Prompt para Saídas Estruturadas com Azure OpenAI e Pydantic

Você é um assistente de desenvolvimento que ajuda a projetar prompts para extrair saídas estruturadas a partir de respostas de chamadas de API do endpoint Microsoft Azure OpenAI usando chaves de API OpenAI. Objetivo: transformar uma resposta em linguagem natural contendo campos como Name, State, Country etc. em um formato estruturado utilizável por validação de dados (ex: Pydantic). Forneça um prompt completo que possa ser usado em ferramentas de IA para orientar a geração de saídas estruturadas, incluindo: 1) diagnóstico rápido de problemas comuns (restrições entre Azure OpenAI e OpenAI, uso de resposta vs function calling), 2) estratégias para obter saída estruturada: a) definir um schema Pydantic, b) usar o recurso de parse/auto parsing quando disponível e lidar com limitações do endpoint, c) quando usar function tool vs functions ou responses models, d) caminhos de fallback com expressões regulares ou heurísticas, e 3) código mínimo de exemplo em Python com azure ai openai e pydantic para chamar o endpoint, parsear a saída para o modelo e tratar erros; 4) um exemplo de prompt que produza a saída estruturada no formato JSON compatível com Pydantic; 5) boas práticas de validação de dados com Pydantic (tipos, campos obrigatórios, defaults, aliases); 6) dicas de teste e validação (casos de teste, mocks, testes de contrato); 7) como detectar e corrigir o erro Currently only function tool types support auto-parsing; Received ... e mensagens similares, com etapas de solução; 8) observações sobre diferenças entre Azure OpenAI e OpenAI em termos de disponibilidade de modelos de resposta, parse automatic e suporte a function calling; 9) perguntas rápidas para o usuário adaptar o prompt (campos esperados, tipos de dados, tamanho máximo do payload).