Se alguma vez tentou que um modelo de linguagem grande (LLM) produzisse dados num formato específico, sabe que pode ser uma pequena batalha. Num minuto, ele dá-lhe exatamente o que pediu; no seguinte, é uma confusão de texto que quebra o seu código. Para qualquer empresa que tente construir aplicações fiáveis, esse tipo de imprevisibilidade simplesmente não funciona.
Precisa de dados limpos e estruturados para fazer coisas como acionar um fluxo de trabalho, atualizar um ticket de suporte ou consultar uma encomenda. Sem isso, fica preso a escrever código confuso para analisar strings imprevisíveis, e essa é uma dor de cabeça que ninguém quer.
A OpenAI introduziu o Modo JSON para resolver este problema, oferecendo uma forma de garantir que a saída do modelo é sempre um objeto JSON sintaticamente válido. É uma funcionalidade útil, mas não é bem a varinha de condão que poderia estar à espera.
Este guia irá explicar o que o Modo JSON da OpenAI realmente é, como usá-lo, onde tende a falhar e por que pode precisar de algo um pouco mais poderoso para construir sistemas de IA prontos para produção.
O que é o Modo JSON da OpenAI?
O Modo JSON da OpenAI é uma funcionalidade na sua API que força um modelo a gerar apenas strings que podem ser analisadas como um objeto JSON válido. Por outras palavras, garante a correção sintática. Quando ativa esta opção, pode ter a certeza de que a resposta do modelo não terá erros de formatação comuns, como uma vírgula em falta, um parêntese a mais ou uma aspa por fechar.
Mas aqui está o mais importante a entender: o Modo JSON não garante a aderência ao esquema. Mesmo que peça explicitamente campos específicos no seu prompt, o modelo não é forçado a seguir essa estrutura. Pode omitir chaves que marcou como obrigatórias, inventar novas que nunca pediu ou devolver uma string onde esperava um número. Como um utilizador descobriu nos fóruns da comunidade da OpenAI, mesmo quando as propriedades são marcadas como "required", elas ainda podem faltar na resposta final.
Pense nisto como um primeiro passo útil. Ele limpa o formato, mas não impõe o conteúdo, deixando uma lacuna de fiabilidade significativa para os programadores.
Como implementar o Modo JSON da OpenAI
Começar a usar o Modo JSON da OpenAI é bastante simples, mas tem de seguir algumas regras específicas para que funcione corretamente.
Requisitos chave para usar o Modo JSON da OpenAI
Existem dois requisitos absolutamente obrigatórios para ativar o Modo JSON:
-
Defina o parâmetro
response_format: Tem de incluir o objeto "response_format={ "type": "json_object" }" na sua chamada de API. Este é o interruptor principal que ativa a funcionalidade. -
Instrua o modelo no seu prompt: O seu prompt, geralmente na mensagem de sistema, tem de incluir a string "JSON" em algum lugar. De acordo com a própria documentação da OpenAI, esta é uma medida de segurança. Sem ela, um modelo que não tem a certeza do que fazer pode simplesmente gerar um fluxo interminável de espaços em branco até atingir o seu limite de tokens, deixando-o com uma chamada de API longa, vazia e cara.
Modelos suportados para o Modo JSON da OpenAI e um exemplo de código
O Modo JSON funciona com a maioria dos modelos mais recentes, incluindo "gpt-4o", "gpt-4-turbo" e "gpt-3.5-turbo".
Aqui está um exemplo rápido em Python de como é uma chamada de API básica. Digamos que pretende extrair o nome e o e-mail de um utilizador de uma mensagem de suporte:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
response_format={ "type": "json_object" },
messages=[
{"role": "system", "content": "É um assistente útil projetado para extrair informações do utilizador e apresentá-las em formato JSON."},
{"role": "user", "content": "Olá, o meu nome é Joana Silva e o meu e-mail é joana.silva@example.com. Estou a ter problemas com a minha encomenda recente."}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
Esta chamada provavelmente retornará um objeto JSON limpo como este:
{
"nome": "Joana Silva",
"email": "joana.silva@example.com"
}
Onde confiar no Modo JSON da OpenAI pode ser complicado
Embora o Modo JSON seja definitivamente melhor do que analisar texto simples, construir uma aplicação de nível de produção apenas com base nele é uma jogada arriscada. A funcionalidade tem alguns grandes desafios que podem levar a sistemas frágeis e a muito trabalho extra para os seus programadores.
Desafio 1: Falta de aderência ao esquema
Este é o verdadeiro problema. Como o modelo não tem de seguir o esquema que solicitou, pode devolver um JSON que é tecnicamente válido, mas completamente inútil para a sua aplicação. Campos obrigatórios podem estar em falta, o modelo pode alucinar campos extra que não pediu, ou pode devolver um valor com o tipo de dados errado, como "preco": "cinquenta e nove e noventa e nove" em vez de "59.99".
Isto força os seus programadores a escreverem imenso código defensivo. Eles têm de construir uma camada de validação para verificar cada resposta em relação ao esquema que realmente precisam. Se a validação falhar, têm de configurar uma lógica de repetição, o que significa mais chamadas de API, custos mais elevados e uma experiência mais lenta para os seus utilizadores.
Desafio 2: Prompts frágeis e tratamento de erros complexo
Sejamos honestos, a exigência de incluir a palavra "JSON" no seu prompt parece um pouco como uma solução improvisada, especialmente quando está a tentar criar uma mensagem de sistema detalhada. É apenas mais uma coisa para se lembrar e, por vezes, pode atrapalhar a tarefa principal do modelo.
Além disso, tem de lidar com todos os outros casos excecionais por si mesmo. O que acontece se a resposta for cortada porque atingiu o limite de "max_tokens"? Fica com uma string JSON incompleta e que não pode ser analisada. Ou e se o modelo se recusar a responder a um prompt devido a filtros de segurança? A mensagem de recusa que ele envia não estará no seu formato JSON desejado, o que poderia quebrar a sua aplicação se não tiver construído uma lógica específica para a detetar. Estas questões deixam claro que uma simples chamada de API está longe de ser um sistema robusto.
Desafio 3: O Modo JSON da OpenAI é apenas uma peça do puzzle
Obter uma saída JSON limpa é apenas o começo. Assim que tiver os dados, ainda precisa de construir todo o fluxo de trabalho à volta deles. Precisa de código para fazer a triagem do ticket de suporte, chamar outra API para consultar detalhes da encomenda, atualizar uma base de dados ou escalar para um agente humano. O JSON é apenas o gatilho; o verdadeiro trabalho vem depois.
É aqui que a diferença entre uma API em bruto e uma plataforma de fluxo de trabalho completa se torna óbvia. Enquanto a API lhe dá uma ferramenta, plataformas como a eesel AI fornecem todo o motor de fluxo de trabalho personalizável, permitindo-lhe definir não apenas o formato dos dados, mas também as ações que se seguem, tudo sem escrever uma única linha de código.
Do Modo JSON da OpenAI para IA pronta para produção: Alternativas melhores
Os problemas com o Modo JSON são reais, mas felizmente, existem maneiras melhores de construir aplicações fiáveis alimentadas por IA. Quer seja um programador que quer mais controlo ou uma empresa que apenas quer que as coisas funcionem, existe uma solução que se adequa.
Uma atualização para o Modo JSON da OpenAI: Saídas Estruturadas (Structured Outputs)
A OpenAI reconheceu claramente as limitações do Modo JSON e lançou uma funcionalidade muito mais poderosa chamada Saídas Estruturadas (Structured Outputs). Esta é a sua solução recomendada para quem precisa de dados fiáveis e em conformidade com o esquema.
Com as Saídas Estruturadas, fornece um Esquema JSON formal como parte do seu pedido de API. Isto força o modelo a gerar uma resposta que não só é um JSON válido, mas também segue estritamente a estrutura que definiu. É um grande avanço em termos de fiabilidade.
Aqui está uma comparação rápida:
| Funcionalidade | Modo JSON da OpenAI | Saídas Estruturadas da OpenAI |
|---|---|---|
| Formato de Saída | JSON válido garantido | JSON válido garantido |
| Aderência ao Esquema | Não, a estrutura pode variar | Sim, segue estritamente o esquema fornecido |
| Fiabilidade | Menor, requer validação manual | Maior, fiável para fluxos de trabalho de produção |
| Modelos Suportados | "gpt-4o", "gpt-4-turbo", etc. | "gpt-4o", "gpt-4o-mini" e modelos mais recentes |
Para além do Modo JSON da OpenAI: Porque ferramentas como a eesel AI são o passo final
Mesmo com as Saídas Estruturadas, ainda fica com uma boa quantidade de trabalho de programação. Tem de escrever e manter esquemas JSON, gerir chamadas de API e construir toda a lógica de aplicação e tratamento de erros circundante. Para muitas empresas, isso é um trabalho pesado que as distrai do seu foco principal.
É aqui que uma plataforma como a eesel AI entra, tratando de toda essa complexidade por si. Em vez de lutar com APIs, obtém uma solução completa, de ponta a ponta, projetada para resultados de negócio.
-
Entre em produção em minutos: Esqueça a programação de chamadas de API e a definição de esquemas. Com a eesel AI, pode conectar o seu helpdesk (como o Zendesk ou o Freshdesk) com um único clique, e os nossos agentes de IA estão prontos para começar a aprender com os seus dados imediatamente.
-
Controlo total: O nosso editor de prompts sem código e o motor de fluxo de trabalho dão-lhe um controlo detalhado sobre a persona da IA, as suas fontes de conhecimento e as ações exatas que pode tomar. Isto vai muito além do que um simples esquema JSON pode fazer, permitindo-lhe construir automações complexas de vários passos sem um programador.
-
Teste com confiança: Construir com APIs em bruto significa que só pode testar o seu sistema num ambiente de produção, o que pode ser arriscado. O modo de simulação da eesel AI permite-lhe testar a sua IA em milhares dos seus tickets passados, dando-lhe uma previsão precisa do seu desempenho e taxa de automação antes de interagir com um cliente real.
Compreender os preços da API da OpenAI
Quando utiliza a API da OpenAI diretamente, paga pelo que utiliza com base em "tokens", que são basicamente pedaços de palavras. Cada pedido tem tokens de entrada (o seu prompt) e tokens de saída (a resposta do modelo), e o custo por token varia dependendo do modelo que utiliza.
Aqui está uma visão simplificada dos preços para um modelo popular da página de preços da OpenAI:
| Modelo | Entrada (por 1M de tokens) | Saída (por 1M de tokens) |
|---|---|---|
| gpt-4o | $2,50 | $10,00 |
| gpt-4o-mini | $0,15 | $0,60 |
Este modelo por token pode levar a faturas imprevisíveis. Se as suas chamadas em Modo JSON falharem e exigirem novas tentativas, os seus custos aumentam. Se tiver um mês movimentado com um alto volume de tickets de suporte, a sua fatura pode ser muito mais alta do que esperava.
Em contraste, plataformas como a eesel AI oferecem preços transparentes e previsíveis sem taxas por resolução, para que os seus custos não o penalizem por fornecer um excelente suporte.
Escolher a ferramenta certa para o trabalho
Então, qual é a conclusão sobre o Modo JSON da OpenAI? É uma funcionalidade útil para programadores que precisam de garantir que uma resposta da API é um JSON sintaticamente correto. É uma ferramenta útil para protótipos rápidos ou tarefas internas simples. No entanto, a sua falta de imposição de esquema torna-o demasiado pouco fiável para a maioria dos fluxos de trabalho empresariais de produção.
Para programadores que constroem soluções personalizadas de raiz, as Saídas Estruturadas da OpenAI são uma escolha muito melhor, oferecendo a fiabilidade necessária para aplicações sérias.
Mas para empresas que querem usar IA para automatizar fluxos de trabalho complexos como o suporte ao cliente, uma plataforma dedicada e de autoatendimento é o caminho mais eficiente e fiável. Ela trata da complexidade para que se possa focar nos resultados.
Vá além do Modo JSON da OpenAI: Automatize os seus fluxos de trabalho de suporte sem suposições
Construir fluxos de trabalho de IA fiáveis com APIs em bruto é complexo, demorado e arriscado. A eesel AI dá-lhe uma plataforma poderosa e sem código para implementar agentes de IA que se integram perfeitamente com as suas ferramentas existentes. Simule com dados passados, personalize cada ação e entre em produção em minutos, não em meses.
Inicie a sua avaliação gratuita hoje ou Agende uma demonstração para ver em ação.
Perguntas frequentes
O Modo JSON da OpenAI garante que a saída do modelo será um objeto JSON sintaticamente válido. Isto significa que será formatado corretamente com parênteses, vírgulas e aspas adequados, garantindo que pode ser analisado sem erros de sintaxe básicos.
Para ativar o Modo JSON da OpenAI, deve definir o parâmetro "response_format" como "{"type": "json_object"}" na sua chamada de API. Além disso, o seu prompt, normalmente dentro da mensagem de sistema, precisa de incluir a string "JSON" para garantir que o modelo se comporta como esperado.
Confiar apenas no Modo JSON da OpenAI é problemático porque não garante a aderência ao esquema. A saída pode ser sintaticamente válida, mas pode omitir campos obrigatórios, incluir campos irrelevantes ou devolver valores com tipos de dados incorretos, necessitando de um extenso código de validação и tratamento de erros.
O Modo JSON da OpenAI garante apenas a validade sintática, enquanto as Saídas Estruturadas vão mais além, impondo uma aderência estrita a um Esquema JSON fornecido. As Saídas Estruturadas são uma solução mais robusta para aplicações que requerem estruturas de dados previsíveis e consistentes.
As chamadas de API com o Modo JSON da OpenAI são cobradas com base nos tokens de entrada e saída. Se o modelo gerar frequentemente JSON incompleto ou incorreto que exija novas tentativas ou um extenso pós-processamento, a sua utilização total de tokens e os custos associados podem tornar-se imprevisíveis e mais elevados do que o previsto.
O Modo JSON da OpenAI é compatível com a maioria dos modelos mais recentes e capazes. Estes incluem "gpt-4o", "gpt-4-turbo" e "gpt-3.5-turbo", entre outros.
Sim, mesmo com o Modo JSON da OpenAI, a saída pode ser incompleta se atingir o limite de "max_tokens", ou incorreta se o modelo alucinar campos ou fornecer valores com os tipos de dados errados. Embora sintaticamente válida, o seu conteúdo pode não estar alinhado com o esquema pretendido.
