# \#data-tool **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/data-tool/5815.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [Token-Oriented Object Notation(TOON): 구조화된 데이터 입력을 위한 JSON 대체 포맷](https://discuss.pytorch.kr/t/token-oriented-object-notation-toon-json/8093)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [10월 30, 2025, 9:30오후 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/token-oriented-object-notation-toon-json/8093 "2025-10-30T21:30:11Z")
TOON 소개 TOON(Token-Oriented Object Notation) 은 대규모 언어 모델(LLM)에 구조화된 데이터를 전달하기 위해 설계된, 간결하면서도 사람이 읽기 쉬운 데이터 포맷입니다. 특히 LLM의 입력 데이터로 최적화되어 있으며, 기존 JSON 형식보다 훨씬 적은 토큰 수로 동일한 정보를 표현할 수 있습니다. 기존의 JSON은 구조가 명확하지만 불필요한 구분자({}, , "")로 인해 토큰 사용량이 상대적으로 많아져 비용이 커집니다. TOON은 이를 개선하기 위해 YAML의 들여쓰기 기반 구조와 CSV의 표 형태 데이터를 결합했습니다. 그 결과, 여러 객체가 동일한 필드를 갖는 경우와 같이 데이터 일관성이 높은 배열 등을 표현하는데 탁월한 효율성을 보입니다. 예를 들어, 사용자 정보를 나타내는 다음과 같은 JSON이 있다고 하면, { "users": \[ { "id": 1, "name": "Alice", "role": "admin" }, { "id": 2, "name": "Bob", "role": "user" } \] } TOON(Token-Oriented Object Notation)은 같은 데이터를 다음처럼 표현합니다: users\[2\]{id,name,role}: 1,Alice,admin 2,Bob,user 위 예시에서 보는 것처럼 불필요한 구문이 제거되어 LLM이 데이터를 읽고 이해하기에 훨씬 경제적입니다. 평균적으로 JSON 대비 30~60%의 토큰 절감 효과가 있으며, 특히 동일한 구조를 가진 대용량 배열 데이터를 다룰 때 큰 장점을 가집니다. TOON vs. JSON / YAML TOON은 구조적 표현은 YAML과 비슷하고, 테이블 형태의 데이터 처리에서는 CSV에 가깝습니다. 그러나 JSON/YAML 포맷보다 LLM의 입력 최적화에 집중되어 있습니다. 비교 항목 JSON YAML TOON 문법 복잡도 높음 (괄호, 따옴표 필요) 중간 (들여쓰기 기반) 낮음 (불필요한 구…