ファンクションコーリング(Function Calling)
ファンクションコーリングにより、モデルがユーザーの要求に基づいて事前定義されたツール関数を自動的に選択・呼び出しし、データクエリ、API呼び出し、タスク実行などが可能になります。
基本概念
ファンクションコーリングの完全なフロー:
- ツールの定義 — リクエストで利用可能な関数とパラメータを記述
- モデルの判断 — モデルがツールの呼び出しが必要かどうかを判断
- 呼び出しの返却 — モデルが関数名とパラメータを返す
- 関数の実行 — 関数を実行して結果を取得
- 対話の継続 — 結果をモデルに送り返し、最終回答を生成
OpenAI プロトコル
Python
function_calling.py
from openai import OpenAI
import json
client = OpenAI(
base_url="https://api.ofox.ai/v1",
api_key="<あなたの OFOXAI_API_KEY>"
)
# 1. ツールを定義
tools = [{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "指定された都市のリアルタイム天気情報を取得",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {
"type": "string",
"description": "都市名(例:東京、大阪)"
},
"unit": {
"type": "string",
"enum": ["celsius", "fahrenheit"],
"description": "温度の単位"
}
},
"required": ["city"]
}
}
}]
# 2. リクエストを送信
messages = [{"role": "user", "content": "東京の今日の天気はどうですか?"}]
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4o",
messages=messages,
tools=tools,
tool_choice="auto"
)
message = response.choices[0].message
# 3. ツール呼び出しを処理
if message.tool_calls:
for tool_call in message.tool_calls:
args = json.loads(tool_call.function.arguments)
# 4. 関数を実行
result = get_weather(args["city"]) # あなた自身の実装
# 5. 結果をモデルに送り返す
messages.append(message)
messages.append({
"role": "tool",
"tool_call_id": tool_call.id,
"content": json.dumps(result)
})
# 最終回答を取得
final = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4o",
messages=messages,
tools=tools
)
print(final.choices[0].message.content)Anthropic プロトコル
Anthropic は tools パラメータを使用しますが、形式がやや異なります:
anthropic_tools.py
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(
base_url="https://api.ofox.ai/anthropic",
api_key="<あなたの OFOXAI_API_KEY>"
)
response = client.messages.create(
model="anthropic/claude-sonnet-4.5",
max_tokens=1024,
tools=[{
"name": "get_weather",
"description": "指定された都市のリアルタイム天気情報を取得",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {"type": "string", "description": "都市名"}
},
"required": ["city"]
}
}],
messages=[{"role": "user", "content": "東京の今日の天気はどうですか?"}]
)
# tool_use コンテンツブロックを処理
for block in response.content:
if block.type == "tool_use":
print(f"ツール呼び出し: {block.name}, パラメータ: {block.input}")並列ファンクションコーリング
モデルは1回のレスポンスで複数のツール呼び出しを返すことがあり、それらを並列に実行する必要があります:
# モデルが同時に複数のツール呼び出しをリクエストする場合
if message.tool_calls:
# すべてのツール呼び出しを並列実行
import asyncio
async def execute_tools(tool_calls):
tasks = []
for tc in tool_calls:
args = json.loads(tc.function.arguments)
tasks.append(execute_function(tc.function.name, args))
return await asyncio.gather(*tasks)tool_choice パラメータ
| 値 | 説明 |
|---|---|
"auto" | モデルがツール呼び出しの要否を自動判断(デフォルト) |
"none" | ツール呼び出しを禁止 |
"required" | ツール呼び出しを強制 |
{"type": "function", "function": {"name": "xxx"}} | 指定ツールの呼び出しを強制 |
対応モデル
以下のモデルが Function Calling をサポートしています:
- OpenAI:
gpt-4o、gpt-4o-mini、o1、o3-mini - Anthropic:
claude-opus-4、claude-sonnet-4、claude-3-5-haiku - Google:
gemini-3.1-pro-preview、gemini-3-flash-preview、gemini-3-pro-preview - 中国産モデル:
deepseek-chat、qwen-max、glm-4
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