# LLM-Ausgabe muss maschinenlesbar sein – wie erzwinge ich ein Schema?

Canonical page: https://blame76.com/snippets/prompt/2026-09-17-llm-ausgabe-muss-maschinenlesbar-sein-wie-erzwinge-ich-ein-schema/
Category: Snippets
Type: Prompt
Published: 2026-09-17
Updated: 2026-09-17
Tags: ki, structured-output, json, schema, api

Ein Script erwartet JSON. Das Modell antwortet mit „Natürlich! Hier ist dein JSON:“ und dein Parser fällt um.

## Der Prompt

```text
Entwirf für diese LLM-Aufgabe einen strukturierten Output-Vertrag.

Ziel:
Die Anwendung soll die Antwort ohne heuristisches Parsing verarbeiten können.

Definiere:
- benötigte Felder
- Datentypen
- Pflichtfelder
- erlaubte Enum-Werte
- null/optional
- Grenzen für Arrays/Stringlängen
- Fehler-/Unklarheitszustand

Bevorzuge, wenn die verwendete API es unterstützt, echtes JSON-Schema / Structured Output statt "antworte bitte als JSON".

Gib:
1. Schema
2. Beispiel gültige Antwort
3. Beispiel für einen Unsicherheits-/Fehlerfall
4. welche Validierung die Anwendung trotzdem selbst machen muss
```

## Warum das wichtig ist

Ein LLM bleibt probabilistisch. Der Vertrag zwischen LLM und Anwendung sollte deshalb möglichst deterministisch sein.

## Grenze

Ein valides Schema beweist nicht, dass der Inhalt wahr ist. Syntax und Evidenz sind zwei getrennte Gates.