Claude APIでStructured outputsを2パターン試してみた

dependencies = [
    "anthropic[bedrock]>=0.96.0",
    "boto3>=1.42.0",
    "pydantic>=2.13.0",
    "python-dotenv>=1.0.0",
]

from anthropic import AnthropicBedrock
from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field

class SpamCheck(BaseModel):
    model_config = ConfigDict(extra="forbid") # JSON Schemaに additionalProperties: false が付与され、余計なフィールドが追加されない
    is_spam: bool = Field(description="スパムなら True")
    reason: str = Field(description="判定理由")

client = AnthropicBedrock()

response = client.messages.parse(
    model="us.anthropic.claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    system="ユーザから入力されるメッセージについて、スパムか判定してください。",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "おめでとうございます! 1000ドル当選しました! 今すぐクリックして賞品を受け取ってください!!!",
        }
    ],
    output_format=SpamCheck,  # Pydanticモデルをそのまま渡す
)

result: SpamCheck = response.parsed_output  # Pydanticインスタンスとして取得
print(result.model_dump_json(indent=2))

from anthropic import AnthropicBedrock
from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field

class SpamCheck(BaseModel):
    model_config = ConfigDict(extra="forbid")
    is_spam: bool = Field(description="スパムなら True")
    reason: str = Field(description="判定理由")

client = AnthropicBedrock()

tool = {
    "name": "spam_check",
    "description": "スパム判定の結果を返す",
    "strict": True,  # スキーマでトークン生成を制約
    "input_schema": SpamCheck.model_json_schema(),
}

response = client.messages.create(
    model="us.anthropic.claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    system="ユーザから入力されるメッセージについて、スパムか判定してください。",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "おめでとうございます! 1000ドル当選しました! 今すぐクリックして賞品を受け取ってください!!!",
        }
    ],
    tools=[tool],
    tool_choice={"type": "tool", "name": "spam_check"},  # 必ずspam_checkを呼ばせる
)

tool_use = next(b for b in response.content if b.type == "tool_use")
result = SpamCheck.model_validate(tool_use.input)  # tool_use.input は dict
print(result.model_dump_json(indent=2))

import json
from anthropic import AnthropicBedrock
from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field

class SpamCheck(BaseModel):
    model_config = ConfigDict(extra="forbid")
    is_spam: bool = Field(description="スパムなら True")
    reason: str = Field(description="判定理由")

client = AnthropicBedrock()

# システムプロンプトにスキーマを文字列として埋め込む
system = (
    "ユーザから入力されるメッセージについて、スパムか判定してください。\n\n"
    "以下のJSONスキーマに沿って回答してください:\n"
    f"{json.dumps(SpamCheck.model_json_schema(), ensure_ascii=False)}"
)

response = client.messages.create(
    model="us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0",
    max_tokens=1024,
    system=system,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "おめでとうございます! 1000ドル当選しました!!!"},
        {"role": "assistant", "content": "```json"},  # assistantを途中まで埋める
    ],
    stop_sequences=["```"],  # 次の ``` が出たところで生成を止める
)

raw_json = response.content[0].text.strip()
result = SpamCheck.model_validate_json(raw_json)  # 後処理でPydanticにパース
print(result.model_dump_json(indent=2))