ファンクションコーリング

from openai import OpenAI
import json
 
client = OpenAI(
    base_url="https://as.apinoma.com/v1",
    api_key="<あなたの APINOMA_API_KEY>"
)

# 1. ツールを定義
tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "指定した都市のリアルタイムの天気情報を取得します",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "city": {
                    "type": "string",
                    "description": "都市名（例：東京、大阪）"
                },
                "unit": {
                    "type": "string",
                    "enum": ["celsius", "fahrenheit"],
                    "description": "温度の単位"
                }
            },
            "required": ["city"]
        }
    }
}]

# 2. リクエストを送信
messages = [{"role": "user", "content": "東京の今日の天気はどうですか？"}]

response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-4o",
    messages=messages,
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)
 
message = response.choices[0].message

# 3. ツール呼び出しを処理
if message.tool_calls:
    for tool_call in message.tool_calls:
        args = json.loads(tool_call.function.arguments)

        # 4. 自分の関数を実行
        result = get_weather(args["city"])  # あなた自身の実装

        # 5. 結果をモデルに送り返す
        messages.append(message)
        messages.append({
            "role": "tool",
            "tool_call_id": tool_call.id,
            "content": json.dumps(result)
        })

    # 最終的な応答を取得
    final = client.chat.completions.create(
        model="openai/gpt-4o",
        messages=messages,
        tools=tools
    )
    print(final.choices[0].message.content)

import anthropic
 
client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://as.apinoma.com/anthropic",
    api_key="<あなたの APINOMA_API_KEY>"
)
 
response = client.messages.create(
    model="anthropic/claude-sonnet-4.6",
    max_tokens=1024,
    tools=[{
        "name": "get_weather",
        "description": "指定した都市のリアルタイムの天気情報を取得します",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "city": {"type": "string", "description": "都市名"}
            },
            "required": ["city"]
        }
    }],
    messages=[{"role": "user", "content": "東京の今日の天気はどうですか？"}]
)
 
# tool_use content block を処理
for block in response.content:
    if block.type == "tool_use":
        print(f"ツール呼び出し: {block.name}, 引数: {block.input}")

# モデルは複数のツール呼び出しを同時に要求する場合があります
if message.tool_calls:
    # すべてのツール呼び出しを並列実行
    import asyncio
 
    async def execute_tools(tool_calls):
        tasks = []
        for tc in tool_calls:
            args = json.loads(tc.function.arguments)
            tasks.append(execute_function(tc.function.name, args))
        return await asyncio.gather(*tasks)