Amazon Bedrock 为 Claude 模型引入结构化输出，告别自定义解析逻辑

Amazon Bedrock 此次更新的核心在于约束解码机制。传统方式下，开发者需要在模型输出后进行 JSON 解析、字段校验和错误重试，流程繁琐且不稳定。新机制将 JSON Schema 的约束嵌入 token 生成过程本身，模型不会产生任何违反 Schema 的 token，从根本上保证每次响应都是合法的 JSON 对象，字段类型和必填字段始终符合预期，彻底消除 JSON.parse() 报错和解析异常。

结构化输出提供两种互补机制以满足不同场景需求。JSON Schema 输出格式适用于数据提取、报告生成和 API 响应等场景，开发者只需在请求体的 output_config.format 中传入 Schema 对象即可；严格工具调用（Strict Tool Use）则面向智能体工作流、函数调用和多步骤自动化，确保工具参数与输入 Schema 精确匹配。两种机制均在 bedrock-runtime 和 bedrock-mantle 两个端点上可用，覆盖主流调用方式。

在实际业务场景中，该功能的应用价值显著。金融领域可自动从财报和合规文件中提取所有必填字段；医疗领域可将临床笔记解析为电子健康档案（EHR）结构；电商领域可为产品目录批量补充经过验证的标准化属性。此外，合同分析、关键条款与义务提取，以及智能工单路由中的意图与情感识别，均可借助结构化输出实现高可靠性的自动化处理。

性能方面，首次使用新 Schema 发起请求时，Amazon Bedrock 需要编译一个语法制品（Grammar Artifact），因此响应时间略长。编译完成后，该语法制品将在账户维度缓存 24 小时，后续使用相同 Schema 的请求几乎无额外开销。需要注意的是，修改 Schema 的结构会使缓存失效并触发重新编译，而仅修改字段名称或描述信息则不会影响已缓存的语法制品，开发者可据此合理规划 Schema 版本管理策略。

结构化输出还带来了推理成本的优化潜力。由于响应被严格约束在 Schema 定义的字段范围内，输出 token 数量得以减少，对于高并发、大批量的工作负载而言，可有效降低推理费用。该功能同时支持批量推理和跨区域推理，前者允许异步处理大规模请求，后者无需额外配置即可跨 AWS 区域使用。实时场景下，开发者还可以流式方式接收结构化响应，以类型化事件的形式逐步获取输出内容。

要点

• 约束解码在 token 生成阶段即强制执行 JSON Schema，输出从概率性变为确定性，无需事后校验或重试。
• 两种机制并行上线：JSON Schema 输出格式适合数据提取类任务，严格工具调用适合智能体工作流与函数调用场景。
• 编译后的语法制品在账户维度缓存 24 小时，仅首次请求耗时略长，后续请求开销极低。
• 输出 token 数量因字段约束而减少，高并发场景下可降低推理成本，同时支持批量推理与跨区域推理。
• 金融、医疗、电商等行业可直接落地，实现合规文件提取、临床记录结构化、产品目录丰富等自动化任务。