Google Gemini Python SDK中Pydantic响应模式不一致问题解析

问题背景

在使用Google Gemini Python SDK时，开发者发现当使用Pydantic模型定义响应模式时，模型输出的结果存在不一致性。具体表现为：当使用Pydantic的BaseModel定义幻灯片数据结构时，API调用的成功率仅为20%；而改用原生字典定义相同结构时，成功率可达100%。

技术分析

两种模式定义对比

Pydantic模式定义：

class SlideSchema(BaseModel):
    header: str
    subheader: str | None
    body: str | None
    image: str | None
    teachers_notes: str | None

字典模式定义：

{
    'type': 'ARRAY',
    'items': {
        'type': 'OBJECT',
        'properties': {
            'header': {'type': 'STRING', 'nullable': False},
            'subheader': {'type': 'STRING', 'nullable': True},
            'body': {'type': 'STRING', 'nullable': True},
            'image': {'type': 'STRING', 'nullable': True},
            'teachers_notes': {'type': 'STRING', 'nullable': True}
        },
        'required': ['header', 'subheader', 'body', 'image', 'teachers_notes']
    }
}

问题根源

通过分析SDK源码发现，当使用Pydantic模型时，SDK内部转换过程中存在两个关键差异：

1. required字段缺失：Pydantic转换后的字典结构中缺少了required字段定义，而手动定义的字典明确包含了所有字段为必填项。

2. nullable处理不一致：虽然两种方式都正确标记了可为空的字段，但缺少required字段可能导致API对字段必要性的理解产生偏差。

解决方案

临时解决方案

目前建议开发者采用以下两种方式之一：

1. 继续使用字典模式定义响应结构，虽然可读性较差但能保证稳定性。

2. 在Pydantic模型中使用Field明确指定字段约束：

from pydantic import Field

class SlideSchema(BaseModel):
    header: str = Field(..., description="必填字段")
    subheader: Optional[str] = Field(None, description="可选字段")
    # 其他字段类似定义

长期解决方案

Google正在开发的新版SDK(Gemini-2+)已经修复了这个问题。建议开发者关注官方更新，及时升级到新版本。

最佳实践建议

1. 对于关键业务场景，建议暂时使用字典模式确保稳定性。

2. 在测试环境中可以尝试Pydantic模式，但需要增加结果验证逻辑。

3. 关注SDK更新日志，及时获取问题修复信息。

4. 在定义复杂数据结构时，建议先使用_schema_from_class方法验证转换结果是否符合预期。

这个问题反映了API响应模式定义工具链中的一个常见挑战，即在便利性和精确性之间取得平衡。开发者需要根据具体场景选择最适合的模式定义方式。