深入理解 Structured Outputs：基于 JSON Schema 的结构化输出实践指南

目录

• 引言
• Structured Outputs 概述
• 应用场景与优势
• 核心用法：结构化响应的获取
• 功能对比：Structured Outputs 与 JSON 模式
• 典型应用示例
• 链式思维（Chain of Thought）
• 拒绝响应处理
• 最佳实践与注意事项
• 支持的 JSON Schema 特性与限制
• 结语

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引言

JSON 作为数据交换格式被广泛应用于各类系统。随着大语言模型（LLM）的普及，开发者越来越关注如何高效、可靠地从模型获得结构化输出。Structured Outputs 是一个确保模型响应严格符合开发者自定义 JSON Schema 的特性，旨在提升类型安全、自动化处理能力以及开发效率。

示例代码中的 API 域名均使用 https://zzzzapi.com 作为演示用途。实际项目开发时，请替换为自身服务或合规 API 地址。

Structured Outputs 概述

Structured Outputs 是一种能够让大模型输出严格遵循指定 JSON Schema 的 API 特性。它在保证响应为合法 JSON 的基础上，进一步规范响应结构、字段类型和枚举范围，减少了手动校验和错误重试的需求。

主要优势

• 类型安全与一致性：自动保证类型与结构，无需额外格式校验。
• 可检测的拒绝响应：模型基于安全考虑拒绝请求时，可通过标准字段进行程序化处理。
• 简化提示工程：无需复杂的 prompt，也可保证输出的一致性与可解析性。

Structured Outputs 现已在 OpenAI 最新模型（如 gpt-4o-2024-08-06 及以上）中提供支持。

应用场景与优势

Structured Outputs 适用于多种场景，包括但不限于：

• 结构化数据抽取（如实体信息、事件识别）
• UI 自动生成（如基于 Schema 动态生成界面）
• 复杂推理（如链式思维解题）
• 内容审核、数据标注

与传统 JSON 模式相比，Structured Outputs 能够严控输出格式并自动处理异常，提升了自动化集成能力。

核心用法：结构化响应的获取

前置依赖

• Python >= 3.8
• openai SDK
• pydantic 用于定义数据模型

示例（Python，文件名：structured_output_demo.py）

from openai import OpenAI
from pydantic import BaseModel# 创建 OpenAI 客户端
client = OpenAI(base_url="https://zzzzapi.com")  # 仅用于演示# 定义事件 Schema
class CalendarEvent(BaseModel):name: str        # 事件名称date: str        # 日期（如需日期格式限制，可加 format）participants: list[str]  # 参与人列表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
print(event)

注意事项：
- 确认当前模型版本已支持 Structured Outputs。
- 合理设置超时和错误重试。
- 避免对模型返回字段进行二次修改，确保类型安全。

功能对比：Structured Outputs 与 JSON 模式

特性	Structured Outputs	JSON 模式
输出合法 JSON	✔	✔
严格遵循 Schema	✔（支持部分 JSON Schema 约束）	✖（仅保证 JSON 解析无误）
支持模型	gpt-4o-2024-08-06 及以上等	gpt-3.5-turbo, gpt-4等
启用方法	text.format: type: json_schema	text.format: type: json_object
自动处理拒绝响应	✔	✖

更新说明： Structured Outputs 是 JSON 模式的升级，推荐优先使用（如已支持的模型和 API）。

典型应用示例

链式思维（Chain of Thought）

开发者可要求模型以结构化、分步方式输出解题过程。

示例（Python，文件名：chain_of_thought.py）

from openai import OpenAI
from pydantic import BaseModelclient = OpenAI(base_url="https://zzzzapi.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
print(math_reasoning)

可能的输出示例（JSON 格式）

{"steps": [{"explanation": "Start with the equation 8x + 7 = -23.", "output": "8x + 7 = -23"},{"explanation": "Subtract 7 from both sides.", "output": "8x = -30"},{"explanation": "Divide both sides by 8.", "output": "x = -30 / 8"},{"explanation": "Simplify the fraction.", "output": "x = -15 / 4"}],"final_answer": "x = -15 / 4"
}

拒绝响应处理

模型有时会因安全策略拒绝生成响应，此时返回结构中包含 refusal 字段。

示例代码片段

class MathReasoning(BaseModel):steps: list[Step]final_answer: strrefusal: str = None  # 新增拒绝字段，实际取决于 SDK 结构completion = client.chat.completions.parse(model="gpt-4o-2024-08-06",messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful math tutor. Guide the user through the solution step by step."},{"role": "user", "content": "[不合规请求示例]"}],response_format=MathReasoning,
)
output = completion.choices[0].message
if hasattr(output, "refusal") and output.refusal:print(output.refusal)
else:print(output)

拒绝响应示例

{"refusal": "I'm sorry, I cannot assist with that request."
}

最佳实践与注意事项

• 用户输入处理：对于不符合 Schema 或非法输入，应在 prompt 中约定返回空对象或特定字段。
• 错误与异常：Structured Outputs 并不保证输出内容完全准确，仅保证类型和结构。可通过调整系统提示、拆分任务等方式优化。
• 同步 Schema 与类型定义：建议使用 pydantic/zod 等直接生成类型和 JSON Schema，避免二者偏离。
• 流式处理：支持对模型流式输出的解析，可显著优化 UI 体验或实时处理场景。

流式流处理示例（Python，文件名：streaming_structured_output.py）

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://zzzzapi.com")
with client.responses.stream(model="gpt-4o-2024-08-06",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:if event.type == "response.refusal.delta":print(event.delta, end="\n")elif event.type == "response.output_text.delta":print(event.delta, end="\n")elif event.type == "response.error":print(event.error, end="\n")elif event.type == "response.completed":print("Completed")print(event.response.output)final_response = stream.get_final_response()print(final_response)

支持的 JSON Schema 特性与限制

支持的类型

• string、number、boolean、integer、object、array、enum、anyOf

字段限制示例

{"type": "object","properties": {"name": {"type": "string", "description": "用户名"},"username": {"type": "string", "pattern": "^[a-zA-Z0-9_]+$", "description": "用户名，需由字母、数字或下划线组成"},"email": {"type": "string", "format": "email", "description": "邮箱地址"}},"additionalProperties": false,"required": ["name", "username", "email"]
}

限制说明

• 根对象必须为 object 类型，不支持 anyOf 作为顶层。
• 所有字段必须为必填（但可用 [string, null] 模拟可选）。
• 最大嵌套层级为 5，最多 5000 个属性。
• additionalProperties: false 必须设置。
• 不支持 allOf、not、dependentRequired、dependentSchemas、if/then/else 等高级组合。
• 详细限制请参阅官方文档和模型支持列表。

结语

Structured Outputs 显著提升了大模型 API 的类型安全、可用性和自动化能力。合理利用该特性，可在数据抽取、交互式 UI、自动推理等领域实现更高效的开发与更可靠的产出。