Chamada de ferramentas

A chamada de ferramentas (function calling) permite que um modelo peça ao seu código para executar uma função e depois use o resultado na resposta. O api14 usa o formato tools da OpenAI para todos os modelos que suportam ferramentas: OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Qwen, DeepSeek e outros. Para encontrar modelos com suporte a ferramentas, filtre pelos parâmetros suportados na lista de Modelos (supported_parameters inclui tools).

Parâmetros da requisição

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);

O ciclo

1. Envie messages e tools.
2. Se a resposta tiver finish_reason: "tool_calls", execute cada entrada em message.tool_calls.
3. Adicione a mensagem do assistente, depois uma mensagem { "role": "tool", "tool_call_id", "content" } por chamada, e envie a requisição novamente.
4. Repita até o modelo responder com conteúdo em texto simples.

Resposta com uma chamada de ferramenta:

{
  "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 }
}

A requisição seguinte inclui o resultado da ferramenta:

{
  "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\"}" }
  ]
}

Continue enviando tools em todas as requisições do ciclo. Muitos provedores rejeitam uma mensagem tool se a requisição não tiver definições de tools.

Dicas

• arguments é uma string de JSON. Faça o parse e valide, pois os modelos podem produzir JSON inválido.
• Com streaming, as chamadas de ferramenta chegam em fragmentos de delta.tool_calls indexados por index. Junte as strings de arguments antes de fazer o parse.
• Para direcionar apenas a provedores que suportam ferramentas, defina provider: { "require_parameters": true }. Veja Roteamento de provedores.
• Cada iteração do ciclo é uma requisição cobrada separadamente.

Erros

Um modelo que não suporta ferramentas pode retornar um 400 ou 404 do provedor ("No endpoints found that support tool use"). Os demais erros são os mesmos de Chat completions. Veja Erros.