文档 · 模型能力

工具调用

工具调用（Function Calling）让模型按你定义的函数返回结构化调用；你的代码执行函数后，把结果交还模型继续作答。适用于带「工具调用」能力的模型。

完整流程

1在 tools 中用 JSON Schema 描述函数。
2模型返回 tool_calls（finish_reason 为 tool_calls）。
3你的代码执行函数，把结果作为 role: "tool" 消息（带对应的 tool_call_id）追加到对话。
4再次请求，模型基于工具结果给出最终回答。

import json

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the current weather for a city",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"city": {"type": "string", "description": "City name, e.g. Tokyo"}},
            "required": ["city"],
        },
    },
}]
messages = [{"role": "user", "content": "What's the weather in Tokyo?"}]

resp = client.chat.completions.create(model="gpt-4.1-mini", messages=messages, tools=tools)
msg = resp.choices[0].message
if msg.tool_calls:
    messages.append(msg)                              # 1. keep the assistant's tool_calls
    for call in msg.tool_calls:
        args = json.loads(call.function.arguments)    # 2. run the tool in your code
        result = {"city": args["city"], "temp_c": 22, "sky": "clear"}
        messages.append({"role": "tool", "tool_call_id": call.id, "content": json.dumps(result)})
    final = client.chat.completions.create(model="gpt-4.1-mini", messages=messages, tools=tools)
    print(final.choices[0].message.content)           # 3. the model answers using the result

控制调用方式

tool_choice	行为
`"auto"`（默认）	模型自行决定是否调用
`"none"`	不调用工具
`"required"`	必须调用至少一个工具
`{"type": "function", "function": {"name": "..."}}`	强制调用指定函数

部分较新的模型不支持强制调用（required 或指定函数），会返回 400。此时请使用 auto，并在提示词中说明何时应调用哪个工具。

并行调用

模型可能一次返回多个 tool_calls。全部执行后，每个结果各一条 tool 消息（tool_call_id 一一对应），一起发回。

Anthropic 格式

原生格式中工具用 input_schema 描述，调用结果以 tool_use / tool_result 内容块往返：

resp = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    tools=[{
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the current weather for a city",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {"city": {"type": "string"}},
            "required": ["city"],
        },
    }],
    messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather in Tokyo?"}],
)
# When stop_reason == "tool_use", content holds tool_use blocks; run them and reply with:
# {"role": "user", "content": [{"type": "tool_result", "tool_use_id": block.id, "content": "..."}]}

建议

函数名和描述写清楚「做什么、何时用」，这是模型选择工具的主要依据。
参数 schema 尽量严格：用 enum、required，避免含糊的自由文本。
执行前校验参数：模型给出的参数可能不合法，始终用 JSON 解析而不是字符串匹配。
工具返回结果尽量精简，只给模型需要的字段，可以节省输入 tokens。

模型列表与选择

JSON 输出