pydantic 2 严格校验把数字字符串直接拒掉

报错是这么冒出来的。抽取服务把模型返回的 JSON 交给 pydantic 校验，v1 下 amount 传 “128.50” 能自动转 float，升到 v2 后报 Input should be a valid number，三成抽取结果被判成失败。

中间走过弯路，把「模型返回的金额带千分位逗号，float 解析直接失败」当成主因，改完现象没变。

把日志和配置对完，能解释这个现象的基本就这几处。v2 改成单遍校验，隐式类型转换的范围收紧。少数情况下是开了 strict 之后完全不做转换。

不容易想到的是，字段声明成 float 而实际是带单位的字符串。

定位是哪个字段失败

python -c "from pydantic import BaseModel,ValidationError;print(BaseModel.model_validate)"

再往下在字段上加前置转换

python -c "from pydantic import field_validator;print(field_validator)"

接着用 BeforeValidator 清洗千分位与单位

python -c "from pydantic import BeforeValidator;print(BeforeValidator)"

拿历史样本做一次回归

python validate_batch.py --dir samples --report

恢复的判定其实很直接。历史样本的校验通过率从 70% 回到 99%，真正非数字的样本仍被拦住，失败原因能定位到具体字段。

放宽校验会掩盖模型输出格式变差的信号，转换层单独记一条日志，别让脏数据静默通过。报错文案容易误导，真正的原因往往在相邻那一层的日志里。