Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) dünyasında, yapılandırılmış çıktılar (structured outputs) ilk bakışta oldukça cazip görünse de, aslında yanıt kalitesini düşürebilir. Makale, bir LLM sağlayıcısının yapılandırılmış çıktı API'sinin, normal metin çıktı API'sine kıyasla daha düşük kaliteli yanıtlar ürettiğini iddia ediyor. Bu durum, veri çıkarma işlemlerinde hataların artmasına, hata modellemesinin doğru yapılamamasına, zincirleme düşünme (chain-of-thought) gibi tekniklerin kullanımının zorlaşmasına ve hatta uç durumlarda prompt injection saldırılarıyla müşteri verilerinin çalınmasının kolaylaşmasına yol açabiliyor.
Yazar, bu iddialarını bir örnekle destekliyor: Bir faturadan veri çıkarma senaryosu. OpenAI'ın gpt-5.2 modeliyle yapılan testte, yapılandırılmış çıktı API'si muz miktarını yanlışlıkla 1.0 olarak belirtirken, aynı modelin standart tamamlama (completions) API'si kullanılıp çıktının daha sonra ayrıştırılmasıyla doğru miktar olan 0.46 elde ediliyor. Bu örnek, yapılandırılmış çıktıların format uyumluluğuna öncelik verirken, içeriğin doğruluğunu göz ardı edebileceğini açıkça gösteriyor.
Temel sorun, kısıtlı kod çözme (constrained decoding) yöntemlerinin, modelleri çıktı kalitesinden ziyade çıktı biçimine uygunluğa öncelik vermeye zorlamasıdır. Bu durum, kullanıcılar arasında elde edilen sonuçların doğruluğuna dair yanlış bir güven yaratabilir. Makale, geliştiricilerin yapılandırılmış çıktıları kullanırken dikkatli olmaları ve potansiyel kalite düşüşlerini göz önünde bulundurmaları gerektiğini vurguluyor.
Büyük Dil Modelleri'nde yapılandırılmış çıktıların kullanımının, çıktı kalitesini düşürerek yanlış bir güven duygusu yaratabileceği ve veri doğruluğunu tehlikeye atabileceği ortaya konuyor.