JSON-Fehler in KI-Antworten: Ursachen und Lösungen

JSON-Fehler gehören zu den häufigsten Problemen, wenn Programme mit Sprachmodellen arbeiten. Das Modell soll strukturierte Daten liefern, aber JSON.parse bricht ab, weil irgendwo ein Komma zu viel oder ein Satz zu viel steht.

Die typischen Fehler

• Text drumherum: „Hier ist das JSON:“ davor, „Sag Bescheid, wenn …“ danach.
• Code-Block: ```json am Anfang und ``` am Ende.
• Komma zu viel nach dem letzten Element einer Liste oder eines Objekts.
• Einfache Anführungszeichen oder typografische „Anführungszeichen“.
• Kommentare mit // oder /* */, die JSON nicht kennt.
• Python-Schreibweise: True, False, None statt true, false, null.
• Abgeschnitten: Das Ausgabelimit war zu klein, die Klammern fehlen am Ende.

Lösung 1: Structured Outputs

Die zuverlässigste Lösung ist ein JSON-Schema in der API-Anfrage. Dann ist die Ausgabe technisch auf gültiges JSON beschränkt. Mehr im Artikel Structured Outputs.

Lösung 2: Prompt und Einstellungen

• „Antworte ausschließlich mit JSON, ohne Erklärung und ohne Code-Block.“
• Ein vollständiges Beispiel der erwarteten Struktur mitgeben.
• max_tokens großzügig setzen, damit nichts abgeschnitten wird (max_tokens-Rechner).
• Bei Abschneiden den Stoppgrund prüfen: „length“ oder „max_tokens“ bedeutet, das Limit war zu klein.

Lösung 3: Reparieren und erneut versuchen

Für ältere Modelle oder Werkzeuge ohne Schema: Erst gängige Fehler automatisch beheben, dann parsen. Schlägt das fehl, die Anfrage mit der Fehlermeldung wiederholen („Dein JSON war ungültig: … Bitte korrigiere es“). Für einzelne Antworten zum Ausprobieren gibt es JSON reparieren, zum Prüfen JSON formatieren.

Nach dem Parsen prüfen

Gültiges JSON kann trotzdem falsche oder fehlende Werte enthalten. Prüfen Sie das Ergebnis gegen das Schema und auf Plausibilität, bevor Sie es speichern oder weitergeben.