JSON 模式 - MyTokenGate

1. 使用场景

目前，MyTokenGate 的大模型 API 平台 MyTokenGate 默认生成非结构化文本，但在某些应用场景中，您可能希望模型以结构化的形式输出内容，但用提示词的方式直接告诉大模型却无法获得正确的结构化输出。

作为一种标准化、轻量级的数据交换格式，JSON 模式是支持大模型 API 进行结构化输出的重要功能。当您调用大模型的 API 进行请求时，模型返回的结果以 JSON 格式呈现，易于人类阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。

现在，MyTokenGate 平台上除了 VL 模型外，其他主要语言模型均已支持 JSON 模式，能让模型输出 JSON 格式的字符串，以确保模型以预期的结构输出，便于后续对输出内容进行逻辑解析。

比如，您现在可以通过 MyTokenGate API 对以下案例尝试结构化输出：

从公司相关报道中构建新闻数据库，包括新闻标题、链接等。
从商品购买评价中提取出情感分析结构，包括情感极性（正面、负面、中性）、情感强度、情感关键词等。
从商品购买历史中提取出产品列表，包括产品信息、推荐理由、价格、促销信息等。

2. 使用方式

在请求中添加


response_format={"type": "json_object"}

3. 支持模型列表

目前线上，平台提供的大语言类模型都支持上述参数。

4. 使用示例

下面是在 OpenAI 中使用的例子：


import json
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(
    api_key="您的 APIKEY",  # 从 https://mytokengate.com/app/dashboard 获取
    base_url="https://gateway.mytokengate.com/v1"
)
 
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant designed to output JSON."},
        {"role": "user", "content": "? 2020 年世界奥运会乒乓球男子和女子单打冠军分别是谁？"
            "Please respond in the format {\"男子冠军\": ..., \"女子冠军\": ...}"}
    ],
    response_format={"type": "json_object"}
)
 
print(response.choices[0].message.content)

模型将输出：


{"男子冠军": "马龙", "女子冠军": "陈梦"}

5. 严格模式（JSON Schema）

除了 json_object，支持结构化输出的模型还接受更严格的 json_schema 形式。你可以指定字段、类型与必填项，让模型严格按照给定 Schema 输出，省去后续校验：


response_format={
    "type": "json_schema",
    "json_schema": {
        "name": "sentiment",
        "strict": True,
        "schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "polarity": {"type": "string", "enum": ["positive", "negative", "neutral"]},
                "score": {"type": "number"}
            },
            "required": ["polarity", "score"],
            "additionalProperties": False
        }
    }
}

response_format 会原样透传至上游，是否强制符合 Schema 取决于所选模型的支持情况；不支持严格模式的模型可退回使用 json_object。