🏷️ 结构化输出

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Parallel 是专为 AI Agent 设计的网页检索与爬取 API，一个任务返回结构化数据，自带深度研究模式，按调用计费。

Y Combinator 投资的视觉优先模型 API，专门处理发票、报表、截图等确定性任务，输出结构稳定、抗版式变化。

模型输出人话容易，输出能直接解析的JSON很难。本文讲清让大模型稳定返回结构化数据的三种方案、常见失败模式和校验兜底策略。

调用 AI 拿结构化数据，最烦的就是偶发的非法 JSON。本文讲清约束解码、JSON Schema、重试与校验的完整方案，附可直接用的模板。

让模型稳定吐出合法 JSON 是工程刚需。本文对比提示约束、Schema 校验、函数调用三种方案，给出解析失败的重试与兜底设计。

结构化输出失败，80%的原因不在模型，而在Schema设计和校验策略。本文给出五个最常见的失败模式、各自的修法，以及一套能显著提升一次通过率的工程做法。

用JSON Schema约束LLM输出是标配，但它只在第一次测试时可靠。本文总结生产环境里schema漂移的四种真实形态、为什么重试救不了它，以及一套双层校验架构。

开了 JSON mode 和 schema 校验，模型还是吐坏 JSON。从 schema 设计、字段顺序、长文本陷阱到重试策略，逐条给出修复方案。