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Decider et executer la conversion entre JSON et TOON (Token-Oriented Object Notation). Declencher quand l'utilisateur mentionne TOON, demande de reduire les tokens d'un payload envoye a un LLM, optimise un prompt charge en donnees JSON, evalue le cout token d'un contexte structure, ou demande explicitement une conversion JSON<->TOON. Inclut un arbre de decision base sur la structure des donnees (gain reel mesure), une reference syntaxique TOON v3.0, et un script de conversion lossless avec mesure tiktoken.
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# Conversion JSON ↔ TOON ## Quoi TOON encode le **même modèle de données que JSON** (objets, tableaux, primitives) avec une syntaxe minimaliste pensée pour les LLM : pas d'accolades, pas de virgules de structure, indentation comme YAML, lignes tabulaires de type CSV pour les tableaux d'objets uniformes. Round-trip lossless garanti par la spec v3.0. **Exemple canonique** : ```json {"users": [{"id": 1, "name": "Ada"}, {"id": 2, "name": "Linus"}]} ``` ```toon users[2]{id,name}: 1,Ada 2,Linus ``` L'économie de tokens vient de trois leviers : (1) les clés ne se répètent pas dans les tableaux tabulaires, (2) les guillemets disparaissent sur la plupart des strings, (3) l'indentation remplace les accolades. --- ## Quand convertir — décision **La conversion n'a de sens que pour du JSON destiné à entrer dans le contexte d'un LLM.** Pour du stockage, du transport API, ou tout pipeline non-LLM : laisser en JSON. TOON n'a pas l'écosystème de JSON (validateurs, schemas, outils), aucun fournisseur LLM ne l'attend nativement, et les modèles le génèrent moins bien qu'ils ne le lisent. ### Arbre de décision rapide 1. **Le JSON va-t-il être envoyé à un LLM en input ?** Non → ne pas convertir. Oui → continuer. 2. **Taille du payload < ~500 tokens JSON ?** Oui → ne pas convertir, le gain absolu est trop faible pour justifier la friction. Non → continuer. 3. **Quelle est la forme dominante ?** Voir tableau ci-dessous. ### Gain réel par forme de données (tokens, tokenizer o200k_base