Вызов инструментов и функций (Tool Calling)
Стандартизированная спецификация выполнения внешних функций, запросов к базам данных и взаимодействия с внешними API.
Современные нейросети не ограничены пассивной генерацией текста — они способны действовать как интеллектуальные исполнители. Механизм Tool Calling позволяет передать модели описание доступных функций в виде JSON Schema. Модель самостоятельно решает, когда вызвать функцию, и возвращает валидные аргументы для ее исполнения вашим бэкендом.
Двухфазный цикл выполнения функций
На первом этапе клиент передает промпт и массив `tools`. Модель анализирует контекст и возвращает ответ со статусом finish_reason: 'tool_calls' и разобранными аргументами. Клиент выполняет локальный код и передает результат обратно модели для финального ответа.
Ключевые технические возможности
- Параллельный вызов (Parallel Tools): Возможность для модели сформировать вызовы сразу нескольких функций в рамках одного ответа.
- Строгая валидация типов: Аргументы генерируются строго по схеме JSON Schema, минимизируя ошибки сериализации.
- Поддержка всех ведущих архитектур: Единый синтаксис вызова для моделей OpenAI, Anthropic, Google и DeepSeek.
- Безопасность выполнения: Код функций всегда выполняется на вашей стороне, исключая неконтролируемые побочные эффекты.
Пример интеграции в коде
Ниже представлен базовый пример отправки запроса с использованием стандартного клиента. Убедитесь, что ваш токен создан в разделе Ключи управления API:
import OpenAI from "openai";
// Инициализация стандартного SDK с базовым URL Api Router
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api-router.velar.plus/v1",
apiKey: process.env.API_ROUTER_KEY, // Ваш ключ от сервиса
});
async function run() {
const response = await client.chat.completions.create({
model: "anthropic/claude-sonnet", // Семейство модели без жесткой привязки к устаревающим номерам
messages: [
{ role: "system", content: "Вы профессиональный инженер-архитектор." },
{ role: "user", content: "Как настроить надежную маршрутизацию запросов?" }
],
temperature: 0.2,
});
console.log("Ответ модели:", response.choices[0].message.content);
}
run();
Связанные разделы документации
Для глубокого погружения в тему изучите следующие материалы: