Chamada de funções (ferramentas)

Como usar chamadas de função (uso de ferramentas) com a GetVibe API: os parâmetros tools e tool_choice e uma conversa de ferramentas em várias etapas. Loop completo de agente em Python e curl.

A chamada de funções (uso de ferramentas) permite que o modelo solicite chamadas às suas funções e receba o resultado de volta. Compatível com todos os modelos compatíveis com a OpenAI.

Parâmetros

Parâmetro	Tipo	Descrição
`tools`	arrayGPT · Claude	Lista de ferramentas. Cada objeto: { type: "function", function: { name, description, parameters } }.
`tool_choice`	string \| objectGPT · Claude	"auto" (o modelo decide), "none" (não chamar), "required" (deve chamar) ou { type: "function", function: { name } } — uma ferramenta específica.
`parallel_tool_calls`	booleanGPT	true — o modelo solicita várias ferramentas ao mesmo tempo. O padrão é true. Claude não oferece suporte a essa flag, mas faz chamadas paralelas por conta própria.

Exemplo: chamada única

curl https://getvibeapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GETVIBE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-sol",
    "tools": [{
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Returns the current weather in a city",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "city": { "type": "string", "description": "City name" }
          },
          "required": ["city"]
        }
      }
    }],
    "tool_choice": "auto",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the weather in London?"}]
  }'

Vários turnos: passando o resultado de volta

Depois que a ferramenta for chamada, adicione uma mensagem de função tool com o resultado e envie a próxima solicitação.

# messages after the first response with tool_call:
messages = [
    {"role": "user", "content": "What is the weather in London?"},
    # model response with the tool call
    {"role": "assistant", "tool_calls": msg.tool_calls, "content": None},
    # the result of your function
    {
        "role": "tool",
        "tool_call_id": msg.tool_calls[0].id,
        "content": json.dumps({"city": "London", "temp": 18, "desc": "Cloudy"}),
    },
]
resp2 = client.chat.completions.create(model="gpt-6.1-sol", tools=tools, messages=messages)
print(resp2.choices[0].message.content)
# → "It is currently 18°C and cloudy in London."

Exemplo de resposta (tool_call)

{
  "choices": [{
    "message": {
      "role": "assistant",
      "content": null,
      "tool_calls": [{
        "id": "call_abc123",
        "type": "function",
        "function": {
          "name": "get_weather",
          "arguments": "{\"city\":\"London\"}"
        }
      }]
    },
    "finish_reason": "tool_calls"
  }]
}

Os campos tools e tool_choice são aceitos no formato compatível com OpenAI; o suporte efetivo depende do modelo escolhido. Não dependa de repasse byte a byte nem de campos de resposta específicos do upstream.

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