函数调用

模型提出工具名称和参数，应用决定是否执行、如何执行。API 不会替你运行本地函数。先选用支持工具调用的模型，并完成快速开始。

完成一次工具调用闭环

下面用无副作用的本地加法工具演示。安装 openai，并设置 FENNO_API_KEY 和 FENNO_MODEL。


import os
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(
    base_url="https://api.fenno.ai/v1",
    api_key=os.environ["FENNO_API_KEY"],
    timeout=60.0,
    max_retries=0,
)
import json
 
tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "add",
        "description": "Add two numbers.",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"a": {"type": "number"}, "b": {"type": "number"}},
            "required": ["a", "b"],
            "additionalProperties": False,
        },
    },
}]
messages = [{"role": "user", "content": "Use add to calculate 12 + 30."}]
first = client.chat.completions.create(
    model=os.environ["FENNO_MODEL"], messages=messages, tools=tools,
)
message = first.choices[0].message
if message.tool_calls:
    messages.append(message.model_dump(exclude_none=True))
    for call in message.tool_calls:
        if call.function.name != "add":
            raise ValueError("Tool not allowed")
        args = json.loads(call.function.arguments)
        if set(args) != {"a", "b"} or any(type(v) not in (int, float) for v in args.values()):
            raise ValueError("Invalid arguments")
        result = {"sum": args["a"] + args["b"]}
        messages.append({
            "role": "tool", "tool_call_id": call.id, "content": json.dumps(result),
        })
    final = client.chat.completions.create(
        model=os.environ["FENNO_MODEL"], messages=messages,
    )
    print(final.choices[0].message.content)
else:
    print(message.content)

最后一次请求故意不再提供工具，让示例在一轮工具调用后结束。生产 Agent 可以继续循环，但必须限制工具轮数、总耗时和成本。

按协议匹配格式

协议	工具定义	模型请求	应用回传
Chat Completions	`tools[].function`	`message.tool_calls[]`	`tool` 消息，携带对应 `tool_call_id`
Responses	`tools[]` 中平铺的函数字段	`output[]` 中的 `function_call` 项	`function_call_output`，通过 `call_id` 关联
Anthropic Messages	`name`、`description`、`input_schema`	`tool_use` 内容块	user 消息中的 `tool_result`，通过 `tool_use_id` 关联

先把 assistant 的完整工具调用消息放进历史，再追加执行结果；每个调用都要有对应结果。响应 ID 和工具调用 ID 不能混用。手动维护 Responses 历史时，也要保留相关的非文本输出项。

工具选择与并行调用

在模型支持的前提下，tool_choice 可允许模型自行选择、禁用工具或指定某个工具，不同协议的写法不同。“要求模型调用工具”不等于给工具授予执行权限。

模型可能一次请求多个工具。只有相互独立、可安全执行的只读操作才适合并行，每个结果都必须绑定自己的调用 ID。流式参数要收齐后再验证。

执行安全边界

服务端同时校验 JSON 和业务约束；schema 不能代替权限检查。
使用明确的工具白名单，不执行模型生成的任意代码，也不动态查找任意函数。
支付、删除、部署等副作用操作应要求确认。
为副作用操作设置超时、结果大小限制和应用级去重。
工具结果同样是不可信输入，不要把密钥放进回传给模型的结果。

继续阅读流式输出、Chat Completions、Responses和 Messages。