功能特性
函数调用（Function Calling）
让模型调用你定义的工具，获取外部数据或执行操作
函数调用让模型能够根据对话内容，决定是否调用你预先定义的工具，并生成结构化的调用参数。你的程序执行工具后，把结果回传给模型，由模型给出最终回答。
适用模型
在模型详情页的"模型能力"中查看是否支持 工具调用，例如 gpt-5.5、claude-sonnet-5、qwen3.7-plus。
示例
完整流程分两轮：第一轮模型返回 tool_calls，第二轮把工具结果以 role: "tool" 回传。
import json
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://netnexus.top/api/v1")
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "查询指定城市的实时天气",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {"city": {"type": "string", "description": "城市名，如 北京"}},
"required": ["city"],
},
},
}
]
messages = [{"role": "user", "content": "北京今天天气怎么样？"}]
first = client.chat.completions.create(model="gpt-5.5", messages=messages, tools=tools)
msg = first.choices[0].message
messages.append(msg)
for call in msg.tool_calls or []:
args = json.loads(call.function.arguments)
result = {"city": args["city"], "weather": "晴", "temperature": "26°C"} # 这里调用你自己的天气服务
messages.append({"role": "tool", "tool_call_id": call.id, "content": json.dumps(result, ensure_ascii=False)})
final = client.chat.completions.create(model="gpt-5.5", messages=messages, tools=tools)
print(final.choices[0].message.content)注意事项
- 工具的
description和参数说明写得越清楚，模型越能准确判断何时调用。 - 模型生成的参数需要在你的程序中校验后再执行，尤其是涉及写操作的工具。
- 通过
tool_choice可控制调用策略：auto（默认，由模型决定）、none（不调用）等，具体支持以模型为准。