OpenAI. Проходит по `strict: true`, отличиям от старого JSON-режима, обработке отказов и тому, как сочетаются вызов функций и схемы response-format. Полезно ровно тем, что описывает контракт, который вам даёт API, — а именно на нём построены продакшн-паттерны статьи.
Сможете объяснить, что гарантирует строгий режим, чем он отличается от старого JSON-режима и как обработка отказов вписывается в контракт структурированного вывода.
Последняя проверка: 18 мая 2026 г.
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
77 минУслышать, как промпт-инженеры в продакшене пересматривают инструкции, примеры и поведенческие ограничения под реальным давлением, а не относятся к промптам как к разовому тексту.
55 минСпроектировать лестницу оценок, которая ловит регрессии до того, как изменения промпта или модели дойдут до пользователей.
9 минВы сможете ориентироваться в трассах, проектах и датасетах LangSmith и считывать стоимость по токенам, латентность, частоту ошибок и детализацию по каждому спану.
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
Coursera · Emory UniversityEmory University Goizueta Business School faculty
Более глубокий университетский аналог нашего начинающего HubSpot-курса по маркетингу — подход бизнес-школы Emory идёт дальше «как писать промпты» к обучению генеративных моделей под брендовый вывод, экономике воронки покупок для ИИ-контента и целому модулю настоящего скепсиса о том, когда генеративный ИИ в маркетинге стоит использовать, а когда нет.
Coursera · IBMIBM AI Academy
Ответ эпохи генеративного ИИ на вопрос о стратегии для руководителей. Три коротких курса, адресованных напрямую бизнес-лидерам — техническая подготовка не нужна — о том, где генеративный ИИ создаёт ценность, как им ответственно управлять и как превратить расплывчатое «нам нужен ИИ» в конкретный, обоснованный сценарий использования. Оценка 4,6 примерно по 700 отзывам.
