AWS Sagemaker端点的输入JSON字符串没有固定的限制。但是，您需要确保您的输入数据符合您在创建Sagemaker端点时指定的模型的要求。以下是一个解决方法的示例：

import json
import boto3

# 创建Sagemaker客户端
sagemaker_client = boto3.client('sagemaker')

# 指定Sagemaker端点的名称
endpoint_name = 'your-endpoint-name'

# 创建一个示例输入JSON字符串
input_data = {
    'input': 'your-input-data'
}

# 将输入数据转换为JSON字符串
input_json = json.dumps(input_data)

# 调用Sagemaker端点
response = sagemaker_client.invoke_endpoint(
    EndpointName=endpoint_name,
    ContentType='application/json',
    Body=input_json
)

# 解析Sagemaker端点的响应
output_json = response['Body'].read().decode('utf-8')
output_data = json.loads(output_json)

# 打印输出数据
print(output_data)

在上面的示例中，我们首先将输入数据转换为JSON字符串，然后使用invoke_endpoint方法调用Sagemaker端点。最后，我们解析Sagemaker端点的响应并打印输出数据。

请注意，ContentType参数的值应该与您的模型期望的输入数据类型相匹配。如果您的模型期望的是文本数据，则将ContentType设置为'text/plain'。如果您的模型期望的是图像数据，则将ContentType设置为'application/x-image'等。根据您的模型和数据的特定要求，可能需要进行适当的更改。