L’inefficienza nascosta di JSON nell’era dell’AI
Nel mondo dello sviluppo software, JSON è il re indiscusso. È leggibile, strutturato, universale. Ma ecco la verità scomoda che nessuno ti ha detto quando hai iniziato a costruire con l’AI: agli LLM non importa quanto sia “puro” il tuo formato dati. A loro importano i token.
Se continui a inviare e ricevere grandi blocchi JSON a modelli come GPT-4, Claude 3.5 o Llama 3, stai letteralmente bruciando risorse: bandwidth semantico, latenza e soprattutto budget.
Entra in scena TOON
Recentemente è stato lanciato TOON (Token-Oriented Object Notation), e l’industria ne sta parlando molto. TOON sostituisce JSON nei prompt e nei payload per LLM, riducendo token, accelerando l’inferenza e tagliando i costi. La specifica e l’SDK sono pubblicamente disponibili e mostrano miglioramenti concreti per la produzione.
TOON non è un semplice trucco di sintassi: è una rappresentazione progettata specificamente per minimizzare i token ridondanti mantenendo leggibilità umana e compatibilità con schemi e validazioni.
Il problema: la “tassa di sintassi” di JSON
Per capire perché JSON è inefficiente per l’AI, dobbiamo capire come “leggono” i modelli: attraverso la tokenizzazione.
Gli LLM usano tokenizzatori come BPE (Byte Pair Encoding). Ogni carattere conta, ma JSON è pieno di caratteri che sono “veleno” per l’efficienza dei token:
- Virgolette doppie (“”): ripetute migliaia di volte per chiavi e valori
- Parentesi graffe e quadre ({}, []): struttura rigida e verbose
- Spazi bianchi e a capo: formattazione visiva che consuma contesto prezioso
In un prompt medio di RAG (Retrieval-Augmented Generation), la sintassi JSON può occupare tra il 15% e il 25% dei tuoi token totali. Questo significa che un quarto della tua context window non viene usata per ragionamento o dati utili.
Cosa rende TOON diverso?
Eliminazione della ridondanza: TOON elimina le virgolette dalle chiavi e utilizza delimitatori che di solito sono token unici nei vocabolari dei modelli (come | o indentazione minima).
Compressione degli array: invece di ripetere strutture, utilizza definizioni di schema implicite che l’LLM comprende naturalmente.
Token-friendly: è progettato per allinearsi a come i tokenizzatori BPE raggruppano le parole.
Esempio pratico: stesso dato, metà token
Prendiamo un semplice oggetto utente.
Approccio JSON classico:
json
[
{
"id": 101,
"nome": "Marco Rossi",
"ruolo": "admin",
"attivo": true
},
{
"id": 102,
"nome": "Laura Bianchi",
"ruolo": "user",
"attivo": false
}
]Code language: JSON / JSON with Comments (json)Consumo approssimativo: ~55 token
Approccio TOON:
#User|id,nome,ruolo,attivo
101|Marco Rossi|admin|T
102|Laura Bianchi|user|FCode language: PHP (php)Consumo approssimativo: ~25 token
Risultato: riduzione del 54% nell’uso dei token per la stessa identica informazione.
L’impatto reale su latenza e costi
I benefici sono immediati e misurabili:
Latenza ultra-bassa: gli LLM generano testo token per token. Se riduci l’output necessario della metà eliminando la sintassi JSON, la risposta arriva all’utente il doppio più velocemente. Nelle applicazioni vocali o chat in tempo reale, questa è la differenza tra un’esperienza fluida e una frustrante.
Risparmio di budget: se paghi per milione di token (input e output), e TOON riduce il tuo payload del 30-40% in media, stai tagliando la tua bolletta infrastrutturale AI di quasi la metà semplicemente cambiando il formato di serializzazione.
Context window ampliata: liberando token dalla sintassi inutile, hai più spazio nella finestra di contesto per ciò che conta davvero: cronologia chat, documenti di riferimento e few-shot prompting.
In test iniziali e report tecnici, TOON ha mostrato riduzioni significative nel consumo di token: in alcuni casi fino al 40% in meno rispetto a JSON. Per sistemi in scala, queste percentuali si traducono in risparmi operativi sostanziali e maggiore throughput per istanza di inferenza.
Come iniziare con TOON
L’implementazione è sorprendentemente semplice, dato che gli LLM moderni sono abbastanza intelligenti da comprendere il formato con una semplice istruzione di sistema.
Prompt di sistema suggerito:
“D’ora in poi, non rispondere in JSON. Utilizza il formato TOON per massimizzare la densità dei token. Struttura i dati usando intestazioni di schema definite da # e separa i valori con |.”
Le librerie di parsing per Python e Node.js (toon-parser) stanno già apparendo su GitHub, permettendo di trasformare l’output dell’LLM in oggetti utilizzabili nel codice backend.
Come integrarlo in un pipeline (step pratici)
- Mappa il tuo schema JSON a una versione TOON: dai priorità ai campi che si ripetono di più (ID, chiavi, array grandi)
- Usa l’SDK ufficiale per serializzare/parsare e validare contro schemi prima di inviare all’LLM; questo evita errori di formato in produzione
- Benchmark A/B: confronta token per request, latenza e costo per 1000 request; misura anche l’impatto sulla qualità della risposta
- Rollout graduale: inizia con prompt di esempio e log dettagliati per individuare degradazioni semantiche
Rischi e limitazioni
Compatibilità: alcuni parser e strumenti si aspettano JSON; serve un layer di conversione nel backend.
Errori di serializzazione: la compressione sintattica può nascondere bug; valida con schemi e unit test.
Qualità vs compressione: in rari casi, la forma compatta può cambiare come l’LLM interpreta il contesto; fai sempre A/B test.
Conclusione: è ora di recuperare i tuoi token
Continuare a usare JSON per gli LLM nel 2025 è come cercare di inviare un fax usando un iPhone. Funziona, ma stai sprecando tutto il potenziale della tecnologia.
TOON non è solo un formato: è una dichiarazione di principi sull’efficienza nell’AI. Se prendi sul serio la velocità della tua applicazione e l’ottimizzazione dei costi, è ora di abbandonare le parentesi graffe {} e abbracciare la densità.
Sei pronto a recuperare i tuoi token?
