AIエージェント向けのトークン効率の高いメモリ — JSONより22%少ないトークン

なぜトークン効率が重要なのか

AIエージェントが処理する各トークンはコストと時間を消耗します。エージェントがセッション開始時にメモリファイルを読む際、ファイルのフォーマットは直接以下に影響します：

コスト — トークンが少ない = API請求額が安い
速度 — トークンが少ない = 応答が速い
コンテキストウィンドウ — トークンが少ない = 実際の作業に多くのスペース

toon-memoryはLLMに対してJSONより22%効率的なTOONフォーマット（Token-Oriented Object Notation）を使用します：

AI理解に最適化 — LLMの情報処理方法に基づいて設計
ロスレス — データ損失なし、完全なラウンドトリップサポート

トークン効率ベンチマーク

ファイルレベル効率

Format          Tokens (16 entries)    vs JSON
──────────────  ───────────────────    ───────
JSON            1097                   baseline
TOON            850                    -22.5%

セッションレベル影響

Method                          Tokens to get context    vs re-reading files
─────────────────────────────  ─────────────────────    ───────────────────
Re-read source files            ~3000                    baseline
memory_recall (flat)            ~1200                    -60%
memory_recall (graph, compact)  ~900                     -70%
memory_smart_recall             ~850                     -72%

完全セッションベンチマーク

完全な5フェーズのエージェントセッションをシミュレート：

Phase                                   Without memory     With memory_recall      With context_* tools
──────────────────────────────────────  ─────────────────  ─────────────────       ─────────────────
Phase 1: Session Start                  516 t /  6 c       409 t /  3 c            373 t /  1 c
Phase 2: Debug Issue                    176 t /  4 c       182 t /  2 c            252 t /  1 c
Phase 3: Implement Feature              189 t /  6 c       183 t /  3 c            305 t /  1 c
Phase 4: Code Review                    316 t /  4 c       130 t /  2 c            243 t /  1 c
Phase 5: Wrap-up                      1,214 t /  5 c        68 t /  2 c            117 t /  1 c
──────────────────────────────────────  ─────────────────  ─────────────────       ─────────────────
TOTAL                                 2,411 t / 25 c       972 t / 12 c          1,290 t /  5 c

結果：

指標	メモリなし	memory_recallあり	context_*ツールあり
セッションあたりトークン数	2,411	972 (-60%)	1,290 (-47%)
セッションあたりツール呼び出し	25	12 (-52%)	5 (-80%)
セッションあたりコスト（GPT-4）	$0.072	$0.029	$0.039

TOONフォーマットの仕組み

従来のJSON

{
  "id": "a1b2c3d4",
  "category": "decision",
  "key": "use-zod",
  "content": "Use Zod for validation",
  "file": "src/types.ts",
  "tags": "validation;types",
  "date": "2026-07-10"
}

TOONフォーマット

a1b2c3d4|decision|use-zod|Use Zod for validation|src/types.ts|validation;types|2026-07-10

TOONフォーマット：

|をデリミタとして使用（"や:や,よりトークンが少ない）
文字列にクォートなし
中括弧なし
コンパクトだが人間が読める

トークン効率の高いリコールモード

フラットモード（デフォルト）

memory_recall({ query: "redis" })
// 完全な詳細でマッチするエントリを返す

グラフモード

memory_recall({ query: "redis", mode: "graph", hops: 2 })
// グラフ接続経由で関連エントリを展開

コンパクトモード

memory_recall({ query: "redis", compact: true })
// 数値インデックス付きエントリを返し、id/date/fileを削除
// グラフエッジは->2, ->3として描画

スマートリコール（推奨）

memory_smart_recall({ intent: "database configuration" })
// BM25+グラフ+品質を1回の呼び出しで結合
// 全タスクの開始時に使用

各モードの使用場面

モード	最適用途	トークンコスト
フラット	シンプルなキーワード検索	中
グラフ	相互接続された決定	低（コンパクト）
コンパクト	トークン制約のあるコンテキスト	最低
スマート	不明な検索語	中（包括的）

コスト削減計算機

GPT-4の価格（$0.03/1K入力トークン）、1日10セッションと仮定：

シナリオ	メモリなし	toon-memoryあり	削減額
1日10セッション	$0.72/日	$0.29/日	$0.43/日
月30セッション	$21.60/月	$8.70/月	$12.90/月
年365セッション	$262.80/年	$105.85/年	$156.95/年

始めましょう

npm install -g toon-memory
npx toon-memory  # インタラクティブインストーラー

次のセッションでエージェントはトークン効率の高いメモリを使用します。