Claude Sonnet 5.5: JSON extrahieren, ohne Lücken im Museumsinventar zu erfinden

Eine noch nicht genehmigte Versicherungssumme durch die Zahl 0 zu ersetzen, kann ein Leihgabeninventar verfälschen. Dieser Fall mit Claude Sonnet 5.5 überführt drei kurze Notizen in klare Datensätze und lässt Unbekanntes offen. Wir führten eine Anfrage mit fiktiven Objekten aus, nicht mit einer echten Sammlung.

Originalauftrag und beobachtete Antwort

Das veröffentlichte Orux-Formular bietet messages und max_tokens. Mit max_tokens=600 wurde diese englische Anweisung gesendet:

You are preparing a museum loan inventory. Extract only facts explicitly stated below. Return one JSON object with an items array; each item must have exactly id, title, gallery, insurance_usd, and arrival_date. Use a JSON number for insurance_usd and YYYY-MM-DD for a stated date. Use null for every missing field. Do not invent a valuation, date, gallery, or item. Return JSON only, without Markdown.

A1: Brass compass. Display in Gallery A. Insured for USD 12000. Arrives on 2026-11-14.
B2: Silk route map. Display in Gallery B. Insurance valuation is still awaiting approval. Arrives on 2026-11-16.
C3: Ceramic sherd. Insured for USD 850. The arrival date and gallery have not been confirmed.

Gefordert sind nur ausdrücklich genannte Fakten, fünf feste Schlüssel, eine Zahl für die Versicherung, YYYY-MM-DD und null für fehlende Angaben. Die Antwort ließ sich als JSON parsen:

{
  "items": [
    {
      "id": "A1",
      "title": "Brass compass",
      "gallery": "Gallery A",
      "insurance_usd": 12000,
      "arrival_date": "2026-11-14"
    },
    {
      "id": "B2",
      "title": "Silk route map",
      "gallery": "Gallery B",
      "insurance_usd": null,
      "arrival_date": "2026-11-16"
    },
    {
      "id": "C3",
      "title": "Ceramic sherd",
      "gallery": null,
      "insurance_usd": 850,
      "arrival_date": null
    }
  ]
}

Redaktioneller Satz der ursprünglichen Textantwort. Claude erzeugte JSON-Text, nicht diese Grafik. Aufgezeichnet am 2026-10-28.

Fehlende Angaben vor dem Import lesen

Die Tabelle übersetzt sämtliche Datensätze und Werte der Originalantwort.

Horizontal wischen, um die ganze Tabelle zu sehen.

Die Bewertung von B2 sowie Saal und Datum von C3 bleiben null. Die Zahl 0 würde einen Wert behaupten; ein erfundenes Datum könnte zur falschen Transportfrist werden. Das prüft diese Antwort, nicht die allgemeine Fehlerquote des Modells.

Was die Parameter bewirkten

Horizontal wischen, um die ganze Tabelle zu sehen.

Die Antwort protokolliert 278 Eingabe- und 161 Ausgabetokens sowie stop als Ende. Das sind Daten eines Aufrufs, kein Latenztest oder Qualitätsbenchmark. Ein JSON Schema wurde nicht gesendet. Ein JSON-Prompt ist etwas anderes als Schema-Zwang auf API-Ebene.

Deterministische Prüfungen nachschalten

Den Text parsen, ein items-Array mit drei Objekten und exakt fünf Schlüsseln verlangen, doppelte IDs ablehnen und Zahlen beziehungsweise null sowie gültige Datumswerte beziehungsweise null prüfen. Anschließend jeden nicht leeren Wert mit der Quellzeile abgleichen. Gültige JSON-Syntax garantiert keine korrekten Fakten.

Bei einer echten Sammlung bleiben Bewertungen, Bewegungstermine und Saalzuweisungen genehmigungspflichtige Daten. Dieses Beispiel zeigt Extraktion, keine Wertermittlung, Transportberatung oder Erlaubnis zur Veröffentlichung von Sammlungsdaten.

Die Vorlage „Museum loan inventory · text response“ auf Claude Sonnet 5.5 enthält Eingabe und Antwort. Das Laden führt keinen Modellaufruf aus. Vor der Importanbindung zunächst wenige anonymisierte Datensätze und Ausnahmen prüfen.