# JSON output isteyen prompt'ta model uyumlu çıktı vermiyor — ne yapmalıyım? > Source: https://sukruyusufkaya.com/forum/json-output-isteyen-promptta-model-uyumlu-cikti-vermiyor-ne-yapmaliyim-pac5d1 > Updated: 2026-05-06T16:05:32.911Z > Type: forum-question > Author: Mehmet Yılmaz > Locale: tr > Views: 382 > Answers: 43 > Tags: `prompt-engineering`, `structured-output`, `json` > Status: Çözüldü ## Soru Modelden structured JSON istediğimde bazen markdown bloğunda gömülü, bazen invalid JSON dönüyor. Production-grade nasıl yapılır? ## Cevaplar (43) ### ✅ Kabul Edilen Cevap _**Mertcan Öz** · ↑ 8 · 2026-05-06_ OpenAI: `response_format: { type: 'json_object' }` veya en iyisi `response_format: { type: 'json_schema', json_schema: { ... } }` ile structured outputs. Guaranteed valid. ### Cevap _**AI Araştırmacı** · ↑ 5 · 2026-05-06_ Anthropic Claude: tools parameter ile tool definition gönder, model JSON'u tool input olarak döner. Native JSON mode yok ama bu pattern aynı işi görüyor. ### Cevap _**Hakan Aktaş** · ↑ 8 · 2026-05-06_ Few-shot örnekleri prompt'a koy: 'Input: ... Output: {valid JSON}'. Model formatı çok daha iyi takip ediyor. ### Cevap _**Caner Yılmaz** · ↑ 7 · 2026-05-06_ Instructor library (Python) veya BAML — production'da kullanılan yapılar. Type-safe LLM output garantisi. ### Cevap _**Cemil Yıldırım** · ↑ 6 · 2026-05-06_ Open-source model için: vLLM + Outlines / Guidance / LMFE kütüphaneleri. Constrained decoding ile JSON sözdizimi garanti. ### Cevap _**Jale Kurt** · ↑ 5 · 2026-05-06_ Google Gemini: `response_mime_type='application/json'` + `response_schema` argümanları. Pydantic-style schema desteği var. ### Cevap _**Jale Kurt** · ↑ 6 · 2026-05-06_ Pydantic / Zod ile schema tanımla, prompt'a JSON Schema açıklamayı ekle, response'u parse et + validate et. Validation hatası → 1-2 retry. ### Cevap _**Nazlı Bulut** · ↑ 8 · 2026-05-06_ JSON yerine YAML/TOML/XML deneyebilirsin — bazen LLM'ler bunlarda daha iyi. ### Cevap _**Yazılım Mimarı** · ↑ 8 · 2026-05-06_ LangChain'in `with_structured_output` metodu çoğu provider'da işe yarıyor. ### Cevap _**Buse Yıldırım** · ↑ 3 · 2026-05-07_ Hukuk teknolojisi projemizde yanıt kalitesi gözle görülür arttı. ### Cevap _**AI Araştırmacı** · ↑ 2 · 2026-05-07_ Vector DB seçerken DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu. ### Cevap _**Beyza Tan** · ↑ 2 · 2026-05-07_ Türkçe içerik bulmak için bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum. ### Cevap _**Beyza Tan** · ↑ 3 · 2026-05-07_ Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. fallback mekanizması olmazsa olmaz. ### Cevap _**Yağmur Polat** · ↑ 2 · 2026-05-07_ Bu konuda son okuduğum makaleye göre cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı. ### Cevap _**Pınar Akın** · ↑ 3 · 2026-05-08_ Kaggle yarışmalarında ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor. ### Cevap _**Damla Kılıç** · ↑ 1 · 2026-05-08_ Bizim ekipte DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu. ### Cevap _**Yazılım Mimarı** · ↑ 2 · 2026-05-08_ Bence bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı? ### Cevap _**Cemil Yıldırım** · ↑ 1 · 2026-05-08_ Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız Pydantic ile structured output şart. ### Cevap _**Mertcan Öz** · ↑ 3 · 2026-05-09_ Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. self-hosting maliyeti çoğunlukla underestimate ediliyor. ### Cevap _**Ege Bayrak** · ↑ 2 · 2026-05-09_ Türkçe içerik bulmak için OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli. ### Cevap _**Mehmet Yılmaz** · ↑ 1 · 2026-05-09_ İlk denememde team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı. ### Cevap _**ML Mühendisi** · ↑ 1 · 2026-05-10_ Bunu 7 aylık bir projede uyguladık, Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli. ### Cevap _**Hilal Saraç** · 2026-05-11_ Benim deneyimime göre bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum. ### Cevap _**Aydan Erdoğan** · 2026-05-11_ Hızlı bir Google araması yaparsanız MLflow ile experiment tracking şart. ### Cevap _**Nazlı Bulut** · 2026-05-11_ Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. iterasyonlarda küçük adımlarla ilerleyin, big bang felaket olur. ### Cevap _**Aslı Berberoğlu** · 2026-05-11_ 10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var. ### Cevap _**Beyza Tan** · 2026-05-11_ Vector DB seçerken küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin. ### Cevap _**Tuncay Aydın** · ↑ 1 · 2026-05-11_ Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz. ### Cevap _**Aydan Erdoğan** · ↑ 3 · 2026-05-11_ İlk denememde compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli. ### Cevap _**DevOps Mühendisi** · ↑ 1 · 2026-05-11_ Bu konuda son okuduğum makaleye göre TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif. ### Cevap _**Koray Şahin** · ↑ 1 · 2026-05-12_ Benim deneyimime göre her güncellemede regression test çalıştırın. ### Cevap _**Furkan Avcı** · ↑ 2 · 2026-05-12_ Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. vLLM ile inference 4x hızlandı. ### Cevap _**Görkem Coşkun** · ↑ 1 · 2026-05-12_ Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı? ### Cevap _**Gizem Yıldız** · ↑ 2 · 2026-05-12_ RAG mimarisi tasarlarken kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar. ### Cevap _**Tuncay Aydın** · ↑ 3 · 2026-05-12_ Hukuk teknolojisi projemizde her güncellemede regression test çalıştırın. ### Cevap _**AI Araştırmacı** · ↑ 2 · 2026-05-12_ GitHub'da güzel bir repo buldum: Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi. ### Cevap _**Aydan Erdoğan** · 2026-05-12_ Akademik araştırmamda kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar. ### Cevap _**Cemil Yıldırım** · ↑ 1 · 2026-05-12_ Hukuk teknolojisi projemizde Llamafile ile portable deployment çok kolay. ### Cevap _**Ayşe Kara** · ↑ 2 · 2026-05-12_ Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz. ### Cevap _**Anıl Yavuz** · 2026-05-12_ İleri seviye kullanım için documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın. ### Cevap _**Fatma Şahin** · 2026-05-13_ Ekibe yeni katılan biri olarak evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz. ### Cevap _**Lale Sungur** · ↑ 3 · 2026-05-13_ Akademik araştırmamda ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor. ### Cevap _**Murat Eren** · 2026-05-13_ Ek olarak şunu eklemek isterim: şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli.