使用指南
工具调用
function calling 的完整循环:声明工具、读 tool_calls、回填结果,再让模型给出最终答案。
工具调用是两轮以上的交互:模型不会自己执行函数,它只输出「我想调用哪个函数、参数是什么」, 由你的代码执行后把结果回填,模型再据此回答。
第一轮:声明工具
tools = [{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "查询指定城市的当前天气",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {"city": {"type": "string", "description": "城市名,如 北京"}},
"required": ["city"],
},
},
}]
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.4",
messages=[{"role": "user", "content": "北京现在多少度?"}],
tools=tools,
)
msg = resp.choices[0].message
print(msg.tool_calls)
# [ChatCompletionMessageToolCall(id='call_...', function=Function(name='get_weather', arguments='{"city":"北京"}'))]第二轮:回填结果
import json
messages = [{"role": "user", "content": "北京现在多少度?"}, msg]
for call in msg.tool_calls:
result = get_weather(**json.loads(call.function.arguments))
messages.append({
"role": "tool",
"tool_call_id": call.id,
"content": json.dumps(result, ensure_ascii=False),
})
final = client.chat.completions.create(model="gpt-5.4", messages=messages, tools=tools)
print(final.choices[0].message.content)tool_call_id 必须与模型给出的 id 一一对应 —— 这是多工具并行调用时唯一的配对依据。
常见问题
| 现象 | 原因 |
|---|---|
| 模型不调用工具,直接回答 | 工具 description 写得太笼统;或模型本身不支持 tool use |
arguments 不是合法 JSON | 用 json.loads 包一层 try,失败时把错误回填给模型让它重试 |
| 并行调用时结果串了 | 按 tool_call_id 配对,不要按数组下标 |
结构化输出与工具调用的区别
工具调用是「让模型决定调用什么」,结构化输出是「让模型的回答符合固定 schema」。 后者见结构化输出。