Conversor de JSON a esquema OpenAI Structured Output y Zod

Q: ¿Por qué OpenAI Structured Outputs rechaza esquemas JSON estándar?

Cuando se activa strict: true en response_format o en llamadas a herramientas de OpenAI, cada nodo object debe definir additionalProperties: false e incluir todas las claves de propiedades dentro de required.

Q: ¿Se pueden generar esquemas TypeScript Zod con .strict() habilitado?

Sí. Al cambiar el selector de salida a TypeScript Zod se emiten definiciones z.object({...}).strict() con inferencia entre enteros y decimales.

Q: ¿Cómo afectan los esquemas estrictos de herramientas al costo de tokens LLM por solicitud?

Los esquemas de herramientas y respuestas se facturan como tokens de entrada en cada turno, aunque la caché de prompts aplica descuentos del 90% al 95% sobre los prefijos repetidos.

Compilador de esquemas para decodificación restringida

JSON válido — compatible con OpenAI strict:true (additionalProperties: false aplicado)

Especificación de salida de destino

Payload JSON de ejemplo

Esquema estricto compilado

Medir sobrecarga de tokens del esquema

Invariantes de decodificación restringida

additionalProperties: false: Aplicado de forma recursiva en cada nodo object anidado.
Array required completo: Cada propiedad declarada se incluye en required con una raíz de tipo object.

Preguntas frecuentes

¿Por qué OpenAI Structured Outputs rechaza esquemas JSON estándar?

Cuando se activa strict: true en response_format o en llamadas a funciones, la decodificación restringida exige que cada nodo object defina additionalProperties: false e incluya todas las claves de propiedades dentro de required.

¿Se pueden generar esquemas TypeScript Zod con .strict() habilitado?

Sí. Al cambiar el selector de especificación de destino a TypeScript Zod se emite código z.object({...}).strict() listo para importar con detección automática de .int().

¿Cómo afectan los esquemas estrictos de herramientas al costo de tokens LLM por solicitud?

Las definiciones de herramientas computan como tokens de entrada en cada llamada; al pegar el esquema compilado en la Calculadora de costos de tokens LLM se puede modelar el ahorro del 90%–95% con caché de prompts.