Acerca de esta herramienta
Las salidas estructuradas permiten que un modelo devuelva JSON conforme a un esquema que tú defines, en lugar de texto libre que tienes que analizar y esperar que encaje. Este constructor ensambla ese esquema campo por campo — nombres, tipos, descripciones, indicadores required, enums y objetos o arrays anidados — y lo exporta exactamente con la forma que espera cada proveedor: un JSON Schema en bruto, los wrappers response_format y function-tool de OpenAI, el input_schema de herramienta de Anthropic, el responseSchema de Google Gemini, además de definiciones Zod y Pydantic listas para pegar.
El modo de salida estructurada estricto de OpenAI tiene reglas que conviene conocer: cada propiedad debe figurar como required y additionalProperties debe ser false. El constructor las aplica automáticamente en las exportaciones de OpenAI y señala cualquier cosa que las infringiría, de modo que el esquema que copias funcione de verdad. Pega un ejemplo JSON existente para inferir un esquema de partida y luego refínalo.
Los esquemas se construyen y exportan enteramente en tu navegador — nada de lo que escribes se envía.
Preguntas frecuentes
¿Qué son las salidas estructuradas y el uso de herramientas?
Ambas piden a un modelo que devuelva JSON que coincida con un esquema. Las salidas estructuradas restringen la respuesta final del modelo a una forma que tú defines; la llamada a herramientas (funciones) describe los argumentos que un modelo puede producir cuando decide invocar una de tus funciones. El formato de esquema subyacente es el mismo.
¿Por qué el modo estricto de OpenAI exige que cada campo sea required?
El modo estricto garantiza que la salida se valida frente a tu esquema sin sorpresas, y para lograrlo prohíbe las propiedades opcionales y adicionales. Para hacer que un campo sea efectivamente opcional, declara su tipo como nullable — una unión con null — manteniéndolo a la vez en la lista required.
¿Cuál es la diferencia entre las exportaciones de OpenAI, Anthropic y Gemini?
El JSON Schema es en gran parte común, pero cada proveedor lo envuelve de forma distinta: OpenAI lo anida bajo response_format o una function tool con strict: true, Anthropic lo espera como un input_schema de herramienta, y Gemini usa responseSchema con su propio enum de tipos admitidos. Esta herramienta emite el wrapper correcto para cada uno.
¿Puedo generar código Zod o Pydantic?
Sí. Además de los formatos de los proveedores, el constructor produce un esquema Zod para TypeScript y un modelo Pydantic para Python para que puedas validar la respuesta en tu propio código.