Structured Outputs: 5 ловушек, когда схема есть, а гарантий нет

Structured Outputs от OpenAI обещают строгое соблюдение схемы, но на практике даже с включённым Strict-режимом и валидной JSON-схемой в продакшене всплывают сюрпризы: поля с None, игнорирование ограничений (например, min/max), аргументы инструментов не тех типов. Статья разбирает пять конкретных кейсов, где доверие к Structured Outputs оказывается ложным.

Первая ловушка — неявные None: модель может вернуть null для обязательных полей, если схема не запрещает это явно. Вторая — игнорирование числовых ограничений: например, minimum/maximum не всегда соблюдаются, особенно при сложных вложенных структурах. Третья — проблемы с enum: модель может выдать значение, не входящее в перечисление, если схема не строго типизирована.

Четвёртая ситуация — несоответствие типов: строка вместо числа или наоборот, даже при явном указании type. Пятая — потеря контекста при длинных цепочках вызовов: Structured Outputs не гарантируют согласованность между последовательными запросами. Автор рекомендует добавлять валидацию на стороне приложения, логировать ошибки и использовать fallback-схемы.

Статья полезна для разработчиков, которые уже используют или планируют внедрить Structured Outputs в продакшен. Основной вывод: полагаться только на механизм OpenAI недостаточно — нужны дополнительные проверки и мониторинг.