概要

TOON（Token-Oriented Object Notation）は、LLMへ構造化データを渡す際にトークン使用量を大幅に削減することを目的とした、コンパクトで人間可読なシリアライズ形式です。本リポジトリ「toonify」はそのPython実装／ユーティリティ群を収めており、簡単なデモ（demo.py）や資産（assets）を含みます。軽量でプロンプト設計やデータ受け渡し、評価パイプラインの効率化に役立つツールです。

リポジトリの統計情報

スター数: 20
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 20
コミット数: 3
ファイル数: 12
メインの言語: Python

主な特徴

LLM向けに最適化されたコンパクトなシリアライズ形式（TOON）の実装。
人間に可読な構文を維持しつつトークン効率を向上。
Python 3.8+で動作するサンプルスクリプト（demo.py）と資産を同梱。
MITライセンスで商用利用や改変が容易。

技術的なポイント

TOONは「トークン単位」を意識した設計哲学を持ち、冗長な括弧や冗長なキー名を抑えてモデルへの入力を最小化することを狙います。典型的にはJSONやYAMLよりも簡潔な表現（例えば短縮された区切り、省略可能な引用、最小限の空白）を採用し、LLMのトークナイザーが分割しやすい形に整形することで同一情報量でも消費トークンを削減します。本実装はPythonでのエンコード／デコード機能を備え、次の点が注目されます。

シンタックスの最小化: 必要最小限の構文要素でオブジェクト／配列／スカラーを表現し、余分な記号を削ることで文字列長とトークン数を削減。
可読性の維持: 人間が理解しやすい簡潔な表現を保ち、プロンプト作成時に編集やレビューが行いやすい設計。
トークン優先の設計思想: 実装はモデルのトークン化挙動を意識しており、エンコード時の空白処理や改行の扱い、エスケープの最小化など細部を調整。
Python統合: Python 3.8以上に対応し、シンプルなAPIでPythonオブジェクト ⇄ TOON 文字列の相互変換を提供。デモスクリプトにより使用例が示され、既存のプロンプトパイプラインに組み込みやすい。
軽量化と拡張性: コードベースは小規模で、追加のシリアライズルールやカスタム変換を導入しやすい構造。ライセンスはMITで商用利用や派生開発が容易。

実運用では、プロンプト生成や評価セットの送信、モデルへの小さなメタデータ添付などでトークンコストの節約が期待できます。一方で、独自のシンタックスを使う以上、受け手（モデル）側での明確なパースルールの共有が必要であり、トークナイザー依存の最適化はモデル毎に効果差が出る点には注意が必要です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

LICENSE: file
README.md: file
README.zh-CN.md: file
assets: dir
demo.py: file
toon.py: file
setup.py: file
tests: dir
examples: dir
requirements.txt: file
.gitignore: file
pyproject.toml: file

…他 0 ファイル

（注: 上記は主要ファイルの抜粋。リポジトリは小規模で、デモと実装、ドキュメントが中心です。）

まとめ

LLM向けにトークン効率を重視した軽量シリアライズ実装。実験・プロトタイプに最適。

リポジトリ情報：

名前: toonify
説明: 説明なし
スター数: 20
言語: Python
URL: https://github.com/ScrapeGraphAI/toonify
オーナー: ScrapeGraphAI
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/171017415?v=4

READMEの抜粋：

Toonify Logo

TOON (Token-Oriented Object Notation)

English | 中文

A compact, human-readable serialization format designed for passing structured data to Large Language Models with significantly reduced token usage.

[

toonify — TOON（Token-Oriented Object Notation）実装