工具调用

工具调用按各协议的原生格式透传：Anthropic 格式用 tools + input_schema，OpenAI 格式用 tools + function.parameters，Responses API 用 tools + 顶层 name/parameters。流程都是三步：带工具发请求 → 客户端执行工具 → 把结果回传给模型。

请求体示例

带工具的推理请求

Anthropic 格式：

{
  "model": "claude-sonnet-5",
  "max_tokens": 256,
  "tools": [
    {
      "name": "get_weather",
      "description": "查询城市天气",
      "input_schema": {"type": "object", "properties": {"city": {"type": "string"}}, "required": ["city"]}
    }
  ],
  "messages": [{"role": "user", "content": "北京现在天气怎么样？"}]
}

模型决定调用时，stop_reason 为 tool_use，content 里有 type 为 tool_use 的块，含 id、name 与 input。

OpenAI 格式：

{
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "查询城市天气",
        "parameters": {"type": "object", "properties": {"city": {"type": "string"}}, "required": ["city"]}
      }
    }
  ],
  "messages": [{"role": "user", "content": "北京现在天气怎么样？"}]
}

模型决定调用时，finish_reason 为 tool_calls，调用在 choices[0].message.tool_calls[]，参数是 JSON 字符串 function.arguments。

客户端执行工具

从响应中取出工具名与参数，由客户端程序执行（如查询天气、查询数据库），得到结果。

回传工具结果

将模型的工具调用消息与执行结果一并追加到对话后再次请求。Anthropic 格式在 user 消息里放 tool_result 块（tool_use_id 对应上一步的 id）；OpenAI 格式追加 role 为 tool 的消息（tool_call_id 对应 tool_calls[].id）。模型据此生成最终回复，stop_reason 回到 end_turn（OpenAI 为 stop）。

最佳实践

• 写清 description 与参数 schema，模型据此决定何时调用以及如何填写参数
• 循环处理：响应仍为工具调用时，执行并回传结果，直到停止原因不再是 tool_use / tool_calls
• 工具结果尽量精简，长结果会计入后续请求的输入 token