概要

このリポジトリは、LLM ベースの UI 生成で用いる「出力フォーマット」がコスト・トークン使用量・応答時間に与える影響を評価するための小規模ベンチマークプロジェクトです。Claude Opus 4.5 を対象に、従来の行ベース JSONL と独自のコンパクト表現である TOON を比較しています。実行用のシェルスクリプト（benchmark.sh）と設定テンプレート、結果確認用のメディアが含まれ、TOON が JSONL に比べて大幅に効率的であること（コスト89%削減、トークン51%削減、応答時間74%短縮）を示す簡潔な検証を提供します。

リポジトリの統計情報

• スター数: 1
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 1
• コミット数: 2
• ファイル数: 7
• メインの言語: Shell

主な特徴

• Claude Opus 4.5 を用いた出力フォーマット（TOON vs JSONL）ベンチマーク。
• シンプルな自動実行シェル（benchmark.sh）で再現可能な測定を実施。
• TOON がコスト・トークン・レイテンシで優位であるという結果を提示。
• 結果とメディア（GIF）を含む軽量構成で学習および検証が容易。

技術的なポイント

本プロジェクトの主眼は「フォーマット効率」が LLM アプリの実運用コストに直結することを実証する点にあります。JSONL は汎用性が高く人間にも読みやすい構造化形式ですが、冗長なキー名や説明文、行毎のメタ情報などがトークン量を増やし、API 呼び出しごとのコストとレイテンシを悪化させがちです。一方 TOON は出力要件をよりコンパクトに表現する（短い識別子、省略ルール、最小限の構造化情報）ことで、同一意味を維持しつつ生成トークンを抑制します。本ベンチマークでは、TOON を使う際に追加で与えるプロンプト内のフォーマット説明（コンテキストオーバーヘッド）を考慮しても総合的にトークンとコストが削減される点を評価しています。測定は benchmark.sh を通じて自動化され、環境変数は .env.example で管理、出力の可視化用に media ディレクトリにサンプル GIF を含めています。実運用での実装上の注意点としては、TOON の簡潔さはパーサー側の厳密性と堅牢なエラー処理を要求する点、フォーマット変更時の後方互換やスキーマ検証が重要になる点が挙げられます。将来的な拡張としては複数モデル（例：別バージョンの Claude、他社 LLM）での比較、ストリーミングやインクリメンタル生成の評価、形式の自動検証とリカバリ手順の整備が有用です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .env.example: file
• .gitignore: file
• README.md: file
• benchmark.sh: file
• media: dir

…他 2 ファイル

まとめ

出力フォーマット最適化は LLM アプリのコストと性能を劇的に改善する可能性があり、本リポジトリはその効果を手軽に検証できる良い出発点です（約50字）。

リポジトリ情報：

• 名前: benchmark-json-render
• 説明: Benchmark comparing TOON vs JSONL output formats for LLM-generated UIs with Claude Opus 4.5. Results show TOON achieves 89% cost reduction, 51% fewer tokens, and 74% faster response times. Demonstrates how optimizing output format can dramatically improve LLM application efficiency.
• スター数: 1
• 言語: Shell
• URL: https://github.com/mateolafalce/benchmark-json-render
• オーナー: mateolafalce
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/98977436?v=4

READMEの抜粋：

Overview

This benchmark compares the efficiency of using TOON versus JSONL as the output format for the JSON-Render application when working with Claude Opus 4.5.

Hypothesis

Using TOON instead of JSONL for the LLM output is significantly more cost-effective, even when accounting for the additional context required to explain the TOON format. This is because Claude Opus 4…