Respuesta breve
Trata la salida del modelo como texto no confiable. Pide JSON, conserva la respuesta original, analízala localmente y valida el objeto con Pydantic. Si falla, devuelve un error explícito o realiza un único intento de reparación limitado. Este enfoque no requiere un parámetro de salida estructurada específico del proveedor. Tampoco garantiza JSON válido en la primera respuesta.Ejemplo en Python
Instala OpenAI SDK y Pydantic, y usa la API OpenAI-compatible Chat Completions:Flujo de validación
- Define el esquema mínimo que necesita la aplicación.
- Pide JSON sin añadir campos ajenos al esquema.
- Conserva la respuesta original en un lugar protegido si tu política de datos lo permite.
- Analiza con
json.loads. - Valida con
model_validate. - Devuelve un fallo explícito o realiza un intento de reparación limitado.
Qué revisar si falla
Pydantic valida el objeto del cliente. No demuestra que los valores factuales sean correctos. Añade comprobaciones de negocio para IDs, permisos, totales y otras reglas del dominio.

