OpenAI API 函数调用（function calling）怎么写：tools 定义、function_call_output 回传、strict 模式

本文根据 OpenAI 官方《Function calling》整理，资料核对于 2026-11-05。配图为本站整理的示意图，不是界面截图。代码里的模型名取自官方当天示例，请以官方模型页为准。本站（bigolab.com）不是 OpenAI 官方网站。API 是按用量计费的独立服务，与 ChatGPT 订阅分开计算，Key 的获取见 /guides/openai-api-key。

适用于谁

• 想让模型“动手”的开发者：查数据库、查天气、查订单、发邮件，由模型决定调不调、传什么参数；
• 已经能发出第一个请求（见 /guides/openai-api-python-quickstart），但没写过工具调用的人；
• 对 Responses 请求格式还不熟的人，可以先看 /guides/openai-responses-api。

结论先说

1. 模型自己不会执行你的函数。 它只会返回“我想调用某函数、参数是什么”，真正执行的是你的程序。
2. 一次完整调用要两次请求以上：第一次带 tools，第二次把函数结果带回去，才能得到最终回答。
3. 函数用 JSON schema 描述，字段是 type、name、description、parameters、strict。
4. 官方建议始终开启 strict，让调用严格符合你的 schema；开启后要求每个对象 additionalProperties 为 false，且所有字段都在 required 里。
5. 回传结果用 function_call_output，必须带上对应的 call_id，否则模型对不上是哪一次调用。

图：本站根据 OpenAI 官方《Function calling》 整理的示意图

一、先认识三个词

官方用三个词解释：

• 工具（tool）：你告诉模型“你可以用”的能力，比如 get_weather，参数是 location；
• 工具调用（tool call）：模型看了提示后，认为要完成任务就得用某个工具，于是返回的一种特殊响应；
• 工具调用输出（tool call output）：你的程序执行后产生的结果，可以是 JSON 或纯文本，并要引用具体那次调用的 call_id。

官方还区分：函数是用 JSON schema 定义的一种工具；除此之外还有处理自由文本的自定义工具，以及平台内置工具（联网搜索、代码解释器、MCP 等）。本文只讲函数。

二、定义函数

函数通常放在每次请求的 tools 参数里。官方给的字段：

示例（Python 字典写法，布尔值是 True、False）：

python
tools = [
    {
        "type": "function",
        "name": "get_weather",
        "description": "查询某个城市当前的天气。",
        "strict": True,
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {
                    "type": "string",
                    "description": "城市和国家，例如 Bogota, Colombia",
                },
                "units": {
                    "type": ["string", "null"],
                    "enum": ["celsius", "fahrenheit", None],
                    "description": "温度单位，不确定时传 null",
                },
            },
            "required": ["location", "units"],
            "additionalProperties": False,
        },
    }
]

这里 units 是可选参数，但在 strict 模式下仍然要列进 required，用 ["string", "null"] 表示可以为空，这是官方说明的写法。enum 里加 None 是本站为了让枚举与 null 类型一致做的补充，官方示例只写了两个单位，如遇校验报错以官方当天文档为准。

三、完整示例：Python

下面的结构对应官方五步。函数是本站写的假数据，只为演示流程：

python
import json
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

def get_weather(location, units=None):
    # 这里应当换成真正查天气的代码
    return {"location": location, "temperature": 25, "unit": units or "celsius"}

input_list = [{"role": "user", "content": "巴黎今天天气怎么样？"}]

# 1. 带着 tools 发第一次请求
response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",  # 以官方模型页当天为准
    tools=tools,
    input=input_list,
)

# 保留模型输出，下一次请求要一起带上
input_list += response.output

# 2~4. 找出 function_call，执行，把结果加进 input
for item in response.output:
    if item.type == "function_call" and item.name == "get_weather":
        args = json.loads(item.arguments)
        result = get_weather(**args)
        input_list.append({
            "type": "function_call_output",
            "call_id": item.call_id,
            "output": json.dumps(result, ensure_ascii=False),
        })

# 5. 带着结果再请求一次，拿最终回答
response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    tools=tools,
    input=input_list,
)
print(response.output_text)

三个要点：

• item.arguments 是 JSON 字符串，要自己 json.loads；
• call_id 必须原样带回；
• 官方说推理模型返回的推理项在回传结果时也必须一起传回，上面“整体加入 response.output”的写法就满足这一点。

四、完整示例：Node.js

保存为 .mjs 文件运行。官方 Node 示例还用到一个 toResponseInputItems 辅助函数来整理输出，这里为了简洁，直接展开 response.output；这一处是本站改写，若你的 SDK 版本提示类型不符，请按官方当天示例使用辅助函数。

javascript
import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI();

const tools = [
  {
    type: "function",
    name: "get_weather",
    description: "查询某个城市当前的天气。",
    strict: true,
    parameters: {
      type: "object",
      properties: {
        location: { type: "string", description: "城市和国家" },
      },
      required: ["location"],
      additionalProperties: false,
    },
  },
];

function getWeather(location) {
  return { location, temperature: 25, unit: "celsius" }; // 换成真实查询
}

const input = [{ role: "user", content: "巴黎今天天气怎么样？" }];

let response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-6-astra", // 以官方模型页当天为准
  tools,
  input,
});

input.push(...response.output);

for (const item of response.output) {
  if (item.type !== "function_call") continue;
  if (item.name === "get_weather") {
    const { location } = JSON.parse(item.arguments);
    input.push({
      type: "function_call_output",
      call_id: item.call_id,
      output: JSON.stringify(getWeather(location)),
    });
  }
}

response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-6-astra",
  tools,
  input,
});
console.log(response.output_text);

五、一次可能有多个调用

官方提醒：模型的响应里可能有零个、一个或多个函数调用，所以最好假定会有多个。官方的示例里，一次响应同时包含两个 get_weather 和一个 send_email。写法上就是上面那个 for 循环：遍历 output，每遇到一个 function_call 就执行一次，各自回传带自己 call_id 的结果。

如果函数没有返回值（比如发邮件），官方建议回一个表示成败的字符串，例如 "success"。如果函数要返回图片或文件，可以传图片或文件对象的数组而不是字符串。

六、strict、tool_choice 和并行调用

图：本站根据 OpenAI 官方《Function calling》 整理的示意图

strict：设为 true 时，调用会可靠地符合 schema，而不是尽力而为。条件是每个对象 additionalProperties 设为 false、所有 properties 都列在 required。如果你发了 strict: true 但 schema 不满足，请求会被拒绝并说明缺了哪些约束。官方还说：省略 strict 时，Responses 会尽量把 schema 归一化成严格模式，做不到才回退成非严格；想保持非严格要显式写 strict: false。

tool_choice：默认 auto。required 表示必须调用一个或多个函数；也可以强制调用某个指定函数；allowed_tools 能限定可调用的子集，官方说这样做不用改动传入的工具列表，有利于提示词缓存省钱；设 none 等于没传函数。

并行：模型一轮里可能调多个函数。设 parallel_tool_calls 为 false 可保证每轮最多零个或一个调用。

七、官方的几条写法建议

• 函数名、参数说明写清楚，说明格式和输出含义；
• 用枚举和对象结构避免非法状态，官方举例 toggle_light(on, off) 就允许出现不合法的调用；
• 已经知道的参数别让模型填，比如你手里已有 order_id，就在代码里传，不要做成参数；
• 总是连续调用的函数，合并成一个；
• 一开始可用的函数尽量少，官方软性建议少于 20 个。

还有一点和费用有关：官方说函数定义会占上下文，并按输入 token 计费，函数多或描述长时要注意。价格以官方价格页当天为准，见 /guides/openai-api-price-official-table。

常见问题

Q：模型返回了函数调用，为什么 output_text 是空的？

正常。这一轮模型的输出是 function_call 项，不是文字。执行函数、回传结果后的那次请求才有最终文字。

Q：想边生成边显示函数参数？

官方说流式也支持函数调用，会出现 response.function_call_arguments.delta 之类的事件，基础写法见 /guides/openai-api-streaming。

Q：我要的是固定格式的 JSON 回答，不是调函数？

那是结构化输出，见 /guides/openai-api-structured-outputs。

Q：请求被限流了？

见 /guides/openai-api-429-error。

参考资料

• OpenAI 官方：Function calling — https://developers.openai.com/api/docs/guides/function-calling