什么是 结构化输出（Structured Output）？
结构化输出（Structured Output）是一种 LLM 推理能力，它让响应遵循声明的机器可读契约，通常是供应商支持的 JSON Schema 子集，使应用代码能够稳定解析结果。
工作原理
四种常被混淆的机制
纯提示词 JSON 只是要求模型模仿格式，没有结构保证；JSON Mode 目标是生成语法合法 JSON，但不保证匹配指定 schema；schema 约束输出会把生成限制在供应商支持的 schema 子集内；严格函数或工具调用约束的是工具名称和参数，而响应格式 schema 约束助手最终返回的数据。执行动作应选工具调用，返回类型化结果应选响应格式，两者不能混为一谈。
Schema 约束生成如何工作
供应商通常把 schema 编译为语法或等价约束，在逐 token 生成时屏蔽会让当前响应结构失效的候选。这可能带来首次使用的编译延迟，也可能影响提示缓存。该能力并不等于完整 JSON Schema 可移植性：支持的关键字、嵌套、递归、可选字段、枚举规模和严格规则会因供应商与模型而异。部署时应验证 schema，并固定供应商、模型、API 与 schema 版本。
解析之后仍要继续校验
检查传输状态后，应按需拒绝未知字段，并用应用的权威 schema 解析对象。随后继续验证日期范围、币种白名单、标识所有权、跨字段一致性、证据来源和操作权限等语义与业务不变量。SDK 支持时可以从应用类型生成传输 schema；若手写两份定义，则应在 CI 中检查 schema 与代码类型是否漂移。
拒答、截断与不兼容输入
安全拒答或达到 token 上限可能优先于 schema，导致没有可用对象；流式消费者在生成结束前看到的也只是残缺前缀。如果来源缺少必填值，而 schema 和提示词没有定义 null 或 unknown，模型可能为了满足字段要求而编造内容。解析前应检查拒答和结束原因，限制重试次数，保留原始输入与响应元数据用于诊断，并把歧义或高风险记录送入人工审核。
主要特点
- 把响应约束到声明的机器可读契约
- 比纯提示词格式要求或 JSON Mode 提供更强保证
- 通常只实现供应商特定的 JSON Schema 子集
- 不保证事实准确、证据质量或业务有效性
- 必须显式处理拒答、截断和不兼容输入
- 结合应用校验后可支撑可靠抽取与工作流编排
常见用途
- 把发票或合同字段抽取为应用类型记录
- 按照枚举标签契约分类客服请求
- 为函数或 Agent 工具返回经过校验的参数
- 为类型化 UI 组件和工作流路由生成数据
- 在数据库写入或自动执行前生成可审核候选记录
示例
Loading code...常见问题
结构化输出与 JSON Mode 有什么区别？
JSON Mode 旨在生成语法合法的 JSON，但不保证必填字段、类型、枚举或嵌套结构；schema 约束的结构化输出会把生成限制在受支持的 schema 内。即便如此，应用仍要处理拒答或截断，并继续校验事实与业务规则。
符合 schema 是否代表返回数据正确？
不代表。它只证明结果在供应商支持的 schema 子集内结构合规，不证明事实真实。合法日期可能来自错误句子，标识可能属于其他客户，引用也可能没有证据。来源、跨字段一致性、授权和领域不变量仍需独立校验。
模型拒答或达到 token 上限时会怎样？
供应商可能返回拒答标识或 token 上限等结束原因，而不是符合 schema 的对象。解析前应先检查响应元数据，不执行流式传输中的残缺对象，只对可恢复错误进行有限重试，并把持续失败或安全拒答导向明确的降级路径。
同一份 JSON Schema 能直接用于所有模型供应商吗？
通常不能。不同供应商和模型支持的子集、规模限制、可选字段约定与 API 形态不同。应尽量维护一个权威应用类型，显式生成或适配各供应商 schema，在 CI 中验证，并在评估记录里固定供应商、模型、API 和 schema 版本。
应该使用结构化输出还是函数调用？
若助手的最终回答本身需要成为类型化数据，使用响应格式 schema；若模型要选择应用能力并提交参数，使用严格函数或工具调用。Agent 工作流常同时需要二者：执行过程使用受校验的工具参数，结束时再返回独立的结构化结果。