Spring Boot で Claude の応答を JSON で受けてカテゴリ分類する

LLM に JSON 出力させて json.loads() でパースする従来手法は、マークダウン囲み・余計なテキスト混入・トークン途中切断により本番環境で必ず破綻する。Amazon Bedrock の Tool Use（tool_choice 強制）を使えば、Pydantic スキーマで定義した構造を API レベルで保証でき、正規表現パースが不要になる。

ChatGPT・Claude・Gemini のチャットUI で動作したプロンプトが API で異なる結果になる原因を、モデルバージョンの不一致と隠れたデフォルト設定の 2 軸で分析。ピン留めバージョン指定・パラメータ明示・System Prompt 再現などの実装チェックリストと各プロバイダーの仕様差を整理し、プロトタイプから本番移行時の落とし穴を解説。

Claude・OpenAI・Gemini 3社のプロンプトキャッシュは設計思想が異なります。Claude は開発者が明示的に cache_control breakpoint を配置する手動制御型、OpenAI は設定不要の全自動型、Gemini は明示的・暗黙的キャッシュの二層構造。コスト・プレフィックスマッチング・TTL・ストレージ課金で大きく異なるため、用途に応じた使い分けが重要です。

OpenAI の reasoning_effort、Claude の budget_tokens、Gemini の thinkingLevel という3社の推論量制御パラメータを比較。OpenAI はレベル指定でシンプル、Claude はトークン数指定で精密制御、Gemini はレベル指定で思考OFF可能という異なる設計思想を持ち、コスト管理の粒度や適用ユースケースが異なる。