結構化輸出（Structured Outputs）是什麼：讓 AI 照固定格式交資料

結構化輸出（Structured Outputs）是讓模型依事先定好的欄位結構回答，產出程式能直接讀取的資料。它管的是形狀：欄位名稱、型別與可選值落在你寫的 JSON Schema 之內，欄位裡的值對不對是另一件事。

這不是有單一標準定義的名詞：三家官方文件都用它，但實作各自不同，本文以 OpenAI、Anthropic 與 Google 在 2026 年 10 月 3 日的文件為準，文中的 schema 與輸出都是未實測的示例。

三種做法：要求、JSON 模式、schema 限制

第一種是在提示詞裡寫「請輸出 JSON」，完全靠模型照做。第二種是 JSON 模式，OpenAI 的文件說它保證輸出可解析，但不保證符合任何特定 schema。第三種是依 JSON Schema 限制輸出，Anthropic 的文件說明做法是把 schema 編譯成文法來約束輸出，稱為約束式解碼（constrained decoding）。

保證可分三層：第一層合法 JSON，第二層符合 schema，第三層內容正確。前兩層是供應商功能的範圍，OpenAI 與 Anthropic 的文件仍寫了例外；第三層永遠要靠你自己驗證。

JSON Schema：只需要認得這幾個關鍵字

JSON Schema 是用 JSON 寫成的結構描述，規範說它用來定義 JSON 資料的結構，驗證程式拿它比對實際資料。json-schema.org 標示的現行版本 2020-12 以 Internet-Draft 形式發布，不是 RFC；什麼算合法 JSON 另由 RFC 8259 規定，只管語法。示例主要用下面五個關鍵字，另有 items（陣列元素的規則）與 description（欄位說明）。

• type：指定型別，可寫成陣列表示「字串或 null」。
• properties：列出每個欄位的規則。
• required：列出一定要出現的欄位。
• enum：限定值只能取自清單。
• additionalProperties：決定清單以外的欄位能否存在。

規範有三個預設容易誤會：required 省略等於沒有必填欄位，additionalProperties 省略時多出來的欄位照樣通過；format（如 date）預設只是註解，驗證程式不一定檢查。

示例：從報名信擷取姓名、日期、人數

虛構情境：社區手作課收到一封信，「你好，我是王小美，想幫社團報名下週六的手作課，大概六個人。」要擷取姓名、日期與人數。信裡只有「下週六」，模型不一定知道信哪天寄的，日期最容易出事。

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "name": { "type": ["string", "null"], "description": "報名者姓名；信裡沒寫就填 null" },
    "event_date": { "type": ["string", "null"], "description": "活動日期，格式 YYYY-MM-DD；信裡沒有明確年月日就填 null" },
    "headcount": { "type": ["integer", "null"], "description": "報名人數；信裡沒寫就填 null" },
    "missing": { "type": "array", "items": { "type": "string", "enum": ["name", "event_date", "headcount"] } }
  },
  "required": ["name", "event_date", "headcount", "missing"],
  "additionalProperties": false
}

設計有三處刻意：欄位都允許 null，讓「信裡沒寫」有合法出口；missing 用 enum 記下缺了什麼；欄位全列進 required（OpenAI 的要求），並關閉 additionalProperties（OpenAI 與 Anthropic 都要求）。schema 只對照文件檢查過，沒有送進任何 API。預期輸出如下。

{
  "name": "王小美",
  "event_date": null,
  "headcount": 6,
  "missing": ["event_date"]
}

預期結果是姓名王小美、人數 6、日期 null、missing 只列 event_date。「大概六個人」變成整數 6，格式允許，卻丟掉了「大概」，要不要追問由報名規則決定。

若輸出出現完整年月日，JSON 合法、schema 也通過，但日期是模型推出來的，信裡沒寫，要靠第三層擋下：比對收信日期、確認是週六。OpenAI 的文件也提醒，輸入與 schema 完全無關時，模型仍會盡力符合 schema，可能編出內容，建議提示詞寫明這時回傳空參數或固定句子。

缺值、拒答與截斷怎麼接

收到回應後的順序：先看停止原因，再解析，再驗證，最後才寫入。

1. 停止原因：模型可能因安全理由拒答，或寫到長度上限被截斷。OpenAI 與 Anthropic 都會在回應裡標出這類情況，Anthropic 拒答時還照樣回 200 成功狀態碼，所以不能只看請求有沒有成功。帶著這類訊號的輸出不該直接解析。
2. 解析：失敗就停下並保留原文，不要補括號硬修。
3. 驗證：先依 schema 檢查，再套業務規則：日期是否晚於收信日、人數是否在名額內、姓名是否出現在原信；欄位為 null 或 missing 非空，就轉人工追問，不要替它補值。

缺值是設計好的正常路徑；拒答時，官方文件提醒輸出可能不符合 schema，要分開處理。重試要設上限，缺漏的資訊不會因為重送就變有資料。

三家文件列出的限制

以下是 2026 年 10 月 3 日讀到的頁面，更動快，請以當天文件為準。三家都只支援 JSON Schema 的子集；規範讓不認得的關鍵字通過，OpenAI 與 Anthropic 則說用到不支援的寫法會報錯。

• OpenAI：所有欄位都要列進 required，選填用含 null 的型別模擬；每個物件都要關閉 additionalProperties；allOf、not、if 等組合寫法不支援。
• Anthropic：API 不支援遞迴 schema，也不支援 minimum、maximum、minLength、maxLength 這類數值與長度限制。
• Google：列出支援的型別與關鍵字，過大或巢狀過深的 schema 可能被拒絕，並建議一律驗證值；這一頁沒寫拒答或截斷的訊號。

同一個 minimum（數值下限），Google 列為支援，Anthropic 的 API 不支援。想讓 schema 跨供應商通用只能取交集，數值範圍留給自己的驗證程式。

和工具呼叫、提示詞串接的分工

工具呼叫和回答格式差在用途，三家文件都這樣切：工具呼叫是模型請你的程式做事，回答格式管模型最後回答的形狀。不過 OpenAI 與 Anthropic 的「結構化輸出」兩邊都涵蓋：開啟 strict 後，工具參數同樣依 schema 限制。參數形狀合法仍要驗證內容，詳見工具呼叫（Tool Calling）。

提示詞串接（Prompt Chaining）把工作拆成連續的模型呼叫，結構化輸出是步驟間的交接契約：上一步輸出符合 schema，驗證通過才交給下一步。實作看模型之間交接資料：JSON Schema 與結構化輸出，來源是 PDF 時看API 檔案與 JSON：結構化輸出及驗證。

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