Вызов инструмента

API Responses поддерживает комплексные возможности вызова инструментов, позволяя моделям вызывать функции, параллельно выполнять инструменты и обрабатывать сложные многоэтапные рабочие процессы.

Базовое определение инструмента

Определите инструменты, используя формат вызова функций OpenAI:

const weatherTool = {
  type: 'function' as const,
  name: 'get_weather',
  description: 'Get the current weather in a location',
  strict: null,
  parameters: {
    type: 'object',
    properties: {
      location: {
        type: 'string',
        description: 'The city and state, e.g. San Francisco, CA',
      },
      unit: {
        type: 'string',
        enum: ['celsius', 'fahrenheit'],
      },
    },
    required: ['location'],
  },
};

const response = await fetch('https://api.llmstore.ru/v1/responses', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_LLMSTORE_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'openai/o4-mini',
    input: [
      {
        type: 'message',
        role: 'user',
        content: [
          {
            type: 'input_text',
            text: 'What is the weather in San Francisco?',
          },
        ],
      },
    ],
    tools: [weatherTool],
    tool_choice: 'auto',
    max_output_tokens: 9000,
  }),
});

const result = await response.json();
console.log(result);

import requests

weather_tool = {
    'type': 'function',
    'name': 'get_weather',
    'description': 'Get the current weather in a location',
    'strict': None,
    'parameters': {
        'type': 'object',
        'properties': {
            'location': {
                'type': 'string',
                'description': 'The city and state, e.g. San Francisco, CA',
            },
            'unit': {
                'type': 'string',
                'enum': ['celsius', 'fahrenheit'],
            },
        },
        'required': ['location'],
    },
}

response = requests.post(
    'https://api.llmstore.ru/v1/responses',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer YOUR_LLMSTORE_API_KEY',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'model': 'openai/o4-mini',
        'input': [
            {
                'type': 'message',
                'role': 'user',
                'content': [
                    {
                        'type': 'input_text',
                        'text': 'What is the weather in San Francisco?',
                    },
                ],
            },
        ],
        'tools': [weather_tool],
        'tool_choice': 'auto',
        'max_output_tokens': 9000,
    }
)

result = response.json()
print(result)

curl -X POST https://api.llmstore.ru/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_LLMSTORE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/o4-mini",
    "input": [
      {
        "type": "message",
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "input_text",
            "text": "What is the weather in San Francisco?"
          }
        ]
      }
    ],
    "tools": [
      {
        "type": "function",
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the current weather in a location",
        "strict": null,
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
            },
            "unit": {
              "type": "string",
              "enum": ["celsius", "fahrenheit"]
            }
          },
          "required": ["location"]
        }
      }
    ],
    "tool_choice": "auto",
    "max_output_tokens": 9000
  }'

Варианты выбора инструмента

Контролируйте, когда и как вызываются инструменты:

Выбор инструмента	Описание
`auto`	Модель решает, вызывать ли инструменты
`none`	Модель не будет вызывать никаких инструментов
`{type: 'function', name: 'tool_name'}`	Принудительный вызов специального инструмента

Специальный инструмент Force

const response = await fetch('https://api.llmstore.ru/v1/responses', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_LLMSTORE_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'openai/o4-mini',
    input: [
      {
        type: 'message',
        role: 'user',
        content: [
          {
            type: 'input_text',
            text: 'Hello, how are you?',
          },
        ],
      },
    ],
    tools: [weatherTool],
    tool_choice: { type: 'function', name: 'get_weather' },
    max_output_tokens: 9000,
  }),
});

import requests

response = requests.post(
    'https://api.llmstore.ru/v1/responses',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer YOUR_LLMSTORE_API_KEY',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'model': 'openai/o4-mini',
        'input': [
            {
                'type': 'message',
                'role': 'user',
                'content': [
                    {
                        'type': 'input_text',
                        'text': 'Hello, how are you?',
                    },
                ],
            },
        ],
        'tools': [weather_tool],
        'tool_choice': {'type': 'function', 'name': 'get_weather'},
        'max_output_tokens': 9000,
    }
)

Отключить вызов инструмента

const response = await fetch('https://api.llmstore.ru/v1/responses', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_LLMSTORE_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'openai/o4-mini',
    input: [
      {
        type: 'message',
        role: 'user',
        content: [
          {
            type: 'input_text',
            text: 'What is the weather in Paris?',
          },
        ],
      },
    ],
    tools: [weatherTool],
    tool_choice: 'none',
    max_output_tokens: 9000,
  }),
});

import requests

response = requests.post(
    'https://api.llmstore.ru/v1/responses',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer YOUR_LLMSTORE_API_KEY',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'model': 'openai/o4-mini',
        'input': [
            {
                'type': 'message',
                'role': 'user',
                'content': [
                    {
                        'type': 'input_text',
                        'text': 'What is the weather in Paris?',
                    },
                ],
            },
        ],
        'tools': [weather_tool],
        'tool_choice': 'none',
        'max_output_tokens': 9000,
    }
)

Несколько инструментов

Определите несколько инструментов для сложных рабочих процессов:

const calculatorTool = {
  type: 'function' as const,
  name: 'calculate',
  description: 'Perform mathematical calculations',
  strict: null,
  parameters: {
    type: 'object',
    properties: {
      expression: {
        type: 'string',
        description: 'The mathematical expression to evaluate',
      },
    },
    required: ['expression'],
  },
};

const response = await fetch('https://api.llmstore.ru/v1/responses', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_LLMSTORE_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'openai/o4-mini',
    input: [
      {
        type: 'message',
        role: 'user',
        content: [
          {
            type: 'input_text',
            text: 'What is 25 * 4?',
          },
        ],
      },
    ],
    tools: [weatherTool, calculatorTool],
    tool_choice: 'auto',
    max_output_tokens: 9000,
  }),
});

calculator_tool = {
    'type': 'function',
    'name': 'calculate',
    'description': 'Perform mathematical calculations',
    'strict': None,
    'parameters': {
        'type': 'object',
        'properties': {
            'expression': {
                'type': 'string',
                'description': 'The mathematical expression to evaluate',
            },
        },
        'required': ['expression'],
    },
}

response = requests.post(
    'https://api.llmstore.ru/v1/responses',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer YOUR_LLMSTORE_API_KEY',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'model': 'openai/o4-mini',
        'input': [
            {
                'type': 'message',
                'role': 'user',
                'content': [
                    {
                        'type': 'input_text',
                        'text': 'What is 25 * 4?',
                    },
                ],
            },
        ],
        'tools': [weather_tool, calculator_tool],
        'tool_choice': 'auto',
        'max_output_tokens': 9000,
    }
)

Параллельные вызовы инструментов

API поддерживает параллельное выполнение нескольких инструментов:

const response = await fetch('https://api.llmstore.ru/v1/responses', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_LLMSTORE_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'openai/o4-mini',
    input: [
      {
        type: 'message',
        role: 'user',
        content: [
          {
            type: 'input_text',
            text: 'Calculate 10*5 and also tell me the weather in Miami',
          },
        ],
      },
    ],
    tools: [weatherTool, calculatorTool],
    tool_choice: 'auto',
    max_output_tokens: 9000,
  }),
});

const result = await response.json();
console.log(result);

import requests

response = requests.post(
    'https://api.llmstore.ru/v1/responses',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer YOUR_LLMSTORE_API_KEY',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'model': 'openai/o4-mini',
        'input': [
            {
                'type': 'message',
                'role': 'user',
                'content': [
                    {
                        'type': 'input_text',
                        'text': 'Calculate 10*5 and also tell me the weather in Miami',
                    },
                ],
            },
        ],
        'tools': [weather_tool, calculator_tool],
        'tool_choice': 'auto',
        'max_output_tokens': 9000,
    }
)

result = response.json()
print(result)

Ответ на вызов инструмента

При вызове инструментов ответ включает информацию о вызове функции:

{
  "id": "resp_1234567890",
  "object": "response",
  "created_at": 1234567890,
  "model": "openai/o4-mini",
  "output": [
    {
      "type": "function_call",
      "id": "fc_abc123",
      "call_id": "call_xyz789",
      "name": "get_weather",
      "arguments": "{\"location\":\"San Francisco, CA\"}"
    }
  ],
  "usage": {
    "input_tokens": 45,
    "output_tokens": 25,
    "total_tokens": 70
  },
  "status": "completed"
}

Ответы инструмента в разговоре

Включите ответы инструмента в последующие запросы:

const response = await fetch('https://api.llmstore.ru/v1/responses', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_LLMSTORE_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'openai/o4-mini',
    input: [
      {
        type: 'message',
        role: 'user',
        content: [
          {
            type: 'input_text',
            text: 'What is the weather in Boston?',
          },
        ],
      },
      {
        type: 'function_call',
        id: 'fc_1',
        call_id: 'call_123',
        name: 'get_weather',
        arguments: JSON.stringify({ location: 'Boston, MA' }),
      },
      {
        type: 'function_call_output',
        id: 'fc_output_1',
        call_id: 'call_123',
        output: JSON.stringify({ temperature: '72°F', condition: 'Sunny' }),
      },
      {
        type: 'message',
        role: 'assistant',
        id: 'msg_abc123',
        status: 'completed',
        content: [
          {
            type: 'output_text',
            text: 'The weather in Boston is currently 72°F and sunny. This looks like perfect weather for a picnic!',
            annotations: []
          }
        ]
      },
      {
        type: 'message',
        role: 'user',
        content: [
          {
            type: 'input_text',
            text: 'Is that good weather for a picnic?',
          },
        ],
      },
    ],
    max_output_tokens: 9000,
  }),
});

import requests

response = requests.post(
    'https://api.llmstore.ru/v1/responses',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer YOUR_LLMSTORE_API_KEY',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'model': 'openai/o4-mini',
        'input': [
            {
                'type': 'message',
                'role': 'user',
                'content': [
                    {
                        'type': 'input_text',
                        'text': 'What is the weather in Boston?',
                    },
                ],
            },
            {
                'type': 'function_call',
                'id': 'fc_1',
                'call_id': 'call_123',
                'name': 'get_weather',
                'arguments': '{"location": "Boston, MA"}',
            },
            {
                'type': 'function_call_output',
                'id': 'fc_output_1',
                'call_id': 'call_123',
                'output': '{"temperature": "72°F", "condition": "Sunny"}',
            },
            {
                'type': 'message',
                'role': 'assistant',
                'id': 'msg_abc123',
                'status': 'completed',
                'content': [
                    {
                        'type': 'output_text',
                        'text': 'The weather in Boston is currently 72°F and sunny. This looks like perfect weather for a picnic!',
                        'annotations': []
                    }
                ]
            },
            {
                'type': 'message',
                'role': 'user',
                'content': [
                    {
                        'type': 'input_text',
                        'text': 'Is that good weather for a picnic?',
                    },
                ],
            },
        ],
        'max_output_tokens': 9000,
    }
)

Необязательное поле ПолеПоля id является необязательным для function_call_output объектов. Только type, call_id, и output обязательны — call_id — это то, что связывает вывод с его источником. function_call. Примеры выше включают в себя id для полноты картины, но вы можете смело его опустить.

Выходные данные мультимодального инструмента

function_call_output.output принимает либо строку, либо массив частей входного содержимого (input_text, input_image, input_file) — та же форма, что и содержимое пользовательских сообщений. Используйте форму массива для возврата изображений или файлов из инструмента; нетекстовые части пересылаются только в поддерживаемые мультимодальные модели.

{
  "type": "function_call_output",
  "call_id": "call_123",
  "output": [
    {
      "type": "input_text",
      "text": "{\"results\":[{\"title\":\"Golden Gate Bridge\"}]}"
    },
    {
      "type": "input_image",
      "image_url": "https://example.com/image.jpg"
    }
  ]
}

Вызовы инструментов потоковой передачи

Отслеживайте вызовы инструментов в режиме реального времени с помощью потоковой передачи:

const response = await fetch('https://api.llmstore.ru/v1/responses', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_LLMSTORE_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'openai/o4-mini',
    input: [
      {
        type: 'message',
        role: 'user',
        content: [
          {
            type: 'input_text',
            text: 'What is the weather like in Tokyo, Japan? Please check the weather.',
          },
        ],
      },
    ],
    tools: [weatherTool],
    tool_choice: 'auto',
    stream: true,
    max_output_tokens: 9000,
  }),
});

const reader = response.body?.getReader();
const decoder = new TextDecoder();

while (true) {
  const { done, value } = await reader.read();
  if (done) break;

  const chunk = decoder.decode(value);
  const lines = chunk.split('\n');

  for (const line of lines) {
    if (line.startsWith('data: ')) {
      const data = line.slice(6);
      if (data === '[DONE]') return;

      try {
        const parsed = JSON.parse(data);
        if (parsed.type === 'response.output_item.added' &&
            parsed.item?.type === 'function_call') {
          console.log('Function call:', parsed.item.name);
        }
        if (parsed.type === 'response.function_call_arguments.done') {
          console.log('Arguments:', parsed.arguments);
        }
      } catch (e) {
        // Skip invalid JSON
      }
    }
  }
}

import requests
import json

response = requests.post(
    'https://api.llmstore.ru/v1/responses',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer YOUR_LLMSTORE_API_KEY',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'model': 'openai/o4-mini',
        'input': [
            {
                'type': 'message',
                'role': 'user',
                'content': [
                    {
                        'type': 'input_text',
                        'text': 'What is the weather like in Tokyo, Japan? Please check the weather.',
                    },
                ],
            },
        ],
        'tools': [weather_tool],
        'tool_choice': 'auto',
        'stream': True,
        'max_output_tokens': 9000,
    },
    stream=True
)

for line in response.iter_lines():
    if line:
        line_str = line.decode('utf-8')
        if line_str.startswith('data: '):
            data = line_str[6:]
            if data == '[DONE]':
                break
            try:
                parsed = json.loads(data)
                if (parsed.get('type') == 'response.output_item.added' and
                    parsed.get('item', {}).get('type') == 'function_call'):
                    print(f"Function call: {parsed['item']['name']}")
                if parsed.get('type') == 'response.function_call_arguments.done':
                    print(f"Arguments: {parsed.get('arguments', '')}")
            except json.JSONDecodeError:
                continue

Проверка инструмента

Убедитесь, что вызовы инструментов имеют правильную структуру:

{
  "type": "function_call",
  "id": "fc_abc123",
  "call_id": "call_xyz789",
  "name": "get_weather",
  "arguments": "{\"location\":\"Seattle, WA\"}"
}

Обязательные поля:

type: Всегда “function_call”
id: Уникальный идентификатор объекта вызова функции.
name: Определение инструмента сопоставления имен функций
arguments: Действительная строка JSON с параметрами функции.
call_id: Уникальный идентификатор вызова.

Лучшие практики

Четкое описание: предоставьте подробное описание функций и пояснения параметров.
Правильные схемы: используйте действительную схему JSON для параметров.
Обработка ошибок: обработка случаев, когда инструменты не могут быть вызваны.
Параллельное выполнение: создавайте инструменты для независимой работы, когда это возможно.
Поток разговора: включайте ответы инструментов в последующие запросы контекста.

Следующие шаги

Узнайте о Веб-поиске интеграция
Исследуйте Рассуждение с инструментами
Обзор Основное использование основы

Руководства API

Responses API

Версионирование

Эндпоинты

Базовое определение инструмента

Варианты выбора инструмента

Специальный инструмент Force

Отключить вызов инструмента

Несколько инструментов

Параллельные вызовы инструментов

Ответ на вызов инструмента

Ответы инструмента в разговоре

Выходные данные мультимодального инструмента

Вызовы инструментов потоковой передачи

Проверка инструмента

Лучшие практики

Следующие шаги

​Базовое определение инструмента

​Варианты выбора инструмента

​Специальный инструмент Force

​Отключить вызов инструмента

​Несколько инструментов

​Параллельные вызовы инструментов

​Ответ на вызов инструмента

​Ответы инструмента в разговоре

​Выходные данные мультимодального инструмента

​Вызовы инструментов потоковой передачи

​Проверка инструмента

​Лучшие практики

​Следующие шаги

Базовое определение инструмента

Варианты выбора инструмента

Специальный инструмент Force

Отключить вызов инструмента

Несколько инструментов

Параллельные вызовы инструментов

Ответ на вызов инструмента

Ответы инструмента в разговоре

Выходные данные мультимодального инструмента

Вызовы инструментов потоковой передачи

Проверка инструмента

Лучшие практики

Следующие шаги