formatos consagrados, mas aproveitando o que há de mais moderno e eficiente para o futuro da inteligência artificial.
Publicado por André Lopes, Full Stack AI Developer
