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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.
모델 플라자에서 전체 Model ID를 복사하세요. BetterToken API Key는 소스 코드가 아니라 환경 변수에 저장하세요.

검증 흐름

  1. 애플리케이션에 필요한 가장 작은 schema를 정의합니다.
  2. Schema에 없는 필드를 추가하지 않고 JSON을 요청합니다.
  3. 데이터 정책이 허용하는 경우 원본 응답을 보호된 위치에 보관합니다.
  4. json.loads로 파싱합니다.
  5. model_validate로 검증합니다.
  6. 명시적인 실패를 반환하거나 제한된 복구를 한 번 수행합니다.
누락된 값을 조용히 채우거나 defaults를 만들거나 무한히 재시도하지 마세요. 복구된 객체도 같은 schema를 통과해야 합니다.

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.

기능 경계

게시된 BetterToken Chat Completions 계약은 OpenAI-compatible 요청과 텍스트 응답을 설명합니다. 전용 구조화 출력 필드는 모델과 경로에 따라 달라집니다. 현재 API 참조에서 명시적으로 지원하지 않는 필드는 보내지 마세요.

관련 문서