要使用 OpenAI API 设置自定义输出格式，你需要设计你的提示词和参数来指导模型的响应结构。API 本身并不强制严格的格式，但你可以通过结合明确的指令、响应格式参数和后处理来获得一致的结果。例如，如果你想要 JSON 输出，可以在提示词中指定结构，并使用 response_format 参数（在较新模型如 gpt-4-1106-preview 或 gpt-3.5-turbo-1106 中可用）来表明需要 JSON。这种方法减少了错误，并确保模型优先输出结构化内容。
首先，撰写一个系统消息或用户消息，明确定义所需的格式。例如，一个系统提示词：“总是以 JSON 格式响应，包含 'summary' 和 'keywords' 键”，设定了期望。将此与 API 的 response_format={ "type": "json_object" } 参数结合使用，以强制执行 JSON 语法。请注意，模型可能仍然需要示例来与复杂的模式对齐。如果你需要 XML、CSV 或其他格式，请在提示词中提供一个模板（例如，“使用
接收到响应后，对其进行验证和解析。对于 JSON，可以使用 Python 中的解析器（如 json.loads()）来捕获语法错误。如果输出与你的模式不符，可以考虑添加重试逻辑或优化你的提示词。例如，如果模型偶尔遗漏了必需的字段，可以包含一句短语，如“包含所有字段，即使它们是空的。”JSON Schema 等工具可以自动化验证。对于非 JSON 格式，正则表达式或自定义解析器可以提取结构化数据。使用不同输入进行测试有助于识别边缘情况。虽然并非万无一失，但这种清晰指令、API 参数和验证的结合，可以确保大多数用例的可靠自定义格式。