函数调用深入 — OpenAI、Anthropic、Gemini

三大前沿提供商在2024年趋同于相同的工具调用循环，然后在其他一切上分道扬镳。OpenAI使用 tools 和 tool_calls。Anthropic使用 tool_use 和 tool_result 块。Gemini使用 functionDeclarations 和唯一id关联。本课并排对比三者，使在一个提供商上发布的代码在移植时不会中断。

类型： 构建 语言： Python（标准库，模式翻译器） 前置条件： Phase 13 · 01（工具接口） 时间： ~75分钟

学习目标

• 陈述OpenAI、Anthropic和Gemini函数调用负载之间的三个形状差异（声明、调用、结果）。
• 将一个工具声明翻译为所有三个提供商格式，并预测严格模式约束的不同之处。
• 在每个提供商中使用 tool_choice 来强制、禁止或自动选择工具调用。
• 了解每个提供商的硬限制（工具数量、模式深度、参数长度）以及违反限制时的错误签名。

问题所在

函数调用请求的形状因提供商而异。2026年生产栈的三个具体示例：

OpenAI Chat Completions / Responses API。 你传递 tools: [{type: "function", function: {name, description, parameters, strict}}]。模型的响应包含 choices[0].message.tool_calls: [{id, type: "function", function: {name, arguments}}]，其中 arguments 是你必须解析的JSON字符串。严格模式（strict: true）通过约束解码强制模式合规。

Anthropic Messages API。 你传递 tools: [{name, description, input_schema}]。响应以 content: [{type: "text"}, {type: "tool_use", id, name, input}] 形式返回。input 已经解析（一个对象，不是字符串）。你用包含 {type: "tool_result", tool_use_id, content} 块的新 user 消息回复。

Google Gemini API。 你传递 tools: [{functionDeclarations: [{name, description, parameters}]}]（嵌套在 functionDeclarations 下）。响应以 candidates[0].content.parts: [{functionCall: {name, args, id}}] 形式到达，其中 id 在Gemini 3及以上版本中用于并行调用关联。你用 {functionResponse: {name, id, response}} 回复。

相同的循环。不同的字段名称、不同的嵌套、不同的字符串与对象约定、不同的关联机制。在OpenAI上编写天气Agent的团队需要两天移植到Anthropic，又需要一天移植到Gemini，仅用于管道工作。

本课构建一个翻译器，将三种格式统一为一个规范工具声明，并在边缘路由。Phase 13 · 17将相同模式泛化为LLM网关。

核心概念

共同结构

每个提供商需要五样东西：

1. 工具列表。 每个工具的名称、描述和输入模式。
2. 工具选择。 强制特定工具、禁止工具或让模型决定。
3. 调用发出。 命名工具和参数的结构化输出。
4. 调用id。 将响应与正确的调用关联（并行时重要）。
5. 结果注入。 将结果与调用关联的消息或块。

逐字段形状差异

你会实际碰到的限制

• OpenAI。 每个请求128个工具。模式深度5。参数字符串 <= 8192字节。严格模式要求无 $ref，无重叠的 oneOf/anyOf/allOf，每个属性列在 required 中。
• Anthropic。 每个请求64个工具。模式深度实际上无限制但实际限制为10。无严格模式标志；模式是契约，模型倾向于遵守。
• Gemini。 每个请求64个函数。模式类型是OpenAPI 3.0子集（与JSON Schema 2020-12略有分歧）。并行调用自Gemini 3起有唯一id。

tool_choice 行为

每个人都支持的三种模式，命名不同。

• Auto。 模型选择工具或文本。默认。
• Required / Any。 模型必须调用至少一个工具。
• None。 模型不得调用工具。

加上每个提供商独有的一种模式：

• OpenAI。 按名称强制特定工具。
• Anthropic。 按名称强制特定工具；disable_parallel_tool_use 标志区分单次与多次。
• Gemini。 mode: "VALIDATED" 将每个响应通过模式验证器路由，无论模型意图。

并行调用

OpenAI的 parallel_tool_calls: true（默认）在一个assistant消息中发出多个调用。你运行所有调用并用包含每个 tool_call_id 一个条目的批量工具角色消息回复。Anthropic历史上做单次调用；disable_parallel_tool_use: false（Claude 3.5起默认）启用多次。Gemini 2允许并行调用但不给稳定id；Gemini 3添加UUID，使乱序响应干净地关联。

流式传输

三个提供商都支持流式工具调用。线路格式不同：

• OpenAI。 tool_calls[i].function.arguments 的增量块逐步到达。你累积直到 finish_reason: "tool_calls"。
• Anthropic。 block-start / block-delta / block-stop 事件。input_json_delta 块携带部分参数。
• Gemini。 streamFunctionCallArguments（Gemini 3新增）发出带有 functionCallId 的块，使多个并行调用可以交错。

Phase 13 · 03深入并行 + 流式重组。本课侧重于声明和单次调用形状。

错误与修复

无效参数错误看起来也不同。

• OpenAI（非严格）。 模型返回 arguments: "{bad json}"，你的JSON解析失败，你注入错误消息并重新调用。
• OpenAI（严格）。 验证在解码期间发生；无效JSON不可能出现，但 refusal 可以出现。
• Anthropic。 input 可能包含意外字段；模式是建议性的。服务器端验证。
• Gemini。 OpenAPI 3.0怪癖：对象字段上的 enum 被静默忽略；自行验证。

翻译器模式

你代码中的规范工具声明看起来像这样（你选择形状）：

Tool(
    name="get_weather",
    description="Use when ...",
    input_schema={"type": "object", "properties": {...}, "required": [...]},
    strict=True,
)

三个小函数将其翻译为三个提供商形状。code/main.py 中的线束正是这样做的，然后通过每个提供商的响应形状往返一个假工具调用。不需要网络 — 本课教授形状，不是HTTP。

生产团队将此翻译器包装在 AbstractToolset（Pydantic AI）、UniversalToolNode（LangGraph）或 BaseTool（LlamaIndex）中。Phase 13 · 17发布一个网关，在任何三个提供商前面暴露OpenAI形状的API。

实践

code/main.py 定义一个规范的 Tool 数据类和三个翻译器，它们发出OpenAI、Anthropic和Gemini声明JSON。然后它将每个形状的手工提供商响应解析为相同的规范调用对象，演示语义在表面下是相同的。运行它并并排对比三个声明。

关注点：

• 三个声明块仅在信封和字段名称上不同。
• 三个响应块在调用所在位置不同（顶级 tool_calls、content[] 块、parts[] 条目）。
• 一个 canonical_call() 函数从所有三个响应形状中提取 {id, name, args}。

交付

本课产生 outputs/skill-provider-portability-audit.md。给定一个针对某个提供商的函数调用集成，该技能生成可移植性审计：它依赖哪些提供商限制，哪些字段需要重命名，以及移植到每个其他提供商时什么会中断。

练习

1. 运行 code/main.py 并验证三个提供商声明JSON都序列化相同的底层 Tool 对象。修改规范工具以添加枚举参数，并确认只有Gemini翻译器需要处理OpenAPI怪癖。

2. 为每个提供商添加一个 ListToolsResponse 解析器，提取模型在 list_tools 或发现调用后返回的工具列表。OpenAI原生没有这个；注意这种不对称。

3. 实现 tool_choice 转换：将规范 ToolChoice(mode="force", tool_name="x") 映射为所有三个提供商形状。然后映射 mode="any" 和 mode="none"。查看本课的差异表。

4. 选择三个提供商之一，从头到尾阅读其函数调用指南。找到其模式规范中其他两个不支持的一个字段。候选：OpenAI strict、Anthropic disable_parallel_tool_use、Gemini function_calling_config.allowed_function_names。

5. 编写一个测试向量：一个参数违反声明模式的工具调用。通过每个提供商的验证器运行它（第01课中的标准库版本可作为代理）并记录哪些错误触发。记录你会在生产中使用哪个提供商来获得严格性。

关键术语

延伸阅读

• OpenAI — Function calling guide — 包括严格模式和并行调用的权威参考
• Anthropic — Tool use overview — tool_use 和 tool_result 块语义
• Google — Gemini function calling — 并行调用、唯一id和OpenAPI子集
• Vertex AI — Function calling reference — Gemini的企业表面
• OpenAI — Structured outputs — 严格模式模式强制详情