FC 関数呼び出し

関数呼び出し(Function Calling)により、モデルは必要に応じてあなたが定義した関数の実行を要求し、その関数の結果に基づいて回答を続けます。 4ALL API では GPT、Claude、Gemini シリーズがいずれも標準の OpenAI tools プロトコルをサポートしており、1 つのコードを記述するだけで複数モデルにまたがって利用できます。

基本フロー

リクエスト内で tools を使って関数シグネチャを宣言する;
モデルが finish_reason: "tool_calls" と関数名、JSON パラメータを返す;
あなたが関数を実行し、その結果を role: "tool" メッセージとして返す;
モデルが結果に基づいて最終回答を返す。

例

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "指定した都市の現在の天気を照会する",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"city": {"type": "string"}},
            "required": ["city"],
        },
    },
}]

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5", messages=messages, tools=tools
)
call = resp.choices[0].message.tool_calls[0]
# 関数実行後に返却:
messages.append(resp.choices[0].message)
messages.append({
    "role": "tool",
    "tool_call_id": call.id,
    "content": '{"temp": 31, "condition": "sunny"}',
})
final = client.chat.completions.create(model="gpt-5.5", messages=messages, tools=tools)

注意事項

パラメータはモデルが生成した JSON 文字列であるため、必ず検証してから実行し、コマンドや SQL に直接連結しないこと;
モデルは一度に複数の tool_calls を返す場合があるため、1 つずつ実行し、tool_call_id に対応させて返却する;
tool_choice: "required" で呼び出しを強制でき、"none" で無効化できる;
ストリーミングモードでは関数パラメータが増分で送られてくるため、完全に結合してから解析する必要がある。詳しくはストリーミング出力を参照。