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# Pydantic で構造化 JSON を検証するには？

> LLM が返す JSON を Pydantic で検証し、元の応答を保持して修復と再試行を明示的に扱います。

## 要点

モデル出力は信頼できないテキストとして扱います。JSON を要求し、元の応答を保持し、ローカルで解析して Pydantic でオブジェクトを検証します。失敗した場合は明示的なエラーを返すか、制限した修復を一度だけ実行します。

この方法はプロバイダー固有の構造化出力パラメータを必要としません。最初の応答が有効な JSON になることも保証しません。

## Python の例

OpenAI SDK と Pydantic をインストールし、OpenAI-compatible Chat Completions API を使用します。

```python theme={null}
import json
import os

from openai import OpenAI
from pydantic import BaseModel, ValidationError


class Ticket(BaseModel):
    category: str
    summary: str


client = OpenAI(
    api_key=os.environ["BETTERTOKEN_API_KEY"],
    base_url="https://bettertoken.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="YOUR_MODEL_ID",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Return only a JSON object with string fields "
                "category and summary for this support request: "
                "The API request timed out."
            ),
        }
    ],
)

raw = response.choices[0].message.content or ""

try:
    payload = json.loads(raw)
    ticket = Ticket.model_validate(payload)
except (json.JSONDecodeError, ValidationError) as error:
    # Store raw only in a protected debug record allowed by your data policy.
    raise RuntimeError("Model output failed validation") from error

print(ticket.model_dump())
```

<a href={"https://bettertoken.ai/pricing"}>モデルプラザ</a>から完全な Model ID を取得します。BetterToken API Key はソースコードではなく環境変数に保存します。

## 検証フロー

1. アプリケーションに必要な最小の schema を定義します。
2. Schema にないフィールドを追加せず JSON を要求します。
3. データポリシーで許可される場合だけ元の応答を保護された場所に保存します。
4. `json.loads` で解析します。
5. `model_validate` で検証します。
6. 明示的な失敗を返すか、制限した修復を一度だけ実行します。

不足値を暗黙に補完せず、default を捏造せず、無制限に再試行しないでください。修復したオブジェクトも同じ schema に合格する必要があります。

## 検証失敗時の確認

| 失敗         | 確認事項                              |
| ---------- | --------------------------------- |
| JSON 構文エラー | 余分な説明、Markdown fences、切り詰め、不完全な出力 |
| フィールド不足    | Prompt と schema のフィールド名が一致しているか   |
| 型の誤り       | Schema が実際のアプリケーション契約と一致するか       |
| 失敗の反復      | 再試行を停止し型付きエラーを返す                  |

Pydantic はクライアント側オブジェクトを検証します。値の事実性は証明しません。ID、権限、合計値などには別の業務チェックを追加します。

## 機能の境界

公開済みの BetterToken Chat Completions 契約は OpenAI-compatible リクエストとテキスト応答を記載しています。固有の構造化出力フィールドはモデルとルートで異なります。現在の API リファレンスに明示的な対応がないフィールドは送信しないでください。

## 関連ドキュメント

* [OpenAI Chat Completions API](/ja/api-reference/chat-completions)
* [適切な AI モデルの選び方](/ja/faq/model-calling/model-selection-guide)
* [Pydantic モデル](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/models/)