gpt-6 astra 通过 function calling（推荐）或 response_format 实现结构化输出，需明确定义字段名、类型、必填项及约束；提示词仅作语义补充；失败多因 schema 配置错误而非模型问题。
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GPT-6 Astra 支持结构化输出，但不是靠“让模型自己猜格式”，而是通过明确的工具调用声明或响应格式约束来实现。关键在于告诉模型：你要返回什么结构、字段名是什么、哪些字段必填、值的类型和范围——而不是靠提示词里反复强调“请用 JSON 格式输出”。
用 function calling 声明结构（推荐）
这是最稳定、生产环境首选的方式。你在 API 请求中传入一个 functions 数组，每个 function 定义包含 name、description 和 parameters（遵循 JSON Schema）。Astra 会自动触发该函数，并严格按 schema 生成参数值。
- parameters 必须是 object 类型，不能是 string 或 array；
- 字段 type 支持 string、number、boolean、array、object，array 要配 items，object 要配 properties；
- 加 required 字段列表，能强制模型不遗漏关键信息；
- 避免在 description 里写模糊要求，比如“尽量完整”，而要写“必须包含 status、error_code、suggestion 三项”。
用 response_format 指定 JSON Schema（轻量场景）
如果你不走 function calling，又需要纯结构化文本输出（比如直接返回 JSON），可用 response_format 参数传入一个精简的 JSON Schema。注意它只支持基础类型，不支持嵌套过深或自定义验证逻辑。
- schema 中的 type 必须准确，比如时间字段用 string + format: "date-time"；
- 不要把整个项目配置塞进去，只保留最终输出需要的字段；
- 配合 max_tokens 限制输出长度，防止模型补全无关字段；
- 实测发现，当 schema 字段超过 7 个且含嵌套时，Astra 可能降级为自由格式，建议拆成多个小 schema 分步调用。
提示词里做结构兜底（辅助手段）
结构化输出不能只靠提示词，但它可以作为 fallback 或增强可读性。重点不是描述格式，而是定义字段语义和边界：
- 写清楚字段含义，比如 “score 是 0–100 的整数，代表代码可维护性得分”；
- 用“必须”“不得”“仅限”代替“建议”“尽量”“最好”，减少歧义；
- 给示例时只给一个最简合法实例，不堆多个变体，避免干扰模型注意力；
- 不写“请输出 JSON”，而是写“请以如下结构返回：{score: number, reason: string}”。
验证与调试要点
结构化输出失败，90% 出现在 schema 定义或调用配置环节，而非模型本身：
- 先用 curl 或 Postman 测试单次 function calling，确认 schema 能被正确解析；
- 检查返回中的 finish_reason 是否为 function_call，不是的话说明模型没触发工具；
- 开启 verbose 日志，看 model 是否返回了 malformed arguments；
- 如果字段总是为空，大概率是 required 没写对，或 description 描述太弱，模型判断“该字段不必要”。
