JSON Mode é uma feature de APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, Gemini, vários) que garante que a resposta seja sempre JSON válido sintaticamente. É a forma mais simples e confiável de receber dados estruturados.

Como funciona:

Você ativa flag na chamada (response_format: { type: "json_object" } na OpenAI).
O modelo só pode emitir tokens que mantenham a saída como JSON válido.
A resposta sempre parsa com JSON.parse() sem erro.

Exemplo (OpenAI):

const response = await openai.chat.completions.create({
  model: "gpt-5",
  response_format: { type: "json_object" },
  messages: [
    { role: "system", content: "Extraia dados em JSON." },
    { role: "user", content: "Maria, 28 anos, engenheira em SP." }
  ]
});

const data = JSON.parse(response.choices[0].message.content); // { nome: "Maria", idade: 28, profissao: "engenheira", cidade: "SP" } ```

Versão avançada — JSON Schema:

OpenAI, Anthropic e outros suportam não só "JSON válido" mas "JSON conforme schema específico". Você fornece o schema e o modelo devolve JSON validado contra ele.

response_format: {
  type: "json_schema",
  json_schema: {
    name: "extracao_pessoa",
    strict: true,
    schema: {
      type: "object",
      properties: {
        nome: { type: "string" },
        idade: { type: "integer", minimum: 0 },
        profissao: { type: "string" },
        cidade: { type: "string" }
      },
      required: ["nome", "idade"]
    }
  }
}

Vantagens:

100% confiável (com strict mode).
Tipos preservados: integer é integer, não string.
Não precisa try/catch elaborado para parse.
Documenta a estrutura explicitamente no código.

Quando usar:

Sempre que vai parsear a saída.
APIs públicas que recebem entrada via IA.
Pipelines de dados: ETL com LLM no meio.
Agentes: cada decisão estruturada.

Quando NÃO usar:

Conteúdo livre: textos, e-mails, posts. JSON estraga.
Conversação: chat livre, não estruture.

Diferenças entre providers em 2026:

OpenAI: JSON Mode + strict JSON Schema. Gold standard.
Anthropic Claude: tools como structured output (function calling).
Gemini: response_schema parameter.
Open source (Ollama, vLLM): variável, depende de ferramentas como Outlines, JSONFormer.

Para o profissional brasileiro:

Sempre que monta produto sério: use JSON mode com schema.
Combine com Zod (TS) ou Pydantic (Python) para validação dupla.
Cuidado com defaults: quando IA não tem certeza, define comportamento.

Em 2026, JSON mode é base. Quem ainda parseia regex sobre prosa de LLM vive perigosamente. Stack moderno: LLM + JSON Schema + validação tipada + lógica de erro robusta. Esse padrão evita 90% dos bugs em produção com IA.

JSON Mode

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