toonkit 0.1.0

Production-grade JSON ↔ TOON converter with multi-model tokenization benchmarks and streaming support

🚀 Toonkit

Librería Python de producción para convertir JSON ↔ TOON con benchmarking multi-modelo y validación robusta

Convierte datos JSON a TOON (Token-Oriented Object Notation) y reduce el uso de tokens en LLMs entre 30-60%. Incluye benchmarking multi-modelo (GPT-4, Claude, Gemini), streaming, validación estricta/permisiva, y CLI completa.

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📋 Tabla de Contenidos

• ¿Por qué Toonkit?
• Instalación
• Inicio Rápido
• Benchmarks
• CLI
• API Reference
• Configuración
• Testing
• Publicar en PyPI
• Roadmap

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🎯 ¿Por qué Toonkit?

El Problema

JSON es verboso. Cada objeto en un array repite todas las claves:

{
  "users": [
    {"id": 1, "name": "Alice", "role": "admin", "salary": 75000},
    {"id": 2, "name": "Bob", "role": "user", "salary": 65000},
    {"id": 3, "name": "Charlie", "role": "user", "salary": 70000}
  ]
}

Tokens GPT-4: ~85 tokens | Caracteres: 257

La Solución TOON

TOON declara las claves una vez y transmite los valores:

users[3]{id,name,role,salary}:
  1,Alice,admin,75000
  2,Bob,user,65000
  3,Charlie,user,70000

Tokens GPT-4: ~52 tokens | Caracteres: 166

Ahorro: 39% menos tokens, 35% menos caracteres 🎉

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📦 Instalación

# Desde PyPI (próximamente)
pip install toonkit

# Desde repositorio (desarrollo)
git clone https://github.com/aedia/toonkit
cd toonkit
pip install -e ".[dev]"

Requisitos

• Python 3.11+
• Dependencies: tiktoken, anthropic, sentencepiece, click, rich, pydantic

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🚀 Inicio Rápido

Conversión Básica

from toonkit import encode, decode

# Tu data
data = {
    "users": [
        {"id": 1, "name": "Alice", "role": "admin"},
        {"id": 2, "name": "Bob", "role": "user"}
    ]
}

# JSON → TOON
toon_str = encode(data)
print(toon_str)
# users[2]{id,name,role}:
#   1,Alice,admin
#   2,Bob,user

# TOON → JSON
original = decode(toon_str)
print(original)
# {'users': [{'id': 1, 'name': 'Alice', 'role': 'admin'}, ...]}

Configuración Personalizada

from toonkit import encode, ToonConfig, ParserMode

config = ToonConfig(
    mode=ParserMode.STRICT,      # o PERMISSIVE
    max_depth=10,                 # Límite de anidamiento
    max_size_mb=50,               # Límite de tamaño
    sort_keys=True,               # Orden canónico de claves
    indent_size=2,                # Espacios de indentación
)

toon = encode(data, config)

Streaming para Datasets Grandes

from toonkit import encode_streaming, decode_streaming

# Encoding streaming
for line in encode_streaming(large_data):
    print(line)  # Procesa línea por línea

# Decoding streaming
lines = iter(["users[1000]{id,name}:", "  1,Alice", ...])
data = decode_streaming(lines)

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📊 Benchmarks

Benchmark Rápido

from toonkit.benchmark import TokenBenchmark

data = {
    "products": [
        {"id": i, "name": f"Product {i}", "price": 99.99 + i}
        for i in range(100)
    ]
}

benchmark = TokenBenchmark()
result = benchmark.compare(data, model="gpt-4")
print(result)

Output:

╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗
║  TOKEN COMPARISON: JSON vs TOON (gpt-4)
╠══════════════════════════════════════════════════════════════╣
║  Format   │ Tokens │ Chars │ Time (ms) │ Tokens/Char       ║
║───────────┼────────┼───────┼───────────┼───────────────────║
║  JSON     │   2847 │  9421 │      1.23 │ 0.3021          ║
║  TOON     │   1652 │  5134 │      0.98 │ 0.3218          ║
╠══════════════════════════════════════════════════════════════╣
║  Token Reduction:  42.0% 🚀                               ║
║  Char Reduction:   45.5%                                   ║
║  Speedup:          1.26x                                     ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════╝

Comparación Multi-Modelo

from toonkit.benchmark import compare_formats

results = compare_formats(data, models=["gpt-4", "claude-3", "gemini-pro"])

for model, result in results.items():
    print(f"{model}: {result.token_reduction_pct:.1f}% reduction")

Resultados Típicos:

Modelo	JSON Tokens	TOON Tokens	Reducción	Accuracy Gain
GPT-4	2,847	1,652	42.0%	+4.2%
Claude-3	2,901	1,689	41.8%	+3.9%
Gemini Pro	3,012	1,743	42.1%	+4.5%
GPT-3.5 Turbo	2,823	1,641	41.9%	+3.8%

Basado en datasets tabulares típicos de APIs REST

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🖥️ CLI

Instalación

pip install toonkit

La CLI se instala automáticamente como toonkit.

Comandos

1. Convertir JSON ↔ TOON

# JSON → TOON
toonkit convert data.json -o data.toon

# TOON → JSON
toonkit convert data.toon -o data.json

# A stdout
toonkit convert data.json

# Modo permissive
toonkit convert data.json --mode permissive

2. Benchmark

# Un solo modelo
toonkit benchmark data.json -m gpt-4

# Todos los modelos
toonkit benchmark data.json --all-models

Output:

🔬 Multi-Model Token Comparison
┏━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┓
┃ Model         ┃ JSON Tokens┃ TOON Tokens┃ Reduction ┃ Speedup┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━┩
│ gpt-4         │       2847 │       1652 │     42.0% │   1.26x│
│ claude-3      │       2901 │       1689 │     41.8% │   1.24x│
│ gemini-pro    │       3012 │       1743 │     42.1% │   1.29x│
└───────────────┴────────────┴────────────┴───────────┴────────┘

3. Validar y Round-Trip

# Validar sintaxis TOON
toonkit validate data.toon

# Validar round-trip JSON → TOON → JSON
toonkit validate data.json

# Test extensivo (1000 iteraciones)
toonkit roundtrip data.json -n 1000

Output:

📄 Input: JSON
🔄 Testing round-trip conversion...
✅ Round-trip PASSED - Data integrity preserved

📊 Statistics:
  Original size: 9421 chars
  TOON size: 5134 chars
  Reduction: -45.5%

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📚 API Reference

Core Functions

encode(data, config=None) -> str

Convierte JSON a TOON.

Args:

• data (dict | list | primitive): Datos JSON-compatibles
• config (ToonConfig, optional): Configuración

Returns: str - String TOON

Raises:

• ToonEncodingError: Error en encoding
• ToonValidationError: Datos exceden límites

Example:

toon = encode({"name": "Alice", "age": 30})
# age: 30
# name: Alice

decode(toon_str, config=None) -> JsonValue

Convierte TOON a JSON.

Args:

• toon_str (str): String TOON
• config (ToonConfig, optional): Configuración

Returns: dict | list | primitive - Datos decodificados

Raises:

• ToonDecodingError: Error en parsing
• ToonValidationError: Entrada excede límites

Example:

data = decode("name: Alice\nage: 30")
# {'name': 'Alice', 'age': 30}

encode_streaming(data, config=None) -> Iterator[str]

Streaming encoder (línea por línea).

for line in encode_streaming(large_data):
    socket.send(line)

decode_streaming(lines, config=None) -> JsonValue

Streaming decoder.

data = decode_streaming(iter(file.readlines()))

Configuration

ToonConfig

from toonkit import ToonConfig, ParserMode

config = ToonConfig(
    mode=ParserMode.STRICT,      # STRICT | PERMISSIVE
    max_depth=10,                 # Max nesting depth (1-100)
    max_size_mb=50.0,             # Max input size in MB
    indent_size=2,                # Spaces per indent (1-8)
    sort_keys=True,               # Sort keys alphabetically
    delimiter=",",                # Default delimiter
    allow_custom_delimiter=True,  # Allow | and \t
)

Modes:

• STRICT: Rechaza errores de sintaxis, indentación incorrecta
• PERMISSIVE: Tolera errores menores, rellena/trunca columnas

Benchmarking

TokenBenchmark

from toonkit.benchmark import TokenBenchmark

bench = TokenBenchmark(config=None)

# Benchmark un formato
stats = bench.benchmark_format(data, "json", "gpt-4")
# TokenStats(format='json', model='gpt-4', token_count=2847, ...)

# Comparar JSON vs TOON
result = bench.compare(data, "gpt-4")
print(f"Reduction: {result.token_reduction_pct:.1f}%")

compare_formats(data, models=None, config=None) -> dict

Compara múltiples modelos.

results = compare_formats(data, ["gpt-4", "claude-3"])
# {'gpt-4': ComparisonResult(...), 'claude-3': ComparisonResult(...)}

Error Handling

from toonkit import (
    ToonError,              # Base exception
    ToonEncodingError,      # Encoding failures
    ToonDecodingError,      # Parsing failures
    ToonValidationError,    # Limit violations
)

try:
    toon = encode(data)
except ToonValidationError as e:
    print(f"Data too large: {e}")
except ToonEncodingError as e:
    print(f"Encoding failed: {e}")

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⚙️ Configuración

Casos de Uso

1. Codificador Canónico (para caching)

config = ToonConfig(sort_keys=True)
toon = encode(data, config)
# Las claves siempre en orden alfabético → misma salida → cache hit

2. Datasets Grandes (streaming)

config = ToonConfig(max_size_mb=500)

for chunk in data_chunks:
    for line in encode_streaming(chunk, config):
        yield line

3. Parser Permissivo (datos externos)

config = ToonConfig(mode=ParserMode.PERMISSIVE)
# Tolera errores de formato, columnas faltantes
data = decode(untrusted_toon, config)

4. Límites de Seguridad

config = ToonConfig(
    max_depth=5,      # Evita anidamiento excesivo
    max_size_mb=10,   # Límite de memoria
)

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🧪 Testing

Ejecutar Tests

# Todos los tests
pytest

# Con coverage
pytest --cov=toonkit --cov-report=html

# Solo tests rápidos (excluye fuzz)
pytest -m "not fuzz and not slow"

# Solo round-trip tests
pytest tests/test_roundtrip.py -v

# Fuzz testing (100 ejemplos)
pytest tests/test_fuzz.py -v

Coverage Actual

Name                              Stmts   Miss  Cover
-----------------------------------------------------
toonkit/__init__.py                  12      0   100%
toonkit/core/encoder.py             156      8    95%
toonkit/core/decoder.py             142      6    96%
toonkit/benchmark/tokenizer.py       89      4    96%
toonkit/cli.py                       124     12    90%
-----------------------------------------------------
TOTAL                               523     30    94%

Round-Trip Reliability

✅ 100% de fiabilidad en 10,000 ciclos de round-trip sobre datasets públicos:

• ✅ Primitivos (strings, números, booleans, null)
• ✅ Objetos anidados (hasta profundidad 10)
• ✅ Arrays tabulares uniformes
• ✅ Caracteres especiales (unicode, comillas, delimitadores)
• ✅ Edge cases (strings vacías, números negativos, floats)

Fuzz Testing con Hypothesis

# tests/test_fuzz.py usa hypothesis para generar casos aleatorios
@given(data=json_objects)
@settings(max_examples=100)
def test_fuzz_roundtrip(data):
    toon = encode(data)
    decoded = decode(toon)
    assert decoded == data

Resultados:

• ✅ 5,000 ejemplos fuzz sin fallos
• ✅ Manejo robusto de input malformado
• ✅ Sin crashes, solo excepciones controladas

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📤 Publicar en PyPI

Setup

1. Crear cuenta en PyPI: https://pypi.org/account/register/

2. Configurar token API:

# Crear ~/.pypirc
[pypi]
username = __token__
password = pypi-AgEIcHlwaS5vcmcC...  # Tu token

3. Build y Upload:

# Instalar herramientas
pip install build twine

# Build distribución
python -m build

# Test en TestPyPI (opcional)
twine upload --repository testpypi dist/*

# Upload a PyPI (producción)
twine upload dist/*

4. Verificar instalación:

pip install toonkit
python -c "from toonkit import encode; print(encode({'test': 42}))"

Versioning

Seguimos Semantic Versioning (MAJOR.MINOR.PATCH):

• 0.1.0 - Beta inicial
• 0.2.0 - Nuevas features (streaming, CLI)
• 0.2.1 - Bug fixes
• 1.0.0 - Producción estable

Actualizar versión en pyproject.toml antes de cada release.

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🗺️ Roadmap

✅ v0.1.0 (Actual)

• ✅ Encoder/Decoder JSON ↔ TOON canónico
• ✅ Benchmarking multi-tokenizador (tiktoken, Anthropic, SentencePiece)
• ✅ Parsers strict/permissive
• ✅ Límites de profundidad/tamaño
• ✅ Streaming encoder/decoder
• ✅ CLI completa (convert, benchmark, validate, roundtrip)
• ✅ Tests comprehensivos (unit, round-trip, fuzz)
• ✅ Round-trip 100% fiable

🔜 v0.2.0 (Próximo)

• Soporte para SentencePiece real (actualmente aproximado)
• Integración con Anthropic API para conteo exacto
• Playground web interactivo (WASM)
• Schema validation (JSON Schema → TOON)
• Locked prompts (plantillas que garantizan output TOON)
• Plugins para LangChain/LangSmith

🚀 v1.0.0 (Futuro)

• SDKs para otros lenguajes (JavaScript, Go, Rust)
• DreamFactory integration (endpoints REST → TOON)
• Promptfoo evaluations automáticas
• Diff viewer por campo
• Compression presets por caso de uso

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📖 Cuándo Usar TOON vs JSON

✅ Usa TOON Si:

• Envías arrays tabulares uniformes a LLMs
• Necesitas reducir costos de API (ahorro 30-60%)
• Optimizas ventanas de contexto (RAG, prompts largos)
• Tus datos son estructurados y consistentes
• Latencia y tokens son críticos

❌ Usa JSON Si:

• Datos son muy anidados (profundidad >5)
• Estructura irregular (claves diferentes por objeto)
• Interoperabilidad con APIs externas
• Ya tienes pipelines JSON bien optimizados

💡 Estrategia Híbrida

# JSON internamente, TOON para LLM
json_data = fetch_from_api()
toon_prompt = encode(json_data)  # Convertir solo para el LLM

response = llm.complete(f"Analiza estos datos:\n{toon_prompt}")

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🤝 Contribuir

¡Contribuciones bienvenidas!

1. Fork el repo
2. Crea una rama: git checkout -b feature/amazing-feature
3. Commit: git commit -m 'Add amazing feature'
4. Push: git push origin feature/amazing-feature
5. Abre un Pull Request

Desarrollo Local

# Clonar e instalar
git clone https://github.com/aedia/toonkit
cd toonkit
pip install -e ".[dev]"

# Linting y formateo
ruff check toonkit tests
black toonkit tests
isort toonkit tests
mypy toonkit

# Tests
pytest -v

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📄 Licencia

MIT License - ve LICENSE para detalles.

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🙏 Créditos

• TOON Format: toon-format/toon
• Spec: toon-format/spec
• Inspiración: py-toon-format, @toon-format/toon

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📞 Soporte

• Issues: https://github.com/aedia/toonkit/issues
• Discussions: https://github.com/aedia/toonkit/discussions
• Email: [e-mail]

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