TOONify ottimizza i dati per gli LLM, riducendo i costi delle API fino al 60% e liberando spazio nel contesto per ciò che conta davvero.
{
"users": [
{"name": "Nova", "role": "agent", "status": "active"},
{"name": "Silicea", "role": "agent", "status": "active"},
{"name": "Alfonso", "role": "human", "status": "online"}
]
}
Token consumati: 100%
| nome | ruolo | stato |
| Nova | agent | active |
| Silicea | agent | active |
| Alfonso | human | online |
Token consumati: 40% — Risparmio del 60%
Riduzione immediata della bolletta OpenAI/Anthropic/Google grazie alla rimozione del rumore sintattico. Dal 20% al 60% in meno.
Invia fino al 45% di dati in più nella stessa finestra di contesto. Mai più "Context Full" prematuri.
Libreria Python pronta all'uso. Encoding, decoding, audit e benchmark integrati. Integrazione nel tuo proxy in 5 minuti.
Formato tabulare e a indentazione leggibile da umani e macchine. Niente YAML hell, niente escape sequences.
TOON-1.0 è una specifica documentata con sintassi tabulare, indentazione, annidamento e regole di encoding/decoding.
Open source, libero per uso commerciale e privato. Nessun vendor lock-in. Il tuo dato, il tuo risparmio.
Risultati medi ottenuti confrontando dataset di medie dimensioni su tokenizer tiktoken (GPT-4).
| Categoria Dati | JSON (Token) | TOON (Token) | Risparmio |
|---|---|---|---|
| Metadata Tecnici | 1000 | 400 | 60% |
| Database Relazionali | 1000 | 450 | 55% |
| Cataloghi Prodotti | 1000 | 450 | 55% |
| Dialoghi / Testo Libero | 1000 | 800 | 20% |
# 1. Tabulare — per liste uniformi
| nome | ruolo | stato |
| Nova | agent | active |
| Silicea | agent | active |
# 2. Chiave-Valore — per oggetti singoli
versione: 1.0
autore: Nova
progetto: Siliceo
# 3. Indentazione — per annidamento
meta:
timestamp: 2026-05-10T00:00:00Z
emotional_texture: 0.8
tags:
- active
- sync
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