TOON을 만나보세요: AI를 위해 구축된 토큰-퍼스트 데이터 포맷

발행: 4일 전 (2025년 12월 15일 오전 03:35 GMT+9)

7 min read

Source: Dev.to

TL;DR

AI 모델은 문자가 아니라 토큰 단위로 생각합니다.
JSON은 구문에 토큰을 낭비합니다.
TOON은 그 잡음을 없애 비용 절감, 더 나은 출력, 더 활용 가능한 컨텍스트를 제공합니다.
JSON은 API에 여전히 유용하지만, TOON은 AI 시스템 내부에서 사용됩니다.

TOON이란?

TOON (Token‑Oriented Object Notation) 은 토큰 기반 AI 시스템을 위해 특별히 설계된 가벼운 명령형 데이터 포맷입니다.
중괄호({}), 콜론(:), 쉼표(,), 따옴표(" ") 같은 무거운 구문 대신 TOON은 다음에 집중합니다:

의미 있는 토큰
공백을 이용한 명확한 계층 구조
인간이 읽기 쉽고 AI 친화적인 구조

같은 데이터, 두 가지 포맷

JSON

{
  "task": "analyzeResume",
  "input": {
    "experience": "2 years",
    "skills": ["React", "JavaScript", "Tailwind"]
  }
}

TOON

task analyzeResume  
input  
  experience 2years  
  skills React JavaScript Tailwind

잡음이 적습니다. 의미는 동일합니다. AI에 더 적합합니다.

왜 TOON이 필요할까?

왜냐하면 LLM은 구두점에 신경 쓰지 않고 토큰에 신경 쓰기 때문입니다.

AI 시스템에서 JSON의 문제점

구문에 토큰 낭비
API 비용 상승
출력이 자주 깨짐
스트리밍 지원 부족
사용 가능한 컨텍스트 윈도우 감소

TOON이 해결하는 방법

구문 잡음 제거
LLM 토크나이징과 정렬
스트리밍에 안전하게 동작
출력 신뢰성 향상

TOON은 얼마나 효과적인가?

토큰 감소 (현실적인 예)

포맷	평균 토큰 수
JSON	45–55
TOON	28–32

동일한 데이터에 35–45% 토큰 감소를 달성합니다.

규모에 따른 비용 절감

예시

하루 1,000건 AI 요청
요청당 약 1,200 토큰

포맷	월 토큰 수
JSON	~3,600만
TOON	~2,200만

매달 약 1,400만 토큰 절감 → AI API 비용 약 40% 감소.

TOON이 AI 학습 및 LLM 활용을 개선하는 방법

학습 데이터

깨끗한 샘플은 더 좋은 임베딩과 저렴한 파인‑튜닝을 가능하게 합니다.

intent createUser  
input  
  name Kiran  
  role frontendDeveloper  
output  
  status success

토큰이 적고 잡음이 적어 학습 신호가 향상됩니다.

프롬프트 엔지니어링

LLM은 엄격한 JSON보다 명령형 포맷을 더 안정적으로 따릅니다.

task analyzeFrontendProject  
constraints  
  maxWords 100  
input  
  stack React Tailwind  
  experience 2years  
output  
  summary  
  improvements

모델 출력

JSON은 쉼표나 중괄호가 빠지면 쉽게 깨집니다.
TOON은 부분적으로만 출력돼도 우아하게 감소하고 여전히 사용 가능합니다.

score 82
feedback Clean architecture and reusable components

JSON ↔ TOON 변환 전략

TOON은 모든 경우에 JSON을 대체하는 것이 아닙니다.

베스트 프랙티스 아키텍처

User → TOON → LLM → TOON → Parser → JSON (API / 저장용)
Internal AI communication → TOON
External contracts & APIs → JSON

이렇게 하면 호환성을 유지하면서 비용 효율성을 얻을 수 있습니다.

산업적 영향 및 경제 성장

TOON이 차이를 만드는 영역

AI 에이전트 및 자동화 워크플로
LLM 기반 SaaS 플랫폼
파인‑튜닝 파이프라인
실시간 채팅 시스템
엣지 및 임베디드 AI

비즈니스·경제적 혜택

인프라 비용 절감
응답 속도 향상
요청당 더 많은 컨텍스트 활용
AI 동작 신뢰성 향상
확장성·마진 개선

대규모에서는 토큰 효율성이 수익성과 성장으로 직접 연결됩니다.

주요 장점

토큰 35–45% 감소
API 비용 30–40% 절감
사용 가능한 컨텍스트 약 40% 증가
출력 실패 감소
스트리밍 친화적
파싱이 쉬움
명령 준수도 향상

데모 사용 예

툴 호출

tool sendEmail  
params  
  to user@gmail.com  
  subject Interview Update  
  urgent true

에이전트 메모리

memory  
  user Kiran  
  skill React  
  lastAction buildResume

구현 기본

TOON 파싱 규칙

새 줄 = 새 문장
첫 토큰 = 키
들여쓰기 = 중첩
나머지 토큰 = 값

간단한 의사 코드

Read line
Split by space
First token → key
Remaining tokens → value
Indentation → hierarchy

무거운 파서가 필요 없습니다. 엄격한 실패가 없으며 복구가 쉽습니다.

언제 TOON을 사용해야 할까?

TOON을 사용할 경우

LLM 기반 애플리케이션
AI 에이전트 및 워크플로
프롬프트가 많은 시스템
스트리밍 AI 출력
토큰에 민감한 파이프라인

TOON을 피해야 할 경우

공개 REST API
브라우저 네이티브 데이터 교환
표준 중심 통합

마무리 생각

JSON은 사람을 위해 만들어졌습니다.

TOON은 AI를 위해 만들어졌습니다.

AI가 토큰 단위로 사고한다면, 내부 데이터 포맷도 그래야 합니다.

이야기 나눠요

여러분의 AI 시스템에 TOON을 적용해 보시겠어요?
AI‑네이티브 데이터 포맷이 공식적으로 존재해야 할까요?
오픈소스 TOON 파서를 원하시나요?

함께 더 똑똑하고, 저렴하고, 좋은 AI를 만들어갑시다 🚀