Toon en lugar de JSON: el nuevo formato clave para ahorrar tokens (y dinero) con IA
¿Qué es Toon?
Toon es un nuevo formato de datos diseñado para reducir el consumo de tokens en las interacciones con modelos de lenguaje. Su objetivo principal es claro: hacer que los prompts y las respuestas sean más ligeros sin perder estructura ni significado.
En otras palabras, Toon es a JSON lo que WebP fue a PNG: un formato más compacto, pensado para el futuro.
¿Por qué JSON ya no basta?
JSON ha sido el estándar durante décadas, pero no fue creado pensando en los LLMs. Su estructura detallada, con comillas, llaves y espacios, consume demasiados tokens cuando se usa como formato de intercambio entre humanos y modelos de IA.
En un contexto donde cada token cuesta dinero, JSON puede convertirse en un lastre.
Cómo funciona Toon
Toon propone una sintaxis ultra minimalista, en la que los identificadores y valores se codifican de forma más compacta.
Ejemplo rápido:
// JSON clásico
{
"user": "German",
"message": "Hola ChatGPT"
}
# Toon
u=German;m=Hola ChatGPT
La diferencia puede parecer pequeña, pero en prompts largos —como los usados en arquitecturas RAG o agentes autónomos— puede suponer una reducción del 40 % en tokens.
Ventajas de Toon
✅ Ahorro de tokens → menos coste por petición
⚡ Mayor velocidad de parsing
🔐 Compatibilidad fácil con JSON (puede transformarse automáticamente)
🧠 Ideal para prompts estructurados o contextos RAG
¿Dónde se está usando ya?
Algunos proyectos open-source de optimización de prompts ya han comenzado a experimentar con Toon, integrándolo en pipelines de inferencia o almacenamiento contextual.
Si los modelos adoptan este formato nativamente, podríamos estar ante un nuevo estándar de eficiencia en IA.
Conclusión
El formato Toon representa una evolución natural: menos tokens, más inteligencia.
En un mundo donde cada token cuenta, apostar por formatos compactos no es una moda: es supervivencia.
👉 ¿Tú qué opinas?
¿Te gustaría que prepare una guía técnica paso a paso para implementar Toon en tus proyectos Python? Déjamelo en los comentarios o en GermanMallo.com/blog.