짧은 답변
모델 출력을 신뢰할 수 없는 텍스트로 취급하세요. JSON을 요청하고 원본 응답을 보존한 뒤 로컬에서 파싱하고 Pydantic로 객체를 검증합니다. 실패하면 명시적인 오류를 반환하거나 제한된 복구를 한 번만 수행합니다. 이 방법은 제공자 전용 구조화 출력 매개변수가 필요하지 않습니다. 첫 모델 응답이 유효한 JSON일 것이라고 보장하지도 않습니다.Python 예제
OpenAI SDK와 Pydantic를 설치하고 OpenAI-compatible Chat Completions API를 사용하세요.검증 흐름
- 애플리케이션에 필요한 가장 작은 schema를 정의합니다.
- Schema에 없는 필드를 추가하지 않고 JSON을 요청합니다.
- 데이터 정책이 허용하는 경우 원본 응답을 보호된 위치에 보관합니다.
json.loads로 파싱합니다.model_validate로 검증합니다.- 명시적인 실패를 반환하거나 제한된 복구를 한 번 수행합니다.
검증 실패 시 확인 사항
Pydantic는 클라이언트 객체를 검증합니다. 객체의 사실 값이 맞다는 것을 증명하지 않습니다. ID, 권한, 합계 및 기타 도메인 규칙에는 별도 비즈니스 검사를 추가하세요.

