APIごとにツール定義が異なる

記事はツール呼び出しの仕組みを説明する。モデルが特定の引数で関数を実行するよう要求を返し、実際に実行するのは自分のコードだ。ベンダー間で変わるのはその要求の包み方だけであり、名前・説明・引数スキーマをどこに置くか、名前にどの文字を使えるかが異なる。OpenAIの2つのエンドポイントはすでに互いに異なり、Chat Completionsはフィールドをfunctionの下に入れ子にし、Responsesは同じ階層に置く。Anthropicはスキーマのフィールド名をinput_schemaに変え、Geminiは宣言をfunctionDeclarationsの下にまとめる。

記事は送信前の落とし穴も指摘する。OpenAIのstrictモードはadditionalPropertiesをfalseに設定し、すべてのプロパティをrequiredに列挙する必要があり、strictのデフォルトはChat CompletionsとResponsesで異なる。Anthropicはinput_examplesのサンプルが1つでもツール自身のスキーマと一致しないと、リクエスト全体を400エラーで拒否する。またこれらのサンプルはプロンプトのトークンを増やし、単純なもので約20〜50、深く入れ子になった形では100〜200ほどになる。GeminiはparametersとparametersJsonSchemaの同時指定を禁じている。

ローカル側では、Ollamaが各モデルにtools、thinking、vision、embeddingなどのケイパビリティをラベル付けし、toolsラベルを持つモデルだけが関数を呼び出せる。ライブラリは頻繁に変わるため、記事はモデルのサイズから対応を推測せず、使う予定のタグページでラベルを確認するよう勧めている。