エンドポイント

構造化出力

response_format に JSON Schema を指定して、モデルの出力をスキーマに一致する JSON に固定する方法です。Chat Completions と Responses でのパラメーター、レスポンス、モデルの対応状況、エラーを説明します。

プレイグラウンドで試す

構造化出力を使うと、モデルは指定した JSON Schema に一致する JSON を返します。情報抽出、分類、コードで解析するあらゆる返信に使えます。Chat Completions では response_format を、Responses では text.format を設定します。

リクエストパラメーター

パラメーター	型	説明
`response_format.type`	string	スキーマで制約された出力には `"json_schema"`。自由形式の JSON モードには `"json_object"`。
`response_format.json_schema.name`	string	スキーマの名前。
`response_format.json_schema.strict`	boolean	`true` にすると、プロバイダーが対応している場合にスキーマが厳密に適用されます。
`response_format.json_schema.schema`	object	JSON Schema。`strict` の場合は、`additionalProperties: false` を使い、すべてのプロパティを `required` に列挙します。

{
  "model": "openai/gpt-5-mini",
  "messages": [{ "role": "user", "content": "Extract: Ada Lovelace, born 1815 in London." }],
  "response_format": {
    "type": "json_schema",
    "json_schema": {
      "name": "person",
      "strict": true,
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "name": { "type": "string" },
          "born": { "type": "integer" },
          "city": { "type": "string" }
        },
        "required": ["name", "born", "city"],
        "additionalProperties": false
      }
    }
  }
}

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "openai/gpt-5-mini",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Extract the city and country from: \"I live in Lisbon, Portugal.\""
    }
  ],
  "response_format": {
    "type": "json_schema",
    "json_schema": {
      "name": "place",
      "strict": true,
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "city": {
            "type": "string"
          },
          "country": {
            "type": "string"
          }
        },
        "required": [
          "city",
          "country"
        ],
        "additionalProperties": false
      }
    }
  }
});
console.log(JSON.parse(result.choices[0].message.content));

レスポンス

JSON は message.content に文字列として届きます。

{
  "id": "gen-1760000000-json1",
  "model": "openai/gpt-5-mini",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "finish_reason": "stop",
      "message": { "role": "assistant", "content": "{\"name\":\"Ada Lovelace\",\"born\":1815,\"city\":\"London\"}" }
    }
  ],
  "usage": { "prompt_tokens": 71, "completion_tokens": 18, "total_tokens": 89, "cost": 0.0000538 }
}

SDK のヘルパーも通常どおり動作します。たとえば、Node では Zod、Python では Pydantic と組み合わせた client.chat.completions.parse(...) です。

モデルの対応状況

対応するモデルを探すには、モデルの supported_parameters で structured_outputs または response_format を確認します。
リクエストがスキーマを守るプロバイダーにのみ送られるようにするには、provider: { "require_parameters": true } を追加します。
ネイティブに対応していないモデルでも、プロンプトで依頼すれば JSON を生成することがありますが、出力は保証されません。必ず検証してください。
finish_reason が "length" の場合、JSON は途中で切れています。max_tokens を引き上げてください。

エラー

無効なスキーマは、通常、プロバイダーのメッセージ付きで上流の 400 を返します。そのほかのエラーは Chat Completions と同じです。エラーを参照してください。