Skip to Content
ДокументацияРуководстваСтруктурированный вывод

Структурированный вывод

Структурированный вывод позволяет модели возвращать данные в указанном вами формате JSON, что подходит для извлечения данных, классификации, заполнения форм и других задач.

JSON Mode

Самый простой способ структурированного вывода, принудительно возвращающий валидный JSON:

json_mode.py
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(
    base_url="https://api.ofox.ai/v1",
    api_key="<Ваш OFOXAI_API_KEY>"
)
 
response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Вы — ассистент по извлечению данных. Возвращайте результат в формате JSON."},
        {"role": "user", "content": "Извлеките имя, компанию и должность из следующего текста: Иван Петров — старший инженер в Яндексе"}
    ],
    response_format={"type": "json_object"}
)
 
import json
result = json.loads(response.choices[0].message.content)
print(result)
# {"name": "Иван Петров", "company": "Яндекс", "title": "старший инженер"}

При использовании JSON Mode системный промпт обязательно должен содержать ключевое слово “JSON”, иначе некоторые модели могут проигнорировать требования к формату.

Ограничения JSON Schema

Более точный контроль структуры вывода, гарантирующий соответствие имен и типов полей ожидаемым:

json_schema.py
response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Проанализируйте тональность этого отзыва: Этот продукт великолепен, очень удобен в использовании!"}
    ],
    response_format={
        "type": "json_schema",
        "json_schema": {
            "name": "sentiment_analysis",
            "schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "sentiment": {
                        "type": "string",
                        "enum": ["positive", "negative", "neutral"],
                        "description": "Эмоциональная окраска"
                    },
                    "confidence": {
                        "type": "number",
                        "description": "Уверенность 0-1"
                    },
                    "keywords": {
                        "type": "array",
                        "items": {"type": "string"},
                        "description": "Ключевые эмоциональные слова"
                    }
                },
                "required": ["sentiment", "confidence", "keywords"],
                "additionalProperties": False
            }
        }
    }
)

Вывод:

{
  "sentiment": "positive",
  "confidence": 0.95,
  "keywords": ["великолепен", "очень удобен"]
}

Практические сценарии

Извлечение данных

# Извлечение структурированных данных из неструктурированного текста
response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-4o",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": """Извлеките информацию о заказе:
        Клиент Алексей Смирнов 15 января 2025 года оформил заказ на 3 MacBook Pro,
        цена за единицу 189 990 руб., адрес доставки: г. Москва, ул. Примерная, д. 123"""
    }],
    response_format={
        "type": "json_schema",
        "json_schema": {
            "name": "order_info",
            "schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "customer": {"type": "string"},
                    "date": {"type": "string"},
                    "items": {
                        "type": "array",
                        "items": {
                            "type": "object",
                            "properties": {
                                "name": {"type": "string"},
                                "quantity": {"type": "integer"},
                                "unit_price": {"type": "number"}
                            }
                        }
                    },
                    "address": {"type": "string"}
                },
                "required": ["customer", "date", "items", "address"]
            }
        }
    }
)

Классификация и разметка

# Многоклассовая классификация
response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-4o",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Определите тему этой статьи: Применение технологий ИИ в сфере здравоохранения становится всё более широким..."
    }],
    response_format={
        "type": "json_schema",
        "json_schema": {
            "name": "classification",
            "schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "primary_category": {"type": "string"},
                    "secondary_categories": {
                        "type": "array",
                        "items": {"type": "string"}
                    },
                    "tags": {
                        "type": "array",
                        "items": {"type": "string"}
                    }
                },
                "required": ["primary_category"]
            }
        }
    }
)

Поддерживаемые модели

МодельJSON ModeJSON Schema
openai/gpt-4o✅✅
openai/gpt-4o-mini✅✅
anthropic/claude-sonnet-4.5✅—
google/gemini-3-flash-preview✅✅

Для моделей, не поддерживающих JSON Schema, аналогичного результата можно добиться, подробно описав ожидаемый формат JSON в системном промпте.

Last updated on
Анализ изображенийОбработка ошибок