Strukturierte Ausgabe (JSON-Modus)

Du brauchst sie, sobald eine KI-Antwort eine Automatisierung füttert. Ein Mensch kann einen Absatz lesen und den Namen des Lieferanten herausfinden. Ein Workflow-Schritt, der ein Feld namens „supplier“ erwartet, bricht ab, wenn er Fließtext bekommt.

So funktioniert es

Du gibst dem Modell ein Schema vor: die Feldnamen, ihre Typen und für manche Felder eine feste Liste erlaubter Werte (ein Enum). Das Modell füllt diese Felder aus. Viele APIs haben eine Einstellung, die das Format erzwingt. Die Dokumentation von OpenAI unterscheidet zwei Stufen. Der JSON-Modus garantiert gültiges JSON, prüft es aber nicht gegen dein Schema. Structured Outputs sorgt dafür, dass die Antwort dem JSON-Schema entspricht, das du vorgibst.

Eine korrekt geformte Antwort kann trotzdem falsche Werte enthalten. Prüf die Ausgabe in deinem Code, bevor sie etwas verändert, zum Beispiel einen CRM-Eintrag aktualisiert oder eine E-Mail verschickt.

Beispiel

Eine Operations-Leiterin bei einem Großhändler überträgt Angaben aus Lieferantenrechnungen in eine Tabelle. Ihr Schema hat fünf Felder: supplier, invoice_date, total, currency und category. Für category gibt es ein Enum mit „software“, „contractors“, „ads“ oder „unknown“. Ist eine Rechnung nicht eindeutig, gibt das Modell „unknown“ zurück. Der Workflow schickt diese Zeile dann zur kurzen Prüfung an sie, statt sie unter dem falschen Budgetposten abzulegen.

Häufiger Fehler

Ein Schema bauen, in dem das Modell nicht „weiß ich nicht“ sagen kann. Muss jedes Feld einen echten Wert haben, rät das Modell, und die geratene Antwort wirkt genauso sicher wie eine richtige (eine Form von Halluzination). Nimm „unknown“ in Enums auf und halte Schemas klein. Ein langes Schema, das Daten verlangt, die im Quelldokument gar nicht stehen, erzeugt vor allem erfundene Werte.