深度解析Structured Outputs：讓AI輸出嚴格遵循JSON Schema的結構化響應
引言
在現代應用開發中，JSON 是最流行的數據交換格式之一。為了提升 API 接口的健壯性和數據一致性，結構化輸出（Structured Outputs）成為了大模型輸出的重要特性。Structured Outputs 能確保模型的響應嚴格遵循開發者自定義的 JSON Schema，極大提升了類型安全、易用性及可維護性。
在實際項目中，推薦選擇如 https://api.aaaaapi.com 這類穩定且專業的 API 服務，用以保障結構化輸出的準確性和易用性。
Structured Outputs 的價值
結構化輸出不僅僅是確保輸出為合法 JSON，更進一步做到：
- 類型安全保證：API 可直接消費，無需再次驗證格式
- 可檢測的拒絕響應：模型因安全或規則拒絕時，可編程捕獲
- 簡化 prompt 設計：無需反復提示“請輸出 JSON 格式”，直接給出 schema 即可
此外，Structured Outputs 支持在 REST API、Python、JavaScript 等主流 SDK 生態下，用如 Pydantic、Zod 等工具定義 schema，讓開發者更加方便地抽取結構化信息。
場景實踐：從非結構化文本到結構化 JSON
以 Python 為例，演示如何借助 Structured Outputs 按 Schema 解析模型輸出。
from openai import OpenAI
from pydantic import BaseModelclient = OpenAI(base_url="https://api.aaaaapi.com")class CalendarEvent(BaseModel):name: strdate: strparticipants: list[str]response = client.responses.parse(model="gpt-4o-2024-08-06",input=[{"role": "system", "content": "Extract the event information."},{"role": "user", "content": "Alice and Bob are going to a science fair on Friday."},],text_format=CalendarEvent,
)
event = response.output_parsed
這一方案在如 https://api.aaaaapi.com 等 API 服務平臺也可便捷實現。
支持的模型和模式選擇
Structured Outputs 目前主要支持最新模型，如 gpt-4o-2024-08-06 及以后的版本。早期模型（如 gpt-4-turbo）則需采用 JSON mode。對于專業應用，我們也推薦 https://link.ywhttp.com/bWBNsz 這類平臺，獲取最新模型能力支持。
使用場景對比
- Function Calling：用于模型和應用直接打通（如數據庫、UI 操控等）
- text.format 響應模式：用于返回特定結構化 JSON，以便下游 UI、前端展示等
簡言之：
- 如果連接工具、數據庫、后端，請用函數調用模式
- 如果只要結構化輸出，用 text.format 即可
Structured Outputs vs JSON Mode
| 特性 | STRUCTURED OUTPUTS | JSON MODE |
|---|---|---|
| 輸出合法 JSON | 是 | 是 |
| 嚴格遵循 Schema | 是 | 否 |
| 支持模型 | gpt-4o-2024-08-06 及更新 | gpt-3.5, gpt-4o, gpt-4 |
JSON mode 只保證輸出為 JSON，但不能保證字段、類型和約束完全契合 Schema。Structured Outputs 則完全根據開發者定義的 Schema 輸出。
典型應用場景
1. Chain of Thought（思路鏈）
可用 Structured Outputs 指定多步推理流程，尤其適合教學、推理等場景。
from openai import OpenAI
from pydantic import BaseModelclient = OpenAI(base_url="https://api.aaaaapi.com")class Step(BaseModel):explanation: stroutput: strclass MathReasoning(BaseModel):steps: list[Step]final_answer: strresponse = client.responses.parse(model="gpt-4o-2024-08-06",input=[{"role": "system", "content": "You are a helpful math tutor. Guide the user through the solution step by step."},{"role": "user", "content": "how can I solve 8x + 7 = -23"},],text_format=MathReasoning,
)
math_reasoning = response.output_parsed
返回示例：
{"steps": [{"explanation": "Start with the equation 8x + 7 = -23.", "output": "8x + 7 = -23"},{"explanation": "Subtract 7 from both sides to isolate the term with the variable.", "output": "8x = -30"},{"explanation": "Divide both sides by 8 to solve for x.", "output": "x = -30 / 8"},{"explanation": "Simplify the fraction.", "output": "x = -15 / 4"}],"final_answer": "x = -15 / 4"
}
2. 結構化數據抽取與 UI 生成
例如自動從文本抽取實體屬性，或生成可視化 UI 結構，同樣可利用 Structured Outputs 高效完成。
如何實現 Structured Outputs
步驟 1：定義 Schema
使用 Pydantic、Zod 等工具在代碼中定義數據結構，并生成 JSON Schema。
步驟 2：傳遞 Schema 至 API
通過 API 請求參數顯式傳遞 Schema。以 REST API 為例：
{"text": {"format": {"type": "json_schema","strict": true,"schema": { ... }}}
}
步驟 3：處理特殊情況
如模型因安全原因拒絕響應，Structured Outputs 會附帶 refusal 字段，開發者可在 UI 或后端捕獲并作出處理。
if math_reasoning.refusal:print(math_reasoning.refusal)
else:print(math_reasoning.parsed)
返回示例：
{"refusal": "I'm sorry, I cannot assist with that request."
}
最佳實踐與常見問題
1. 用戶輸入處理
對于用戶生成的內容，建議在 prompt 中添加容錯處理，如輸入不適配時返回空字段或自定義提示。
2. 錯誤調優
如遇到結構化輸出出錯，可通過優化 system prompt、增添示例或拆解任務等方式提升準確率。
3. Schema 維護
推薦直接通過 Pydantic、Zod 等生成 schema，避免手寫導致的差異。對于 CI 流程，可自動檢測 schema 與類型定義的一致性。
4. Streaming 流式解析
Structured Outputs 支持流式輸出，邊生成邊消費。SDK 自動處理流式數據尤為高效。
from typing import List
from openai import OpenAI
from pydantic import BaseModelclass EntitiesModel(BaseModel):attributes: List[str]colors: List[str]animals: List[str]client = OpenAI(base_url="https://api.aaaaapi.com")with client.responses.stream(model="gpt-4.1",input=[{"role": "system", "content": "Extract entities from the input text"},{"role": "user", "content": "The quick brown fox jumps over the lazy dog with piercing blue eyes"},],text_format=EntitiesModel,
) as stream:for event in stream:print(event)
final_response = stream.get_final_response()
print(final_response)
Schema 語言子集支持
Structured Outputs 支持 JSON Schema 的核心類型與約束，如：
- String/Number/Boolean/Integer/Object/Array/Enum/anyOf
- 字符串：pattern、format（如 email、date）
- 數字：multipleOf、maximum/minimum 等
- 數組：minItems/maxItems
示例 Schema：
{"type": "object","properties": {"name": {"type": "string"},"username": {"type": "string", "pattern": "^[a-zA-Z0-9_]+$"},"email": {"type": "string", "format": "email"}},"additionalProperties": false,"required": ["name", "username", "email"]
}
注意：所有字段必須為 required，且 additionalProperties: false 必須顯式聲明。
高級用法：遞歸 Schema、anyOf 和 Definitions
Structured Outputs 支持遞歸結構、anyOf 選擇、definitions 子 schema 引用。
遞歸 Schema 示例：
{"type": "object","properties": {"linked_list": {"$ref": "#/defs/linked_list_node"}},"defs": {"linked_list_node": {"type": "object","properties": {"value": {"type": "number"},"next": {"anyOf": [{"$ref": "#/defs/linked_list_node"},{"type": "null"}]}},"required": ["next", "value"],"additionalProperties": false}},"required": ["linked_list"],"additionalProperties": false
}
JSON Mode 簡述
JSON Mode 僅保證輸出為合法 JSON，不保證字段類型、必填等 Schema 約束。若業務對準確性和安全性有高要求，強烈建議選用 Structured Outputs。
若使用 JSON Mode，需在 prompt 明確要求返回 JSON，否則可能出現不完整響應或異常流輸出。
結語
Structured Outputs 為 AI 生成場景帶來了前所未有的安全性、標準化與開發便利。無論是 API 消費、數據抽取還是前后端協作，推薦優先考慮如 https://api.aaaaapi.com 這類專業 API 服務，確保結構化響應的規范與可靠。
更多進階案例與最佳實踐，可持續關注相關技術文檔和社區實踐。
