在Instructor项目中如何正确使用OpenAI的o1-mini模型进行结构化输出

在基于OpenAI API开发应用时，很多开发者会遇到模型功能支持的问题。本文将以Instructor项目为例，深入探讨如何正确使用o1-mini这类不支持原生函数调用的模型来实现结构化输出。

模型功能支持差异

OpenAI的不同模型对功能调用的支持程度存在差异。较新的模型如o3-mini原生支持函数调用功能，而o1-mini则不支持。当开发者尝试在不支持的模型上使用函数调用时，会收到404错误提示"tools is not supported in this model"。

解决方案：JSON_O1模式

Instructor项目提供了针对这类情况的解决方案。通过使用JSON_O1模式，开发者可以绕过原生函数调用的限制：

1. 该模式会指示模型直接输出JSON格式的响应
2. 系统会从响应中提取并解析JSON内容
3. 将解析结果转换为指定的Pydantic模型

实现示例

from openai import OpenAI
import instructor
from pydantic import BaseModel

# 初始化客户端，指定JSON_O1模式
client = instructor.from_openai(OpenAI(), mode=instructor.Mode.JSON_O1)

# 定义响应模型
class Response(BaseModel):
    content: str

# 创建补全请求
completion = client.chat.completions.create(
    model="o1-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "What is the meaning of life?"}],
    response_model=Response,
)

print(completion)

注意事项

1. 可靠性问题：由于是解析模型自由生成的JSON输出，相比原生函数调用可能不够可靠
2. 模型选择：如果可能，优先使用o3-mini等支持原生函数调用的模型
3. 错误处理：建议增加适当的错误处理逻辑，应对JSON解析失败的情况
4. 性能考量：JSON解析会增加少量处理开销

最佳实践建议

对于生产环境应用，建议：

1. 评估是否可以使用支持原生函数调用的模型
2. 如果必须使用o1-mini，考虑增加输出验证逻辑
3. 对关键业务场景，建议实现备用方案
4. 监控JSON解析成功率，及时发现问题