本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 從模型取得經過驗證的 JSON 結果
<a name="structured-output"></a>

結構化輸出是 Amazon Bedrock 上的功能，可確保模型回應符合使用者定義的 JSON 結構描述和工具定義，減少在生產 AI 部署中自訂剖析和驗證機制的需求。

## 優勢
<a name="structured-output-benefits"></a>

結構化輸出可解決生產 AI 應用程式的關鍵挑戰：
+ **確保結構描述合規** – 從提示型方法中消除錯誤率和重試迴圈
+ **降低開發複雜性** – 無需自訂剖析和驗證邏輯
+ **降低營運成本** – 減少失敗的請求和重試次數
+ **生產可靠性** – 可放心部署需要可預測、機器可讀取輸出的 AI 應用程式

## 運作方式
<a name="structured-output-how-it-works"></a>

結構化輸出會限制模型回應以遵循特定結構描述，確保下游處理的有效、可剖析輸出。您可以透過兩種互補機制使用結構化輸出：

### JSON 結構描述輸出格式
<a name="structured-output-json-schema"></a>

對於具有 Anthropic Claude 模型的 InvokeModel API，請使用 `output_config.format`請求欄位。對於開放權重模型，請使用 `response_format` 請求欄位。針對 Converse APIs，請使用 `outputConfig.textFormat` 請求欄位。模型的回應將符合指定的 JSON 結構描述。

### 嚴格的工具使用
<a name="structured-output-strict-tool-use"></a>

將 `strict: true`旗標新增至工具定義，以啟用工具名稱和輸入的結構描述驗證。模型的工具呼叫接著會遵循定義的工具輸入結構描述。

這些機制可以獨立使用，也可以在相同的請求中一起使用。如需詳細資訊，請參閱 [Bedrock API 文件](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/welcome.html)。

### 請求工作流程
<a name="structured-output-request-workflow"></a>

以下說明 Amazon Bedrock 如何處理具有結構化輸出的請求：

1. **初始請求** – 您可以透過 `outputConfig.textFormat`、 或 `response_format` 參數包含 JSON 結構描述`output_config.format`，或在推論請求中包含具有 `strict: true`旗標的工具定義。

1. **結構描述驗證** – Amazon Bedrock 會根據支援的 JSON 結構描述草稿 2020 年 12 月子集來驗證 JSON 結構描述格式。如果結構描述包含不支援的功能，Amazon Bedrock 會立即傳回 400 錯誤。

1. **第一次編譯** – 對於新的結構描述，Amazon Bedrock 會編譯文法，最多可能需要幾分鐘的時間。

1. **快取** – 成功編譯的文法會在第一次存取後快取 24 小時。快取文法會使用 AWS 受管金鑰加密。

1. **後續請求** – 來自相同帳戶的相同結構描述使用快取文法，導致推論延遲與具有最少額外負荷的標準請求相當。

1. **回應** – 您收到具有嚴格結構描述合規的標準推論回應。

## 支援的 APIs或功能
<a name="structured-output-supported-apis"></a>

您可以在下列 Amazon Bedrock 功能中使用結構化輸出：

**Converse 和 ConverseStream APIs** – 使用結構化輸出搭配 Converse 和 ConverseStream APIs 進行對話推論。

**InvokeModel 和 InvokeModelWithResponseStream APIs** – 將結構化輸出與 InvokeModel 和 InvokeModelWithResponseStream APIs搭配使用，以進行一次性推論。

**跨區域推論** – 在跨區域推論中使用結構化輸出，無需任何額外設定。

**批次推論** – 在批次推論中使用結構化輸出，無需任何額外設定。

**注意**  
結構化輸出與 Anthropic 模型的引數不相容。如果您在使用結構化輸出時啟用引文，模型將傳回 400 錯誤。

## 支援的模型
<a name="structured-output-supported-models"></a>

特定 Amazon Bedrock 無伺服器模型的所有商業 AWS 區域通常都提供結構化輸出。如需支援的模型清單，請參閱依功能提供的模型支援。

### 檢視所有支援的模型
<a name="w2aac13c32c35c11b5b1"></a>

Anthropic  
+ Claude Haiku 4.5 (`anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0`)
+ Claude Sonnet 4.5 (`anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0`)
+ Claude Opus 4.5 (`anthropic.claude-opus-4-5-20251101-v1:0`)
+ Claude Opus 4.6 (`anthropic.claude-opus-4-6-v1`)

Qwen  
+ Qwen3 235B A22B 2507 (`qwen.qwen3-235b-a22b-2507-v1:0`)
+ Qwen3 32B （密集） (`qwen.qwen3-32b-v1:0`)
+ Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct (`qwen.qwen3-coder-30b-a3b-v1:0`)
+ Qwen3 Coder 480B A35B 指示 (`qwen.qwen3-coder-480b-a35b-v1:0`)
+ Qwen3 Next 80B A3B (`qwen.qwen3-next-80b-a3b`)
+ Qwen3 VL 235B A22B (`qwen.qwen3-vl-235b-a22b`)

OpenAI  
+ gpt-oss-120b (`openai.gpt-oss-120b-1:0`)
+ gpt-oss-20b (`openai.gpt-oss-20b-1:0`)
+ GPT OSS 保護 120B (`openai.gpt-oss-safeguard-120b`)
+ GPT OSS 保護 20B (`openai.gpt-oss-safeguard-20b`)

DeepSeek  
+ DeepSeek-V3.1 (`deepseek.v3-v1:0`)

Google  
+ Gemma 3 12B IT (`google.gemma-3-12b-it`)
+ Gemma 3 27B PT (`google.gemma-3-27b-it`)

MiniMax  
+ MiniMax M2 (`minimax.minimax-m2`)

Mistral AI  
+ Magistral Small 2509 (`mistral.magistral-small-2509`)
+ 最小 3B (`mistral.ministral-3-3b-instruct`)
+ Ministral 3 8B (`mistral.ministral-3-8b-instruct`)
+ 最小 14B 3.0 (`mistral.ministral-3-14b-instruct`)
+ Mistral Large 3 (`mistral.mistral-large-3-675b-instruct`)
+ Voxtral Mini 3B 2507 (`mistral.voxtral-mini-3b-2507`)
+ Voxtral Small 24B 2507 (`mistral.voxtral-small-24b-2507`)

月亮 AI  
+ Kimi K2 思維 (`moonshot.kimi-k2-thinking`)

NVIDIA  
+ NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL BF16 (`nvidia.nemotron-nano-12b-v2`)
+ NVIDIA Nemotron Nano 9B v2 (`nvidia.nemotron-nano-9b-v2`)

## 請求範例
<a name="structured-output-examples"></a>

### JSON 結構描述輸出格式
<a name="structured-output-json-schema-examples"></a>

下列範例示範如何使用 JSON 結構描述輸出格式搭配結構化輸出。

#### Converse API
<a name="json-schema-converse"></a>

##### 檢視範例
<a name="w2aac13c32c35c13b3b5b3b1"></a>

```
{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "text": "Given the following unstructured data, extract it into the provided structure."
        },
        {
          "text": "..."
        }
      ]
    }
  ],
  "outputConfig": {
    "textFormat": {
      "type": "json_schema",
      "structure": {
        "jsonSchema": {
          "schema": "{\"type\": \"object\", \"properties\": {\"title\": {\"type\": \"string\", \"description\": \"title\"}, \"summary\": {\"type\": \"string\", \"description\": \"summary\"}, \"next_steps\": {\"type\": \"string\", \"description\": \"next steps\"}}, \"required\": [\"title\", \"summary\", \"next_steps\"], \"additionalProperties\": false}",
          "name": "data_extraction",
          "description": "Extract structured data from unstructured text"
        }
      }
    }
  }
}
```

#### InvokeModel (Anthropic Claude)
<a name="json-schema-invokemodel-claude"></a>

##### 檢視範例
<a name="w2aac13c32c35c13b3b7b3b1"></a>

```
{
  "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Given the following unstructured data, extract it into the provided structure."
        },
        {
          "type": "text",
          "text": "..."
        }
      ]
    }
  ],
  "max_tokens": 3000,
  "temperature": 1.0,
  "output_config": {
    "format": {
      "type": "json_schema",
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "title": {
            "type": "string",
            "description": "title"
          },
          "summary": {
            "type": "string",
            "description": "summary"
          },
          "next_steps": {
            "type": "string",
            "description": "next steps"
          }
        },
        "required": [
          "title",
          "summary",
          "next_steps"
        ],
        "additionalProperties": false
      }
    }
  }
}
```

#### InvokeModel (Open-weight 模型）
<a name="json-schema-invokemodel-openweight"></a>

##### 檢視範例
<a name="w2aac13c32c35c13b3b9b3b1"></a>

```
{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Given the following unstructured data, extract it into the provided structure."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "..."
    }
  ],
  "inferenceConfig": {
    "maxTokens": 3000,
    "temperature": 1.0
  },
  "response_format": {
    "json_schema": {
      "name": "summarizer",
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "title": {
            "type": "string",
            "description": "title"
          },
          "summary": {
            "type": "string",
            "description": "summary"
          },
          "next_steps": {
            "type": "string",
            "description": "next steps"
          }
        },
        "required": [
          "title",
          "summary",
          "next_steps"
        ],
        "additionalProperties": false
      }
    },
    "type": "json_schema"
  }
}
```

### 嚴格的工具使用
<a name="structured-output-strict-tool-examples"></a>

下列範例示範如何將嚴格欄位與工具搭配使用。

#### Converse API
<a name="strict-tool-converse"></a>

##### 檢視範例
<a name="w2aac13c32c35c13b5b5b3b1"></a>

```
{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "text": "What's the weather like in New York?"
        }
      ]
    }
  ],
  "toolConfig": {
    "tools": [
      {
        "toolSpec": {
          "name": "get_weather",
          "description": "Get the current weather for a specified location",
          "strict": true,
          "inputSchema": {
            "json": {
              "type": "object",
              "properties": {
                "location": {
                  "type": "string",
                  "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
                },
                "unit": {
                  "type": "string",
                  "enum": [
                    "fahrenheit",
                    "celsius"
                  ],
                  "description": "The temperature unit to use"
                }
              },
              "required": [
                "location",
                "unit"
              ]
            }
          }
        }
      }
    ]
  }
}
```

#### InvokeModel (Anthropic Claude)
<a name="strict-tool-invokemodel-claude"></a>

##### 檢視範例
<a name="w2aac13c32c35c13b5b7b3b1"></a>

```
{
  "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "What's the weather like in San Francisco?"
        }
      ]
    }
  ],
  "max_tokens": 3000,
  "temperature": 1.0,
  "tools": [
    {
      "name": "get_weather",
      "description": "Get the current weather for a specified location",
      "strict": true,
      "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "location": {
            "type": "string",
            "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
          },
          "unit": {
            "type": "string",
            "enum": [
              "fahrenheit",
              "celsius"
            ],
            "description": "The temperature unit to use"
          }
        },
        "required": [
          "location",
          "unit"
        ],
        "additionalProperties": false
      }
    }
  ]
}
```

#### InvokeModel (Open-weight 模型）
<a name="strict-tool-invokemodel-openweight"></a>

##### 檢視範例
<a name="w2aac13c32c35c13b5b9b3b1"></a>

```
{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "What's the weather like in San Francisco?"
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the current weather for a specified location",
        "strict": true,
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
            },
            "unit": {
              "type": "string",
              "enum": [
                "fahrenheit",
                "celsius"
              ],
              "description": "The temperature unit to use"
            }
          },
          "required": [
            "location",
            "unit"
          ]
        }
      }
    }
  ],
  "tool_choice": "auto",
  "max_tokens": 2000,
  "temperature": 1.0
}
```