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工具调用

在 Chat Completions、Responses 和 Anthropic Messages 中声明工具、处理模型返回的调用并回传结果，以及 GPT-6 工具调用的路径规则。

工作方式​

工具不是单独的接口，而是挂在对话接口上的参数：

  1. 请求时声明 tools；
  2. 模型返回要调用的工具和参数；
  3. 你在本地执行工具，把结果追加到对话中再次请求；
  4. 模型根据工具结果给出最终回复。

不同接口的字段不同，请按所用接口查看对应小节。

Chat Completions​

适用于 GPT 对话模型、GLM、Kimi、DeepSeek，以及通过 OpenAI 格式调用的 Claude。

第一次请求：携带 tools 和 tool_choice。

bash
curl https://run.fluxlane.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $FLUXLANE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "模型名称",
  "messages": [{"role": "user", "content": "北京今天天气如何？"}],
  "tools": [{
    "type": "function",
    "function": {
      "name": "get_weather",
      "description": "查询指定城市的天气",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {"city": {"type": "string"}},
        "required": ["city"]
      }
    }
  }],
  "tool_choice": "auto"
}'

模型返回：调用信息在 message.tool_calls 中。

json
{
  "role": "assistant",
  "tool_calls": [{
    "id": "call_abc123",
    "type": "function",
    "function": {
      "name": "get_weather",
      "arguments": "{\"city\":\"北京\"}"
    }
  }]
}

回传结果：把上一步的 assistant 消息原样追加，再追加一条 role 为 tool、带对应 tool_call_id 的消息。示例中的 call_abc123 需换成上一次响应返回的 id。

bash
curl https://run.fluxlane.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $FLUXLANE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "模型名称",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "北京今天天气如何？"},
    {
      "role": "assistant",
      "tool_calls": [{
        "id": "call_abc123",
        "type": "function",
        "function": {"name": "get_weather", "arguments": "{\"city\":\"北京\"}"}
      }]
    },
    {"role": "tool", "tool_call_id": "call_abc123", "content": "晴，26°C"}
  ],
  "tools": [{
    "type": "function",
    "function": {
      "name": "get_weather",
      "description": "查询指定城市的天气",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {"city": {"type": "string"}},
        "required": ["city"]
      }
    }
  }],
  "tool_choice": "auto"
}'

Kimi 需要原样回传 assistant 消息，并逐条回传每个工具调用的结果。

GPT-6 的工具调用路径​

GPT-6 在 Chat Completions 上默认开启推理，此时携带 tools 会被拒绝。按模型选择路径：

模型纯文本对话工具调用
gpt-6-astra/v1/chat/completions只能用 /v1/responses
gpt-6-luna/v1/chat/completions同一路径，并带 reasoning_effort: none
gpt-6-sol/v1/chat/completions/v1/responses，或同一路径并带 reasoning_effort: none
gpt-5-codex、gpt-5.1-codex、gpt-5.1-codex-mini、gpt-5.6-luna只用 /v1/responses同一路径

在 Chat Completions 上为 gpt-6-luna、gpt-6-sol 使用工具时，须带 "reasoning_effort": "none"，输出长度用 max_completion_tokens，回传方式与上面相同：

bash
curl https://run.fluxlane.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $FLUXLANE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "gpt-6-luna",
  "max_completion_tokens": 1024,
  "reasoning_effort": "none",
  "messages": [{"role": "user", "content": "北京今天天气如何？"}],
  "tools": [{
    "type": "function",
    "function": {
      "name": "get_weather",
      "description": "查询指定城市的天气",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {"city": {"type": "string"}},
        "required": ["city"]
      }
    }
  }],
  "tool_choice": "auto"
}'

Responses​

工具声明为扁平结构，输出长度用 max_output_tokens。以 gpt-6-sol 为例（gpt-6-astra 写法相同）：

bash
curl https://run.fluxlane.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $FLUXLANE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "gpt-6-sol",
  "max_output_tokens": 1024,
  "input": "北京今天天气如何？",
  "tools": [{
    "type": "function",
    "name": "get_weather",
    "description": "查询指定城市的天气",
    "parameters": {
      "type": "object",
      "properties": {"city": {"type": "string"}},
      "required": ["city"]
    }
  }]
}'

模型在 output 中返回 type 为 function_call 的条目：

json
{
  "type": "function_call",
  "call_id": "call_abc123",
  "name": "get_weather",
  "arguments": "{\"city\":\"北京\"}"
}

把调用条目和 function_call_output 追加到 input 后再次请求。call_abc123 需换成上一次响应返回的 call_id：

bash
curl https://run.fluxlane.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $FLUXLANE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "gpt-6-sol",
  "max_output_tokens": 1024,
  "input": [
    {"role": "user", "content": "北京今天天气如何？"},
    {"type": "function_call", "call_id": "call_abc123", "name": "get_weather", "arguments": "{\"city\":\"北京\"}"},
    {"type": "function_call_output", "call_id": "call_abc123", "output": "晴，26°C"}
  ],
  "tools": [{
    "type": "function",
    "name": "get_weather",
    "description": "查询指定城市的天气",
    "parameters": {
      "type": "object",
      "properties": {"city": {"type": "string"}},
      "required": ["city"]
    }
  }]
}'

DeepSeek 在本路径上同样使用 {"type": "function", ...} 声明工具，会忽略 web_search、file_search 等内置工具；工具返回的图片放在 output 的 input_image 里。

Anthropic Messages​

tools 使用 input_schema。模型返回 tool_use 内容块后，在下一条 user 消息里用 tool_result 回传。toolu_abc123 需换成上一次响应返回的 id。

bash
curl https://run.fluxlane.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $FLUXLANE_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "claude-haiku-4-5-20251001",
  "max_tokens": 1024,
  "tools": [{
    "name": "get_weather",
    "description": "查询指定城市的天气",
    "input_schema": {
      "type": "object",
      "properties": {"city": {"type": "string"}},
      "required": ["city"]
    }
  }],
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "北京今天天气如何？"},
    {"role": "assistant", "content": [
      {"type": "tool_use", "id": "toolu_abc123", "name": "get_weather", "input": {"city": "北京"}}
    ]},
    {"role": "user", "content": [
      {"type": "tool_result", "tool_use_id": "toolu_abc123", "content": "晴，26°C"}
    ]}
  ]
}'

第一次请求只需要 tools 和第一条 user 消息；上例展示的是回传结果时的完整消息结构。

参考​