Utilisation d’outils et appels de fonctions

Permettez à un modèle d’appeler vos fonctions : la boucle de requêtes, les deux formats et les erreurs qui coûtent des tokens.

L’utilisation d’outils permet au modèle de vous demander d’exécuter une fonction, puis de poursuivre avec le résultat. C’est le mécanisme sur lequel repose chaque agent de programmation.

La boucle

1. Vous envoyez messages ainsi que tools qui décrit les outils disponibles.
2. Le modèle répond avec un stop_reason: tool_use et un tool_use bloc indiquant le nom de l’outil et ses arguments.
3. Vous l’exécutez — la passerelle n’exécute jamais votre code.
4. Vous renvoyez tout l’historique, accompagné d’un tool_result bloc.
5. Le modèle produit sa réponse finale ou demande un autre outil.

Définir des outils (format Messages)

Copy{
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "max_tokens": 1024,
  "tools": [{
    "name": "get_weather",
    "description": "Current weather for a city. Use when the user asks about weather.",
    "input_schema": {
      "type": "object",
      "properties": {"city": {"type": "string", "description": "City name"}},
      "required": ["city"]
    }
  }],
  "messages": [{"role": "user", "content": "Weather in Paris?"}]
}

Renvoyer un résultat

Copy{
  "role": "user",
  "content": [{
    "type": "tool_result",
    "tool_use_id": "toolu_01ABC...",
    "content": "18C, light rain"
  }]
}

Format OpenAI

Le /v1/chat/completions le point de terminaison utilise le format OpenAI tools / tool_calls à la place, les résultats étant renvoyés sous forme de messages dont le rôle est tool.

Coût de l’utilisation des outils

• Les définitions sont renvoyées à chaque tour. Vingt schémas d’outils détaillés peuvent représenter la majeure partie de vos tokens d’entrée avant même le début de la conversation.
• Les résultats deviennent du contexte. Un outil qui renvoie 200 lignes de JSON les inclut toutes dans la requête suivante, puis dans chaque requête ultérieure.
• Chaque aller-retour est un appel facturé. Une tâche utilisant cinq outils nécessite au moins six requêtes.
• Limitez la longueur des sorties des outils et résumez-les avant de les renvoyer. Tronquer un résultat pour ne garder que ce dont le modèle a réellement besoin est le changement le plus efficace dans la plupart des boucles d’agent.