Saída estruturada

É a capacidade de fazer o modelo responder em um formato definido, geralmente JSON com campos e tipos fixos, validado por um esquema. Em vez de um texto livre, a saída é um objeto que sistemas conseguem ler diretamente. Isso elimina a etapa frágil de “extrair a resposta do texto” e transforma o LLM em um componente de software, e não apenas em um gerador de prosa. Os principais fornecedores oferecem modos em que a aderência ao esquema é garantida, o que reduz erros de formato a praticamente zero.

Em Produto, toda capacidade generativa cuja saída alimenta outro sistema deve retornar saída estruturada. Isso vale para extração de dados, classificação, roteamento e qualquer chamada de ferramenta. O esquema deve ser definido no contrato da capacidade: quais campos são obrigatórios, quais tipos, quais valores são permitidos. Vale incluir campos de apoio, como um nível de confiança ou uma justificativa curta, que facilitam avaliação, registro e fallback. Por exemplo, um extrator de laudos pode retornar um objeto com o tipo de ocorrência, as peças afetadas, a confiança e um indicador de se precisa de revisão humana.

Use saída estruturada sempre que a resposta vai para um sistema, uma base de dados ou outra etapa automatizada. Use texto livre apenas quando o destino é uma pessoa lendo. Use function calling quando a saída estruturada representa uma ação a ser executada, e não apenas dados. Uma forma simples de diferenciar: texto livre é para pessoas; saída estruturada é para sistemas.

JSON mode (OpenAI, 2023) e Structured Outputs com aderência garantida a JSON Schema (OpenAI, 2024); suportado por Anthropic e Google.

OpenAI Platform docs, Structured Outputs; Anthropic docs, Structured outputs