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# Pydantic로 구조화된 JSON을 검증하려면?

> LLM이 반환한 JSON을 Pydantic로 검증하고 원본 응답을 보존하며 복구와 재시도를 명시적으로 처리합니다.

## 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.

```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"}>모델 플라자</a>에서 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.loads`로 파싱합니다.
5. `model_validate`로 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

| 실패         | 확인                                    |
| ---------- | ------------------------------------- |
| JSON 구문 오류 | 추가 설명, Markdown fences, 잘림 또는 불완전한 출력 |
| 필드 누락      | Prompt와 schema가 같은 필드 이름을 사용하는지       |
| 잘못된 타입     | Schema가 실제 애플리케이션 계약과 일치하는지           |
| 반복 실패      | 재시도를 중지하고 타입이 있는 애플리케이션 오류 반환         |

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

* [OpenAI Chat Completions API](/ko/api-reference/chat-completions)
* [적절한 AI 모델을 선택하는 방법](/ko/faq/model-calling/model-selection-guide)
* [Pydantic 모델](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/models/)