データモデルを通じて TOON を完全に往復解析し、きれいに再シリアライズします。構造の誤り、不正な表形式配列、無効なスカラー値を検出します。
表形式の区切り文字にカンマまたはパイプを選び、ネストされたオブジェクトのインデントを2スペースまたは4スペースに設定できます。特定の LLM プロンプトのスタイルや後段のパーサーに合わせて TOON を再エンコードするのに便利です。
均一なオブジェクト配列は、コンパクトな「ヘッダー＋行」の表形式に自動でまとめられ、LLM にデータを送る際のトークン削減を最大化します。
整形はすべてブラウザー内で実行され、サーバーにはデータが一切送信されません。ビジネスデータ、個人情報（PII）、独自スキーマを含む TOON ペイロードでも安全です。
TOON（Token-Oriented Object Notation）は、大規模言語モデルに構造化データを送る際のトークン数を削減するために設計された、コンパクトでロスレスな JSON データモデルのエンコード形式です。オブジェクトには YAML 風のインデントを、均一な配列には CSV 風の表形式レイアウトを使い、同等の JSON と比べて最大60%のトークン削減を実現します。
一貫した整形は、LLM が構造を確実に解析するのに役立ちます。フォーマッターは、表形式配列が適切にまとめられ、インデントが揃い、すべてのスカラー値が正しく引用符で囲まれるようにします。これにより、モデルが構造を誤って読み取る可能性を減らせます。
配列内のすべてのオブジェクトが同じプリミティブ値のフィールドを共有している場合、TOON はヘッダー key[N]{f1,f2,f3}: を書き、その後にオブジェクトごとにカンマ区切りのデータ行を1行ずつ並べます。これが JSON と比べて最も大きなトークン削減の要因です。
はい。フォーマッターは、TOON を完全な JSON データモデルに解析してから再エンコードします。すべての値、型、構造が保持されます。変わるのは空白の正規化と、明示的に選んだ区切り文字・インデントの調整だけです。