OpenAI API 中的函式呼叫

函式呼叫可讓您將 OpenAI 模型連接至外部工具和系統。這項功能用途廣泛，例如賦予 AI 助理更多能力，或讓您的應用程式與大型語言模型深度整合。

詳情請參閱我們的函式呼叫開發人員指南。

2024 年 6 月，我們推出了結構化輸出。對於支援的模型和要求設定，當模型發出函式呼叫時，只要結構描述採用支援的 JSON Schema 子集並符合嚴格模式的要求，在函式定義中設定 strict: true，即可確保生成的引數符合所提供的結構描述。使用不受支援或不合規結構描述的要求會遭拒絕並傳回錯誤。

2024 年 10 月，我們推出了「生成任何內容」功能。開發人員可以描述函式、直接貼上函式內容，或貼上程式碼，以生成有效的函式結構描述。若要進一步瞭解「生成任何內容」，請參閱這篇說明中心文章。

如何使用函式呼叫？

函式呼叫適用於大量使用案例，例如：

• 讓助理擷取資料：

• 讓助理採取動作：

• 讓助理執行運算：

• 建構豐富的工作流程：

• 擷取原始文字，接著將其轉換為結構化資料並儲存到資料庫的資料擷取管線。

函式呼叫受 Responses API 支援，該 API 統一了先前分散於 Chat Completions API 和 Assistants API 的功能。

如何使用 JSON 模式？

開啟 JSON 模式時，模型的輸出會確保為有效的 JSON，但某些邊緣情況例外；你應偵測並妥善處理。

若要透過 Chat Completions API 要求 JSON 模式，請在支援的模型上將 response_format 設為 { "type": "json_object" }。使用 Responses API 時，請在適用情況下將 text.format 設為 { "type": "json_object" }，例如 text: { "format": { "type": "json_object" } }。在任一 API 中，JSON 模式只有在符合模型、訊息和工具的先決條件時才會運作（例如，模型支援 json_object、對話包含產生 JSON 的指示，且任何工具限制皆相容）。在有效輸入內容中，至少一則請求訊息或輸入訊息必須包含不區分大小寫形式的 json，例如 JSON、json 或 Json；否則 API 會傳回錯誤。在 Responses 中，僅有最上層的 instructions 欄位並不足以通過此驗證。在相容的模型/路徑上使用函式呼叫時，JSON 限制會自動套用至函式呼叫引數；不相容的模型或工具/回應格式組合可能遭到拒絕，或可能不使用受 JSON 限制的取樣。

重要注意事項：

• 使用 JSON 模式時，你必須一律透過對話中的某則訊息指示模型產生 JSON，例如透過你的系統訊息。如果未包含產生 JSON 的明確指示，模型可能會產生無止盡的空白字元串流，而請求可能會持續執行，直到達到 Token 限制。為協助確保你不會忘記，除非相關輸入訊息或指示中包含某種形式且不區分大小寫的 json 一詞，否則 JSON 模式會拒絕請求。

• JSON 模式不保證輸出符合任何特定結構描述，只保證其為有效且可剖析而無錯誤。你應使用結構化輸出以確保其符合你的結構描述；若無法這麼做，則應使用驗證程式庫，並視需要重試，以確保輸出符合你想要的結構描述。

• 你的應用程式必須偵測並處理可能導致模型輸出不是完整 JSON 物件的邊緣情況（見下文）