在 LLM API 调用按 Token 计费的时代，你还在为 JSON 的冗余格式买单吗？今天给大家推荐一个专为 Java 开发者打造的高效序列化库 ——TOON-Java，让你的 LLM 交互成本直接砍半！
为什么需要 TOON？
当我们用 JSON 和 GPT/Anthropic 等大模型交互时，大量的引号、括号其实都是无效 Token。而 TOON（Text-Oriented Object Notation）通过表格化存储 + 元数据前置的设计，平均节省 30-60% 的 Token 消耗，实测调用成本直接降一半！
更重要的是，它兼顾了人类和 LLM 的可读性，字段注释原生支持，让模型更懂你的数据结构，减少解析幻觉。（toon官方地址：github.com/toon-format…
✨ 核心优势一览
🔍 快速上手（3 分钟入门）
1. 引入依赖（Maven）
xml
<dependency>
<groupId>com.github</groupId>
<artifactId>toon-java</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>
2. 定义带注释的实体类
// 地址类（嵌套对象）
class Address {
@ToonField(order = 1, comment = "街道地址，含门牌号")
private String street;
@ToonField(order = 2, comment = "城市名称")
private String city;
// 构造函数+getter/setter
}
// 用户类
class User {
@ToonField(order = 1, comment = "用户唯一ID")
private int id;
@ToonField(order = 2, comment = "用户名（最长32字符）")
private String name;
@ToonField(order = 3, comment = "注册时间（ISO格式）")
private LocalDateTime registerTime;
@ToonField(order = 4, comment = "用户地址")
private Address address;
// 构造函数+getter/setter
}
3. 序列化与反序列化
public class Demo {
public static void main(String[] args) throws ToonException {
// 构建数据
Address addr = new Address("123 Main St", "New York");
List<User> users = List.of(
new User(1, "Alice", LocalDateTime.now(), addr)
);
// 序列化（带字段注释）
String toonStr = Toons.serialize("users", users);
System.out.println("TOON结果：\n" + toonStr);
// 反序列化
List<User> data = Toons.deserialize(toonStr, List.class);
}
}
输出效果（Token 直接省一半）
users(1){id#用户唯一ID,name#用户名（最长32字符）,registerTime#注册时间（ISO格式）,address#用户地址{street#街道地址，含门牌号,city#城市名称}}:
1,Alice,2024-05-20T15:30,;
address#用户地址{street#街道地址，含门牌号,city#城市名称}:
street: 123 Main St
city: New York
🎯 哪些场景一定要用？
- 按 Token 计费的 LLM API 调用（OpenAI/Anthropic 等）
- RAG 知识库数据传输（平衡可读性和效率）
- AI Agent 交互（结构化指令更清晰）
- 大规模 LLM 应用（成本敏感型项目必选）
📌 注意事项
- 不适合跨语言极致兼容场景（优先 JSON）
- 深度嵌套非表格数据建议用 JSON
- 极简数据结构且追求速度可选 Protobuf
目前项目基于 Apache 2.0 开源，已支持 JDK 1.8+，欢迎 Star 和 PR！无论是个人项目还是企业级应用，都能显著降低 LLM 交互成本，感兴趣的宝子们赶紧来试用吧😄
👉 Github github.com/wuahhh/toon…
