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KI-generiertes JSON: Syntax, Schema und Bedeutung getrennt prüfen

Auch gültiges JSON kann falsche Felder oder erfundene Werte enthalten. Prüfen Sie drei Ebenen vor dem Import.

Am 22. Oktober 2026 wurde die Decisions API mit GPT-6 Luna allgemein verfügbar. Sie akzeptiert JSON-Belege über input_json und bis zu 400 Fragen pro Anfrage statt 200 in der Beta. Auch typisierte Antworten müssen zur Quelle passen. Das kleine JSON-Objekt unten zeigt eine Datenübergabe; verwenden Sie für API-Aufrufe das dokumentierte Decisions-Anfrageformat.

„JSON zurückgeben“ definiert noch keinen Datenvertrag. Die Antwort kann Markdown-Markierungen, ein überflüssiges Komma oder Werte des falschen Datensatzes enthalten.

Erwartetes Objekt festlegen

Fordern Sie beispielsweise {"item":"notebook","quantity":3} mit nicht negativer ganzzahliger Menge an. Speichern Sie Daten ohne Markdown-Begrenzungen und lesen Sie diese mit einem JSON-Parser ein. Prüfen Sie danach Schlüssel und Typen mit einem geeigneten Schema.

Schema-gesteuerte Ausgabe kann helfen, sofern API und Modell sie unterstützen. Behandeln Sie Ablehnungen und unvollständige Antworten trotzdem getrennt; nicht jede Anfrage liefert das normale Objekt.

Bedeutung kontrollieren

Die Menge 30 ist falsch, wenn die Quelle 3 nennt, selbst bei gültigem JSON. Vergleichen Sie jedes Feld mit der Quelle und definieren Sie fehlende Angaben. Eine unbekannte Menge darf nicht stillschweigend null werden. Bewahren Sie Quelle und Prüfmeldungen bis zur Kontrolle im Zielsystem auf.

Quellen und weitere Informationen

  1. OpenAI — API changelog, 22 October 2026
  2. OpenAI — Decisions API and typed answers
  3. IETF — JSON RFC 8259
  4. OpenAI — Structured outputs

Die Quellen belegen die technischen Erläuterungen. Beispiele und vorgeschlagene Prüfungen sind redaktionelle Empfehlungen.