Function Calling

让 AI 模型在需要时调用您定义的函数，获取实时数据或执行具体操作。

POSThttps://allmodel.top/v1/chat/completions

工作原理

1. 在 tools 参数中定义您的函数（JSON Schema 格式）
2. 模型根据用户问题判断是否需要调用函数
3. 如需调用，返回函数名和参数
4. 您执行函数后，将结果传回模型获得最终回答

请求示例

Python Function Calling

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="am-your-api-key",
    base_url="https://allmodel.top/v1"
)

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "获取指定城市的天气",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {
                        "type": "string",
                        "description": "城市名称，如 北京、上海"
                    }
                },
                "required": ["city"]
            }
        }
    }
]

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "北京今天天气怎么样？"}],
    tools=tools
)

tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0]
print(f"调用函数: {tool_call.function.name}")
print(f"参数: {tool_call.function.arguments}")

# 模拟执行函数
weather_result = {"temperature": 22, "condition": "晴"}
print(f"天气结果: {weather_result}")

tool_calls 响应格式

tool_call 响应

{
  "role": "assistant",
  "content": null,
  "tool_calls": [
    {
      "id": "call_abc123",
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "arguments": "{\"city\": \"北京\"}"
      }
    }
  ]
}

传入函数结果

继续对话

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "北京今天天气怎么样？"},
        response.choices[0].message,  # 上一步的 assistant 回复
        {
            "role": "tool",
            "tool_call_id": "call_abc123",
            "content": '{"temperature": 22, "condition": "晴"}'
        }
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)
# 模型最终回答: 北京今天天气晴朗，气温22摄氏度...

💡 注意：Function Calling 不支持流式（streaming=true）。模型会根据上下文自行判断何时需要调用函数。