구조화된 출력 생성
- Anthropic Messages API **구조화된 출력**(Structured Outputs) 엔드포인트
- `output_format`에 `json_schema`를 지정하여 모델이 schema에 맞는 JSON을 반환하도록 제약
- 요청 헤더 `anthropic-beta: structured-outputs-2025-11-13`로 이 기능 활성화
- 공식 문서: [Structured Outputs](https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/structured-outputs)
Authorizations
Request Body
사용할 모델 ID. 채팅 API와 함께 사용할 수 있는 모델은 모델 엔드포인트 호환성 표를 참조하세요.
지금까지의 대화를 구성하는 메시지 목록. Python 코드 예시.
0과 2 사이의 샘플링 온도. 높은 값(예: 0.8)은 출력을 더 무작위로, 낮은 값(예: 0.2)은 더 집중적이고 결정적으로 만듭니다. 일반적으로 top_p 또는 이 값 중 하나만 변경하는 것을 권장합니다.
온도 대신 사용하는 핵 샘플링. top_p 확률 질량 내 토큰을 고려합니다. 0.1은 상위 10% 확률 질량만 의미합니다. 일반적으로 temperature 또는 이 값 중 하나만 변경하는 것을 권장합니다.
기본값 1
각 입력 메시지에 대해 생성할 채팅 완료 선택 수.
기본값 false. 설정 시 ChatGPT처럼 부분 메시지 델타가 SSE로 전송되며 data: [DONE]에서 스트림이 종료됩니다. Python 코드 예시.
기본값 null. API가 더 이상 토큰을 생성하지 않는 최대 4개 시퀀스.
기본값 inf
채팅 완료에서 생성할 최대 토큰 수.
입력 토큰과 생성 토큰의 총 길이는 모델 컨텍스트 길이로 제한됩니다. 토큰 수 계산 Python 코드 예시.
-2.0과 2.0 사이의 숫자. 양수는 지금까지 텍스트에 나타났는지에 따라 새 토큰에 페널티를 주어 새 주제를 말할 가능성을 높입니다. 빈도 및 존재 페널티 자세히
기본값 0. -2.0과 2.0 사이의 숫자. 양수는 텍스트 내 빈도에 따라 새 토큰에 페널티를 주어 반복을 줄입니다. 빈도 및 존재 페널티 자세히.
지정된 토큰이 완료에 나타날 가능성을 수정합니다.
토크나이저 토큰 ID를 -100~100 편향 값에 매핑하는 JSON 객체를 받습니다. 샘플링 전 logit에 추가되며 효과는 모델마다 다릅니다. -1~1은 선택 가능성을 낮추거나 높이고, -100 또는 100은 비활성화 또는 독점 선택을 의미합니다.
최종 사용자를 나타내는 고유 식별자. OpenAI의 모니터링 및 남용 탐지에 도움이 됩니다. 자세히
모델이 출력해야 하는 형식을 지정하는 객체. { "type": "json_object" }로 JSON 모드를 활성화하면 유효한 JSON 메시지를 보장합니다. 중요: JSON 모드에서는 시스템 또는 사용자 메시지로 JSON 생성을 지시해야 합니다. 그렇지 않으면 토큰 한도까지 공백이 계속될 수 있습니다. finish_reason="length"이면 max_tokens 또는 컨텍스트 길이 초과로 내용이 잘릴 수 있습니다.
베타 기능. 지정 시 동일한 시드와 매개변수의 반복 요청이 동일한 결과를 반환하도록 결정적 샘플링을 시도합니다. 보장되지 않으며 system_fingerprint 응답 매개변수로 백엔드 변경을 모니터링하세요.
모델이 호출할 수 있는 도구 목록. 현재 함수만 지원. 모델이 JSON 입력을 생성할 함수를 제공하세요.
모델이 호출할 함수(있는 경우)를 제어합니다. none은 함수 호출 없이 메시지만 생성. auto는 메시지와 함수 중 선택. {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}}로 함수를 강제합니다. 함수가 없으면 기본 none, 있으면 auto.
구조화된 출력 설정. type이 json_schema일 때 schema로 반환 JSON을 제약합니다.