Loading...
    • Panduan Pengembang
    • Referensi API
    • MCP
    • Sumber daya
    • Catatan Rilis
    Search...
    ⌘K
    Langkah pertama
    Pengenalan ClaudeMulai cepat
    Model & harga
    Ikhtisar modelMemilih modelYang baru di Claude 4.5Migrasi ke Claude 4.5Penghentian modelHarga
    Bangun dengan Claude
    Ikhtisar fiturMenggunakan Messages APIJendela konteksPraktik terbaik prompting
    Kemampuan
    Prompt cachingPengeditan konteksPemikiran diperpanjangUpayaStreaming PesanPemrosesan batchKutipanDukungan multibahasaPenghitungan tokenEmbeddingsVisiDukungan PDFFiles APIHasil pencarianOutput terstrukturAdd-on Google Sheets
    Alat
    IkhtisarCara mengimplementasikan penggunaan alatPenggunaan alat yang efisien tokenStreaming alat berbutir halusAlat BashAlat eksekusi kodePemanggilan alat terprogramAlat penggunaan komputerAlat editor teksAlat pengambilan webAlat pencarian webAlat memoriAlat pencarian alat
    Keterampilan Agen
    IkhtisarMulai cepatPraktik terbaikMenggunakan Keterampilan dengan API
    Agent SDK
    IkhtisarTypeScript SDKPython SDKPanduan Migrasi
    Panduan
    Input StreamingMenangani IzinManajemen SesiOutput terstruktur di SDKHosting Agent SDKMemodifikasi prompt sistemMCP di SDKAlat KustomSubagen di SDKPerintah Garis Miring di SDKKeterampilan Agen di SDKMelacak Biaya dan PenggunaanDaftar TugasPlugin di SDK
    MCP di API
    Konektor MCPServer MCP jarak jauh
    Claude di platform pihak ketiga
    Amazon BedrockMicrosoft FoundryVertex AI
    Rekayasa prompt
    IkhtisarGenerator promptGunakan template promptPenyempurna promptJadilah jelas dan langsungGunakan contoh (prompting multishot)Biarkan Claude berpikir (CoT)Gunakan tag XMLBerikan Claude peran (prompt sistem)Isi sebelumnya respons ClaudeRantai prompt kompleksTips konteks panjangTips pemikiran diperpanjang
    Uji & evaluasi
    Tentukan kriteria kesuksesanKembangkan kasus ujiMenggunakan Alat EvaluasiMengurangi latensi
    Perkuat penjaga
    Kurangi halusinasiTingkatkan konsistensi outputMitigasi jailbreakStreaming penolakanKurangi kebocoran promptJaga Claude tetap berkarakter
    Administrasi dan pemantauan
    Ikhtisar Admin APIAPI Penggunaan dan BiayaClaude Code Analytics API
    Console
    Log in
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...

    Solutions

    • AI agents
    • Code modernization
    • Coding
    • Customer support
    • Education
    • Financial services
    • Government
    • Life sciences

    Partners

    • Amazon Bedrock
    • Google Cloud's Vertex AI

    Learn

    • Blog
    • Catalog
    • Courses
    • Use cases
    • Connectors
    • Customer stories
    • Engineering at Anthropic
    • Events
    • Powered by Claude
    • Service partners
    • Startups program

    Company

    • Anthropic
    • Careers
    • Economic Futures
    • Research
    • News
    • Responsible Scaling Policy
    • Security and compliance
    • Transparency

    Learn

    • Blog
    • Catalog
    • Courses
    • Use cases
    • Connectors
    • Customer stories
    • Engineering at Anthropic
    • Events
    • Powered by Claude
    • Service partners
    • Startups program

    Help and security

    • Availability
    • Status
    • Support
    • Discord

    Terms and policies

    • Privacy policy
    • Responsible disclosure policy
    • Terms of service: Commercial
    • Terms of service: Consumer
    • Usage policy
    Kemampuan

    Output terstruktur

    Dapatkan hasil JSON yang divalidasi dari alur kerja agen

    Output terstruktur membatasi respons Claude untuk mengikuti skema tertentu, memastikan output yang valid dan dapat diurai untuk pemrosesan hilir. Gunakan output JSON (output_format) untuk respons data terstruktur, atau penggunaan alat ketat (strict: true) untuk validasi skema yang dijamin pada nama alat dan input.

    Output terstruktur saat ini tersedia sebagai fitur beta publik di Claude API untuk Claude Sonnet 4.5 dan Claude Opus 4.1.

    Untuk menggunakan fitur ini, atur header beta structured-outputs-2025-11-13.

    Bagikan umpan balik menggunakan formulir ini.

    Mengapa menggunakan output terstruktur

    Tanpa output terstruktur, Claude dapat menghasilkan respons JSON yang salah bentuk atau input alat yang tidak valid yang merusak aplikasi Anda. Bahkan dengan prompt yang hati-hati, Anda mungkin mengalami:

    • Kesalahan penguraian dari sintaks JSON yang tidak valid
    • Bidang yang diperlukan hilang
    • Tipe data yang tidak konsisten
    • Pelanggaran skema yang memerlukan penanganan kesalahan dan percobaan ulang

    Output terstruktur menjamin respons yang sesuai dengan skema melalui decoding terbatas:

    • Selalu valid: Tidak ada lagi kesalahan JSON.parse()
    • Aman tipe: Tipe bidang dan bidang yang diperlukan dijamin
    • Andal: Tidak perlu percobaan ulang untuk pelanggaran skema
    • Dua mode: JSON untuk tugas seperti ekstraksi data, dan alat ketat untuk situasi seperti alat kompleks dan alur kerja agen

    Mulai cepat

    Kapan menggunakan output JSON vs penggunaan alat ketat

    Pilih mode yang tepat untuk kasus penggunaan Anda:

    Gunakan output JSON ketikaGunakan penggunaan alat ketat ketika
    Anda memerlukan respons Claude dalam format tertentuAnda memerlukan parameter yang divalidasi dan nama alat untuk panggilan alat
    Mengekstrak data dari gambar atau teksMembangun alur kerja agen
    Menghasilkan laporan terstrukturMemastikan panggilan fungsi yang aman tipe
    Memformat respons APIAlat kompleks dengan banyak dan/atau properti bersarang

    Mengapa penggunaan alat ketat penting untuk agen

    Membangun sistem agen yang andal memerlukan kepatuhan skema yang dijamin. Parameter alat yang tidak valid merusak fungsi dan alur kerja Anda. Claude mungkin mengembalikan tipe yang tidak kompatibel ("2" bukan 2) atau bidang yang hilang, menyebabkan kesalahan runtime.

    Penggunaan alat ketat menjamin parameter yang aman tipe:

    • Fungsi menerima argumen yang diketik dengan benar setiap saat
    • Tidak perlu memvalidasi dan mencoba ulang panggilan alat
    • Agen siap produksi yang bekerja secara konsisten dalam skala

    Misalnya, anggaplah sistem pemesanan memerlukan passengers: int. Tanpa mode ketat, Claude mungkin memberikan passengers: "two" atau passengers: "2". Dengan strict: true, Anda dijamin passengers: 2.

    Cara kerja output terstruktur

    Bekerja dengan output JSON di SDK

    SDK Python dan TypeScript menyediakan pembantu yang memudahkan bekerja dengan output JSON, termasuk transformasi skema, validasi otomatis, dan integrasi dengan perpustakaan skema populer.

    Menggunakan Pydantic dan Zod

    Untuk pengembang Python dan TypeScript, Anda dapat menggunakan alat definisi skema yang familiar seperti Pydantic dan Zod alih-alih menulis skema JSON mentah.

    Output JSON saja

    Pembantu SDK (Pydantic, Zod, parse()) hanya bekerja dengan output JSON (output_format).

    Pembantu ini mengubah dan memvalidasi output Claude untuk Anda. Penggunaan alat ketat memvalidasi input Claude ke alat Anda, yang menggunakan bidang input_schema yang ada dalam definisi alat.

    Untuk penggunaan alat ketat, tentukan input_schema Anda langsung dalam definisi alat dengan strict: true.

    Metode khusus SDK

    Python: client.beta.messages.parse() (Direkomendasikan)

    Metode parse() secara otomatis mengubah model Pydantic Anda, memvalidasi respons, dan mengembalikan atribut parsed_output.

    Metode parse() tersedia di client.beta.messages, bukan client.messages.

    Python: Pembantu transform_schema()

    Untuk ketika Anda perlu secara manual mengubah skema sebelum mengirim, atau ketika Anda ingin memodifikasi skema yang dihasilkan Pydantic. Tidak seperti client.beta.messages.parse(), yang secara otomatis mengubah skema yang disediakan, ini memberi Anda skema yang diubah sehingga Anda dapat menyesuaikannya lebih lanjut.

    Cara kerja transformasi SDK

    SDK Python dan TypeScript secara otomatis mengubah skema dengan fitur yang tidak didukung:

    1. Hapus batasan yang tidak didukung (misalnya, minimum, maximum, minLength, maxLength)
    2. Perbarui deskripsi dengan informasi batasan (misalnya, "Harus setidaknya 100"), ketika batasan tidak langsung didukung dengan output terstruktur
    3. Tambahkan additionalProperties: false ke semua objek
    4. Filter format string ke daftar yang didukung saja
    5. Validasi respons terhadap skema asli Anda (dengan semua batasan)

    Ini berarti Claude menerima skema yang disederhanakan, tetapi kode Anda masih memberlakukan semua batasan melalui validasi.

    Contoh: Bidang Pydantic dengan minimum: 100 menjadi integer biasa dalam skema yang dikirim, tetapi deskripsi diperbarui menjadi "Harus setidaknya 100", dan SDK memvalidasi respons terhadap batasan asli.

    Kasus penggunaan umum

    Pertimbangan penting

    Kompilasi tata bahasa dan caching

    Output terstruktur menggunakan sampling terbatas dengan artefak tata bahasa yang dikompilasi. Ini memperkenalkan beberapa karakteristik kinerja yang perlu diperhatikan:

    • Latensi permintaan pertama: Pertama kali Anda menggunakan skema tertentu, akan ada latensi tambahan saat tata bahasa dikompilasi
    • Caching otomatis: Tata bahasa yang dikompilasi di-cache selama 24 jam dari penggunaan terakhir, membuat permintaan berikutnya jauh lebih cepat
    • Invalidasi cache: Cache dibatalkan jika Anda mengubah:
      • Struktur skema JSON
      • Set alat dalam permintaan Anda (saat menggunakan output terstruktur dan penggunaan alat)
      • Mengubah hanya bidang name atau description tidak membatalkan cache

    Modifikasi prompt dan biaya token

    Saat menggunakan output terstruktur, Claude secara otomatis menerima prompt sistem tambahan yang menjelaskan format output yang diharapkan. Ini berarti:

    • Jumlah token input Anda akan sedikit lebih tinggi
    • Prompt yang disuntikkan membebani Anda token seperti prompt sistem lainnya
    • Mengubah parameter output_format akan membatalkan prompt cache apa pun untuk utas percakapan itu

    Batasan JSON Schema

    Output terstruktur mendukung JSON Schema standar dengan beberapa batasan. Baik output JSON maupun penggunaan alat ketat berbagi batasan ini.

    SDK Python dan TypeScript dapat secara otomatis mengubah skema dengan fitur yang tidak didukung dengan menghapusnya dan menambahkan batasan ke deskripsi bidang. Lihat metode khusus SDK untuk detail.

    Output yang tidak valid

    Meskipun output terstruktur menjamin kepatuhan skema dalam sebagian besar kasus, ada skenario di mana output mungkin tidak sesuai dengan skema Anda:

    Penolakan (stop_reason: "refusal")

    Claude mempertahankan properti keselamatan dan kegunaannya bahkan saat menggunakan output terstruktur. Jika Claude menolak permintaan karena alasan keselamatan:

    • Respons akan memiliki stop_reason: "refusal"
    • Anda akan menerima kode status 200
    • Anda akan ditagih untuk token yang dihasilkan
    • Output mungkin tidak sesuai dengan skema Anda (penolakan diutamakan)

    Batas token tercapai (stop_reason: "max_tokens")

    Jika respons terpotong karena mencapai batas max_tokens:

    • Respons akan memiliki stop_reason: "max_tokens"
    • Output mungkin tidak lengkap dan tidak sesuai dengan skema Anda
    • Coba lagi dengan nilai max_tokens yang lebih tinggi untuk mendapatkan output terstruktur yang lengkap

    Kesalahan validasi skema

    Jika skema Anda menggunakan fitur yang tidak didukung atau terlalu kompleks, Anda akan menerima kesalahan 400:

    "Terlalu banyak definisi rekursif dalam skema"

    • Penyebab: Skema memiliki definisi rekursif yang berlebihan atau siklik
    • Solusi: Sederhanakan struktur skema, kurangi kedalaman nesting

    "Skema terlalu kompleks"

    • Penyebab: Skema melebihi batas kompleksitas
    • Solusi: Pecah menjadi skema yang lebih kecil, sederhanakan struktur, atau kurangi jumlah alat yang ditandai sebagai strict: true

    Untuk masalah berkelanjutan dengan skema yang valid, hubungi dukungan dengan definisi skema Anda.

    Kompatibilitas fitur

    Bekerja dengan:

    • Pemrosesan batch: Proses output terstruktur dalam skala dengan diskon 50%
    • Penghitungan token: Hitung token tanpa kompilasi
    • Streaming: Stream output terstruktur seperti respons normal
    • Penggunaan gabungan: Gunakan output JSON (output_format) dan penggunaan alat ketat (strict: true) bersama dalam permintaan yang sama

    Tidak kompatibel dengan:

    • Kutipan: Kutipan memerlukan interleaving blok kutipan dengan teks, yang bertentangan dengan batasan skema JSON ketat. Mengembalikan kesalahan 400 jika kutipan diaktifkan dengan output_format.
    • Prefilling Pesan: Tidak kompatibel dengan output JSON

    Cakupan tata bahasa: Tata bahasa hanya berlaku untuk output langsung Claude, bukan untuk panggilan penggunaan alat, hasil alat, atau tag pemikiran (saat menggunakan Extended Thinking). Status tata bahasa disetel ulang antar bagian, memungkinkan Claude berpikir bebas sambil tetap menghasilkan output terstruktur dalam respons akhir.

    • Mengapa menggunakan output terstruktur
    • Mulai cepat
    • Kapan menggunakan output JSON vs penggunaan alat ketat
    • Mengapa penggunaan alat ketat penting untuk agen
    • Cara kerja output terstruktur
    • Bekerja dengan output JSON di SDK
    • Menggunakan Pydantic dan Zod
    • Metode khusus SDK
    • Cara kerja transformasi SDK
    • Kasus penggunaan umum
    • Pertimbangan penting
    • Kompilasi tata bahasa dan caching
    • Modifikasi prompt dan biaya token
    • Batasan JSON Schema
    • Output yang tidak valid
    • Kesalahan validasi skema
    • Kompatibilitas fitur
    from pydantic import BaseModel
    from anthropic import Anthropic, transform_schema
    
    class ContactInfo(BaseModel):
        name: str
        email: str
        plan_interest: str
        demo_requested: bool
    
    client = Anthropic()
    
    # With .create() - requires transform_schema()
    response = client.beta.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5",
        max_tokens=1024,
        betas=["structured-outputs-2025-11-13"],
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": "Extract the key information from this email: John Smith ([email protected]) is interested in our Enterprise plan and wants to schedule a demo for next Tuesday at 2pm."
            }
        ],
        output_format={
            "type": "json_schema",
            "schema": transform_schema(ContactInfo),
        }
    )
    
    print(response.content[0].text)
    
    # With .parse() - can pass Pydantic model directly
    response = client.beta.messages.parse(
        model="claude-sonnet-4-5",
        max_tokens=1024,
        betas=["structured-outputs-2025-11-13"],
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": "Extract the key information from this email: John Smith ([email protected]) is interested in our Enterprise plan and wants to schedule a demo for next Tuesday at 2pm."
            }
        ],
        output_format=ContactInfo,
    )
    
    print(response.parsed_output)