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开始前准备什么
- Python 3.13+ 与独立练习目录；默认离线重放不需要 Key。
- 发起新请求时使用自己的 apizt Key；先核对当前模型权限和价格，Key 不写入教材。
- 材料为原创合成样例；相关第三方项目仅作方法参考，真实执行范围以本页记录为准。
- 核对输入
- 保存响应
- 执行本地处理
- 验收文件和负例
原始输入、真实请求与响应、业务脚本、正反例检查及已生成的结果文件；不含 Key。
1. 准备这份输入，先确定不能猜的字段
在导入之前定位错误行并保留原因。先将下面的原创合成材料保存为 input.json；不要一开始接正式客户资料。
本例与已有教程的区别：已有JSON结构化输出不覆盖对话数据集验收
input.json（较长时显示节选，完整文件在资料包）
{
"rows": [
{
"line": 1,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "hi"
},
{
"role": "assistant",
"content": "hello"
}
]
},
{
"line": 2,
"messages": [
{
"role": "assistant",
"content": "leaked answer"
},
{
"role": "user",
"content": "question"
}
]
},
{
"line": 3,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "q"
},
{
"role": "assistant",
"content": ""
}
]
}
]
}
实际浏览器截图：原创合成输入及本次请求参数；不是第三方软件界面。
2. 发送一次小请求，保留原始响应
下载并解压资料包，按 README 创建独立 Python 环境。python run.py 默认仅离线复核已保存回执；显式运行 python run.py --live 才发起新请求并可能计费。
模型阶段使用下面的任务约束。若存在预处理，prepared-input.json 是去重、分页收集或过滤后的真实输入；完整原始材料仍保留。识图任务发送实际 JPEG，不把人工真值放入提示词。
对应任务的请求参数说明；完整实际 request-N.json 见资料包
{
"model": "gpt-4.1-mini",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "只处理给定的虚构演示材料。只输出JSON，字段issues数组，每项line、code。检查assistant是否先于user、答案是否为空。"
},
{
"role": "user",
"content": "{\n \"rows\": [\n {\n \"line\": 1,\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"hi\"\n },\n {\n \"role\": \"assistant\",\n \"content\": \"hello\"\n }\n ]\n },\n {\n \"line\": 2,\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"assistant\",\n \"content\": \"leaked answer\"\n },\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"question\"\n }\n ]\n },\n {\n \"line\": 3,\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"q\"\n },\n {\n \"role\": \"assistant\",\n \"content\": \"\"\n }\n ]\n }\n ]\n}"
}
],
"temperature": 0,
"max_tokens": 1024,
"provider": {
"sort": "success_rate"
},
"response_format": {
"type": "json_object"
}
}3. 执行本例的本地处理，模型字段还要再验算
以下节选来自这次实际执行的 verify-task.py 分支。完整函数和辅助方法均在资料包；运行 python run.py 会使用原始回执重放这段业务操作，而不是让模型自己宣布成功。
模型定位与本地角色/空答案检查一致
verify-task.py · jsonl 分支节选，需在完整脚本上下文运行
detected = []
for row in data['rows']:
messages = row['messages']
if messages[0]['role'] == 'assistant' or any(item['role'] == 'assistant' and not item['content'].strip() for item in messages):
detected.append(row['line'])
check('模型定位与本地角色/空答案检查一致', sorted(item['line'] for item in output['issues']) == detected)
(folder / 'dataset.jsonl').write_text('\n'.join(json.dumps(row, ensure_ascii=False) for row in data['rows']) + '\n')4. 查看真实结果、文件与验收记录
本次 5/5 项通过。模型返回与最终业务结果分开保存；以下是本地处理后的 result.json。
最后一次实测时间：2026-10-24T15:05:25.477564+00:00；HTTP 200；请求型号 gpt-4.1-mini；返回型号 gpt-4.1-mini；本次返回用量 203。中断或超时不会补造用量，多个尝试不合并成一次成功。
实际产物：checks.json、dataset.jsonl、result.json。
| 检查项 | 本次结果 |
|---|---|
| 真实 apizt 响应 HTTP 200 | 通过 |
| 原始响应 content 可直接解析 JSON | 通过 |
| 事实检查：issues | 通过 |
| 明确错误的本地反例被验收规则拒绝 | 通过 |
| 模型定位与本地角色/空答案检查一致 | 通过 |
- 检查项
- 真实 apizt 响应 HTTP 200
- 本次结果
- 通过
- 检查项
- 原始响应 content 可直接解析 JSON
- 本次结果
- 通过
- 检查项
- 事实检查：issues
- 本次结果
- 通过
- 检查项
- 明确错误的本地反例被验收规则拒绝
- 本次结果
- 通过
- 检查项
- 模型定位与本地角色/空答案检查一致
- 本次结果
- 通过
verified/result.json（节选）
{
"issues": [
{
"line": 2,
"code": "assistant先于user"
},
{
"line": 3,
"code": "assistant答案为空"
}
]
}
浏览器实拍执行报告；原始 API 响应与本地验收分别保存。
5. 换自己的材料时，先检查失败分支
本地反例用于验证业务边界，已在检查表中明确标记；不能把本地构造的错误状态写成网关真实故障。原始回执及失败尝试不删除。
本例是小样验证；替换输入后必须重新检查字段、事实和实际费用。
只把本篇标注的任务作为本次验收范围。第三方软件、未测模型、工具调用能力和真实用户数据都需要另行验证；没有调用视频生成模型。
- 模型定位与本地角色/空答案检查一致
解压目录中运行；第一条离线，第二条显式发起新请求
python run.py
# 安全设置自己的 tokenba_API_KEY 后，才执行下面这一条
python run.py --live怎样确认已经完成
- 真实 apizt 响应 HTTP 200
- 原始响应 content 可直接解析 JSON
- 事实检查：issues
- 明确错误的本地反例被验收规则拒绝
- 模型定位与本地角色/空答案检查一致
常见问题
AI JSONL 对话数据质检只看 HTTP200 就完成了吗？
还需要按本页独立规则检查事实、缺失项及最终文件。模型阶段成功与本地工作流成功分别记录。
可以不登录其他平台运行本例吗？
可以。本例使用 apizt API 和本地 Python 脚本；离线复核也无需 API Key。第三方软件的原生 UI、插件和账号权限不在本次验收范围。
更换输入后还能沿用本页的通过结果吗？
不能。原始事实断言只适用于本页合成材料。替换输入后必须同步调整 expected、业务规则与负例，再检查输出。