LLM 구조화 출력, JSON 스키마, tool_use | AI 응답에서 파싱 에러 없이 데이터를 뽑으려면?

OpenAI structured outputs 예시
import OpenAI from 'openai'

const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY })

const response = await openai.chat.completions.create({
  model: 'gpt-4o',
  messages: [
    { role: 'system', content: '기술 기사를 분석해서 구조화된 데이터로 추출한다.' },
    { role: 'user', content: '다음 기사를 분석해줘: ' + articleText }
  ],
  response_format: {
    type: 'json_schema',
    json_schema: {
      name: 'article_analysis',
      schema: {
        type: 'object',
        properties: {
          title: { type: 'string', description: '기사 제목' },
          summary: { type: 'string', description: '200자 이내 요약' },
          category: {
            type: 'string',
            enum: ['AI/LLM', 'Frontend', 'Backend', 'Security', 'Cloud']
          },
          tags: {
            type: 'array',
            items: { type: 'string' },
            description: '관련 키워드 5개 이내'
          }
        },
        required: ['title', 'summary', 'category', 'tags'],
        additionalProperties: false
      },
      strict: true
    }
  }
})

const result = JSON.parse(response.choices[0].message.content)
// 파싱 에러 없이 바로 쓸 수 있음

Anthropic Claude tool_use로 구조화 출력 받기
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk'

const anthropic = new Anthropic({ apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY })

const response = await anthropic.messages.create({
  model: 'claude-sonnet-4-6',
  max_tokens: 2048,
  tools: [{
    name: 'extract_article',
    description: '기사 정보를 구조화된 형식으로 추출한다',
    input_schema: {
      type: 'object',
      properties: {
        title: { type: 'string', description: '기사 제목' },
        summary: { type: 'string', description: '200자 이내 요약' },
        category: {
          type: 'string',
          enum: ['AI/LLM', 'Frontend', 'Backend', 'Security', 'Cloud']
        },
        tags: {
          type: 'array',
          items: { type: 'string' }
        }
      },
      required: ['title', 'summary', 'category', 'tags']
    }
  }],
  tool_choice: { type: 'tool', name: 'extract_article' },
  messages: [
    { role: 'user', content: '다음 기사를 분석해줘: ' + articleText }
  ]
})

// tool_use 블록에서 결과 추출 — 이미 파싱된 객체
const toolUse = response.content.find(c => c.type === 'tool_use')
const result = toolUse?.input