本文提出一种名为 In-Writing 的混合解码框架，旨在解决大语言模型自由生成推理丰富但缺乏结构，与约束解码格式统一但可能过早限制推理能力的矛盾。该框架在单次调用中结合二者：模型首先进行无约束推理，待生成特定触发词后再应用结构化解码，从而将推理与格式化明确分离。此方法能有效消除“过早触发”这一失败模式。在涵盖分类与推理任务的多项数据集评估中，In-Writing 相比自然生成，准确率最高提升了27%，性能优于现有方法。相关代码已开源：https://github.com/Nokia-Bell-Labs/InWriting。