エンドポイント

ツール呼び出し

モデルに関数の実行を依頼するツール呼び出しの解説です。OpenAI の tools 形式でのリクエストパラメーター、messages と tools を送って結果を返すループの手順、実装のヒント、エラーを説明します。OpenAI、Anthropic、Google、Mistral などのモデルで使えます。

プレイグラウンドで試す

ツール呼び出し(関数呼び出し)では、モデルがコードに関数の実行を依頼し、その結果を回答に使います。api14 は、ツールに対応するすべてのモデル(OpenAI、Anthropic、Google、Mistral、Qwen、DeepSeek など)で OpenAI の tools 形式を使います。ツールに対応するモデルを探すには、モデルの一覧で対応パラメーターを絞り込んでください(supported_parameters に tools が含まれます)。

リクエストパラメーター

パラメーター	型	説明
`tools`	array	`[{ "type": "function", "function": { "name", "description", "parameters" } }]`。`parameters` は JSON Schema です。
`tool_choice`	string \| object	`"auto"`(デフォルト)、`"none"`、`"required"`、または `{ "type": "function", "function": { "name": "get_weather" } }`。
`parallel_tool_calls`	boolean	1 ターンで複数のツール呼び出しを許可します(対応するモデルではデフォルトで `true`)。

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "openai/gpt-5-mini",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "What is the weather in Istanbul?"
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the current weather",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "city": {
              "type": "string"
            }
          },
          "required": [
            "city"
          ]
        }
      }
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.tool_calls);

ループ

messages と tools を送信します。
レスポンスが finish_reason: "tool_calls" の場合、message.tool_calls の各項目を実行します。
アシスタントのメッセージを追加し、呼び出しごとに { "role": "tool", "tool_call_id", "content" } のメッセージを 1 つ追加して、リクエストを再送します。
モデルが通常のコンテンツで回答するまで繰り返します。

ツール呼び出しを含むレスポンスは次のとおりです。

{
  "id": "gen-1760000000-tool1",
  "model": "anthropic/claude-sonnet-4.5",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "finish_reason": "tool_calls",
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": null,
        "tool_calls": [
          {
            "id": "call_01",
            "type": "function",
            "function": { "name": "get_weather", "arguments": "{\"city\":\"Istanbul\"}" }
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "usage": { "prompt_tokens": 182, "completion_tokens": 21, "total_tokens": 203, "cost": 0.000861 }
}

続きのリクエストには、ツールの結果を含めます。

{
  "model": "anthropic/claude-sonnet-4.5",
  "tools": [ ... same tools ... ],
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "What's the weather in Istanbul?" },
    { "role": "assistant", "content": null, "tool_calls": [ { "id": "call_01", "type": "function", "function": { "name": "get_weather", "arguments": "{\"city\":\"Istanbul\"}" } } ] },
    { "role": "tool", "tool_call_id": "call_01", "content": "{\"temp_c\": 21, \"sky\": \"clear\"}" }
  ]
}

ループ内のすべてのリクエストで tools を送り続けてください。多くのプロバイダーは、リクエストに tools の定義がないと tool メッセージを拒否します。

ヒント

arguments は JSON の文字列です。モデルは無効な JSON を生成することがあるため、解析して検証してください。
ストリーミングでは、ツール呼び出しは index をキーとする delta.tool_calls のフラグメントとして届きます。解析する前に arguments の文字列を結合してください。
ツールに対応するプロバイダーだけにルーティングするには、provider: { "require_parameters": true } を設定します。プロバイダールーティングを参照してください。
ループの各反復は、別々に課金されるリクエストです。

エラー

ツールに対応していないモデルは、上流の 400 または 404("No endpoints found that support tool use")を返すことがあります。そのほかのエラーは Chat Completions と同じです。エラーを参照してください。