पहले से मौजूद टूल और फ़ंक्शन कॉलिंग को एक साथ इस्तेमाल करना


Gemini में, पहले से मौजूद टूल, जैसे कि google_search, और फ़ंक्शन कॉलिंग (इसे कस्टम टूल भी कहा जाता है) को एक साथ इस्तेमाल किया जा सकता है. ऐसा टूल कॉल के कॉन्टेक्स्ट के इतिहास को सुरक्षित रखने और उसे दिखाने की वजह से होता है. इनमें पहले से मौजूद और कस्टम टूल के कॉम्बिनेशन का इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे, जटिल और एजेंटिक वर्कफ़्लो बनाए जा सकते हैं. उदाहरण के लिए, मॉडल आपके खास कारोबारी नियमों को कॉल करने से पहले, रीयल-टाइम वेब डेटा के आधार पर खुद को तैयार कर सकता है.

यहां एक उदाहरण दिया गया है, जिसमें google_search और कस्टम फ़ंक्शन getWeather की मदद से, बिल्ट-इन और कस्टम टूल के कॉम्बिनेशन को चालू किया गया है:

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

getWeather = {
    "name": "getWeather",
    "description": "Gets the weather for a requested city.",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "city": {
                "type": "string",
                "description": "The city and state, e.g. Utqiaġvik, Alaska",
            },
        },
        "required": ["city"],
    },
}

# Turn 1: Initial request with Google Search (built-in) and getWeather (custom) tools enabled
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents="What is the northernmost city in the United States? What's the weather like there today?",
    config=types.GenerateContentConfig(
        tools=[
            types.Tool(
                google_search=types.GoogleSearch(),  # Built-in tool
                function_declarations=[getWeather]       # Custom tool
            ),
        ],
        tool_config=types.ToolConfig(
            include_server_side_tool_invocations=True
        )
    ),
)
function_call_id = None
for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.function_call:
        print(f"Function call: {part.function_call.name} (ID: {part.function_call.id})")
        function_call_id = part.function_call.id

# Turn 2: Manually build history to circulate both tool and function context
history = [
    types.Content(
        role="user",
        parts=[types.Part(text="What is the northernmost city in the United States? What's the weather like there today?")]
    ),
    # Response from Turn 1 includes tool_call, tool_response, and thought_signatures
    response.candidates[0].content,
    # Return the function_response
    types.Content(
        role="user",
        parts=[types.Part(
            function_response=types.FunctionResponse(
                name="getWeather",
                response={"response": "Very cold. 22 degrees Fahrenheit."},
                id=function_call_id # Match the ID from the function_call
            )
        )]
    )
]

response_2 = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents=history,
    config=types.GenerateContentConfig(
        tools=[
            types.Tool(
                google_search=types.GoogleSearch(),
                function_declarations=[getWeather]
            ),
        ],
        # This flag needs to be enabled for built-in tool context circulation and tool combination
        tool_config=types.ToolConfig(
            include_server_side_tool_invocations=True
        )
    ),
)

for part in response_2.candidates[0].content.parts:
    if part.text:
        print(part.text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const client = new GoogleGenAI({});

const getWeather = {
    name: "getWeather",
    description: "Get the weather in a given location",
    parameters: {
        type: "OBJECT",
        properties: {
            location: {
                type: "STRING",
                description: "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
            }
        },
        required: ["location"]
    }
};

async function run() {
    const model = client.getGenerativeModel({
        model: "gemini-3.5-flash",
    });

    const tools = [
      { googleSearch: {} },
      { functionDeclarations: [getWeather] }
    ];
    // This flag needs to be enabled for built-in tool context circulation and tool combination
    const toolConfig = { includeServerSideToolInvocations: true };

    // Turn 1: Initial request with Google Search (built-in) and getWeather (custom) tools enabled
    const result1 = await model.generateContent({
        contents: [{role: "user", parts: [{text: "What is the northernmost city in the United States? What's the weather like there today?"}]}],
        tools: tools,
        toolConfig: toolConfig,
    });

    const response1 = result1.response;

    for (const part of response1.candidates[0].content.parts) {
        if (part.functionCall) {
            console.log(`Function call: ${part.functionCall.name} (ID: ${part.functionCall.id})`);
        }
    }

    const functionCallId = response1.candidates[0].content.parts.find(p => p.functionCall)?.functionCall?.id;

    // Turn 2: Manually build history to circulate both tool and function context
    const history = [
        {
            role: "user",
            parts:[{text: "What is the northernmost city in the United States? What's the weather like there today?"}]
        },
        // Response from Turn 1 includes tool_call, tool_response, and thought_signatures
        response1.candidates[0].content,
        // Return the function_response
        {
            role: "user",
            parts: [{
                functionResponse: {
                    name: "getWeather",
                    response: {response: "Very cold. 22 degrees Fahrenheit."},
                    id: functionCallId // Match the ID from the function_call
                }
            }]
        }
    ];

    const result2 = await model.generateContent({
        contents: history,
        tools: tools,
        toolConfig: toolConfig,
    });

    for (const part of result2.response.candidates[0].content.parts) {
        if (part.text) {
            console.log(part.text);
        }
    }
}

run();

ऐप पर जाएं

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "os"

    "github.com/google/generative-ai-go/genai"
    "google.golang.org/api/option"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, option.WithAPIKey(os.Getenv("GEMINI_API_KEY")))
    if err != nil {
        log.Exit(err)
    }
    defer client.Close()

    getWeather := &genai.FunctionDeclaration{
        Name:        "getWeather",
        Description: "Get the weather in a given location",
        Parameters: &genai.Schema{
            Type: genai.Object,
            Properties: map[string]*genai.Schema{
                "location": {
                    Type:        genai.String,
                    Description: "The city and state, e.g. San Francisco, CA",
                },
            },
            Required: []string{"location"},
        },
    }

    model := client.GenerativeModel("gemini-3.5-flash")
    model.Tools = []*genai.Tool{
        {GoogleSearch: &genai.GoogleSearch{}}, // Built-in tool
        {FunctionDeclarations: []*genai.FunctionDeclaration{getWeather}}, // Custom tool
    }
    ist := true
    model.ToolConfig = &genai.ToolConfig{
        IncludeServerSideToolInvocations: &ist, // This flag needs to be enabled for built-in tool context circulation and tool combination
    }

    chat := model.StartChat()

    // Turn 1: Initial request with Google Search (built-in) and getWeather (custom) tools enabled
    prompt := genai.Text("What is the northernmost city in the United States? What's the weather like there today?")
    resp1, err := chat.SendMessage(ctx, prompt)
    if err != nil {
        log.Exitf("SendMessage failed: %v", err)
    }

    if resp1 == nil || len(resp1.Candidates) == 0 || resp1.Candidates[0].Content == nil {
        log.Exit("empty response from model")
    }

    var functionCallID string
    for _, part := range resp1.Candidates[0].Content.Parts {
        switch p := part.(type) {
        case genai.FunctionCall:
            fmt.Printf("Function call: %s (ID: %s)\n", p.Name, p.ID)
            if p.Name == "getWeather" {
                functionCallID = p.ID
            }
        }
    }

    if functionCallID == "" {
        log.Exit("no getWeather function call in response")
    }

    // Turn 2: Provide function result back to model.
    // Chat history automatically includes tool_call, tool_response, and thought_signatures from Turn 1.
    fr := genai.FunctionResponse{
        Name: "getWeather",
        ID:   functionCallID,
        Response: map[string]any{
            "response": "Very cold. 22 degrees Fahrenheit.",
        },
    }

    resp2, err := chat.SendMessage(ctx, fr)
    if err != nil {
        log.Exitf("SendMessage for turn 2 failed: %v", err)
    }

    if resp2 == nil || len(resp2.Candidates) == 0 || resp2.Candidates[0].Content == nil {
        log.Exit("empty response from model in turn 2")
    }

    for _, part := range resp2.Candidates[0].Content.Parts {
        if txt, ok := part.(genai.Text); ok {
            fmt.Println(string(txt))
        }
    }
}

REST

# Turn 1: Initial request with Google Search (built-in) and getWeather (custom) tools enabled
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.5-flash:generateContent" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [{
      "text": "What is the northernmost city in the United States? What'\''s the weather like there today?"
    }]
  }],
  "tools": [{
    "googleSearch": {}
  }, {
    "functionDeclarations": [{
      "name": "getWeather",
      "description": "Get the weather in a given location",
      "parameters": {
          "type": "OBJECT",
          "properties": {
              "location": {
                  "type": "STRING",
                  "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
              }
          },
          "required": ["location"]
      }
    }]
  }],
  "toolConfig": {
    "includeServerSideToolInvocations": true
  }
}'

# Turn 2: Manually build history to circulate both tool and function context
# The following request assumes you have captured candidates[0].content from Turn 1 response,
# and extracted function_call.id for getWeather.
# Replace FUNCTION_CALL_ID and insert candidate content from turn 1.
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.5-flash:generateContent" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [{"text": "What is the northernmost city in the United States? What'\''s the weather like there today?"}]
    },
    YOUR_CANDIDATE_CONTENT_FROM_TURN_1_RESPONSE,
    {
      "role": "user",
      "parts": [{
        "functionResponse": {
          "name": "getWeather",
          "id": "FUNCTION_CALL_ID",
          "response": {"response": "Very cold. 22 degrees Fahrenheit."}
        }
      }]
    }
  ],
  "tools": [{
    "googleSearch": {}
  }, {
    "functionDeclarations": [{
      "name": "getWeather",
      "description": "Get the weather in a given location",
      "parameters": {
          "type": "OBJECT",
          "properties": {
              "location": {
                  "type": "STRING",
                  "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
              }
          },
          "required": ["location"]
      }
    }]
  }],
  "toolConfig": {
    "includeServerSideToolInvocations": true
  }
}'

यह कैसे काम करता है

Gemini 3 मॉडल, टूल कॉन्टेक्स्ट सर्कुलेशन का इस्तेमाल करते हैं. इससे, पहले से मौजूद और कस्टम टूल के कॉम्बिनेशन को चालू किया जा सकता है. टूल के कॉन्टेक्स्ट को एक जगह से दूसरी जगह ले जाने की सुविधा की मदद से, पहले से मौजूद टूल के कॉन्टेक्स्ट को सुरक्षित रखा जा सकता है और उसे दिखाया जा सकता है. साथ ही, इसे एक ही कॉल में, कस्टम टूल के साथ शेयर किया जा सकता है.

टूल कॉम्बिनेशन की सुविधा चालू करना

  • टूल के कॉन्टेक्स्ट को शेयर करने की सुविधा चालू करने के लिए, आपको include_server_side_tool_invocations फ़्लैग को true पर सेट करना होगा.
  • कॉम्बिनेशन के तौर पर काम करने की सुविधा को ट्रिगर करने के लिए, function_declarations के साथ-साथ, उन बिल्ट-इन टूल को शामिल करें जिनका आपको इस्तेमाल करना है.
    • अगर आपने function_declarations शामिल नहीं किया है, तो भी टूल कॉन्टेक्स्ट सर्कुलेशन, शामिल किए गए बिल्ट-इन टूल पर काम करेगा. हालांकि, ऐसा तब तक होगा, जब तक फ़्लैग सेट है.

एपीआई, जवाब के तौर पर ये हिस्से दिखाता है

एक ही जवाब में, एपीआई, टूल कॉल के लिए toolCall और toolResponse पार्ट दिखाता है. फ़ंक्शन (कस्टम टूल) कॉल के लिए, एपीआई functionCall कॉल वाला हिस्सा दिखाता है. इसके जवाब में उपयोगकर्ता, अगले टर्न में functionResponse वाला हिस्सा देता है.

  • toolCall और toolResponse: एपीआई इन हिस्सों को इसलिए दिखाता है, ताकि यह पता चल सके कि सर्वर साइड पर कौनसे टूल इस्तेमाल किए गए हैं. साथ ही, अगले टर्न के लिए उनके नतीजे भी दिखाए जा सकें.
  • functionCall और functionResponse: एपीआई, फ़ंक्शन कॉल को उपयोगकर्ता को भेजता है, ताकि वह इसे भर सके. इसके बाद, उपयोगकर्ता फ़ंक्शन के जवाब में नतीजे वापस भेजता है. ये हिस्से, Gemini API में फ़ंक्शन कॉलिंग के सभी स्टैंडर्ड फ़ंक्शन के लिए होते हैं. ये टूल कॉम्बिनेशन की सुविधा के लिए खास नहीं होते.
  • (सिर्फ़ कोड चलाने वाले टूल के लिए) executableCode और codeExecutionResult: कोड चलाने वाले टूल का इस्तेमाल करते समय, एपीआई functionCall और functionResponse के बजाय executableCode (मॉडल से जनरेट किया गया वह कोड जिसे चलाया जाना है) और codeExecutionResult (चलाए जा सकने वाले कोड का नतीजा) दिखाता है.

आपको हर बारी में, मॉडल को सभी हिस्सों को वापस भेजना होगा. इसमें वे सभी फ़ील्ड भी शामिल हैं जिनमें वे मौजूद हैं. इससे कॉन्टेक्स्ट को बनाए रखने और टूल के कॉम्बिनेशन को चालू करने में मदद मिलती है.

वापस किए गए हिस्सों में ज़रूरी फ़ील्ड

एपीआई से मिले कुछ हिस्सों में id, tool_type, और thought_signature फ़ील्ड शामिल होंगे. इन फ़ील्ड से, टूल के कॉन्टेक्स्ट को बनाए रखने में मदद मिलती है. इसलिए, ये फ़ील्ड टूल के कॉम्बिनेशन के लिए ज़रूरी हैं. आपको अपने अगले अनुरोधों में, जवाब में दिए गए सभी हिस्सों को वापस भेजना होगा.

  • id: यह एक यूनीक आइडेंटिफ़ायर है, जो कॉल को उसके रिस्पॉन्स से मैप करता है. id को सभी फ़ंक्शन कॉल रिस्पॉन्स पर सेट किया जाता है. भले ही, टूल के कॉन्टेक्स्ट का सर्कुलेशन कैसा भी हो. आपको फ़ंक्शन के जवाब में वही id देना होगा जो एपीआई, फ़ंक्शन कॉल में देता है. ऐसा करना ज़रूरी है. बिल्ट-इन टूल, टूल कॉल और टूल के जवाब के बीच id को अपने-आप शेयर करते हैं.
    • यह टूल से जुड़े सभी हिस्सों में मौजूद है: toolCall, toolResponse, functionCall, functionResponse, executableCode, codeExecutionResult
  • tool_type: इससे इस्तेमाल किए जा रहे टूल की पहचान होती है. यह टूल का नाम (जैसे कि URL_CONTEXT) या फ़ंक्शन का नाम (जैसे कि getWeather) होता है.
    • यह toolCall और toolResponse हिस्सों में मौजूद है.
  • thought_signature: यह एपीआई से मिले हर जवाब में एम्बेड किया गया एन्क्रिप्ट (सुरक्षित) किया गया कॉन्टेक्स्ट होता है. थॉट सिग्नेचर के बिना कॉन्टेक्स्ट को फिर से नहीं बनाया जा सकता. अगर हर टर्न में सभी हिस्सों के लिए थॉट सिग्नेचर नहीं दिए जाते हैं, तो मॉडल में गड़बड़ी होगी.
    • यह सभी हिस्सों में मौजूद होता है.

टूल के हिसाब से डेटा

कुछ बिल्ट-इन टूल, उपयोगकर्ता को दिखने वाले डेटा आर्ग्युमेंट दिखाते हैं. ये आर्ग्युमेंट, टूल टाइप के हिसाब से अलग-अलग होते हैं.

टूल उपयोगकर्ता को दिखने वाले टूल कॉल आर्ग्युमेंट (अगर कोई है) उपयोगकर्ता को दिखने वाला टूल रिस्पॉन्स (अगर कोई हो)
GOOGLE_SEARCH queries search_suggestions
GOOGLE_MAPS queries places
google_maps_widget_context_token
URL_CONTEXT urls
ब्राउज़ किए जाने वाले यूआरएल
urls_metadata
retrieved_url: ब्राउज़ किए गए यूआरएल
url_retrieval_status: ब्राउज़ करने की स्थिति
FILE_SEARCH कोई नहीं कोई नहीं

टूल के कॉम्बिनेशन के अनुरोध के स्ट्रक्चर का उदाहरण

यहां दिए गए अनुरोध के स्ट्रक्चर में, प्रॉम्प्ट के अनुरोध का स्ट्रक्चर दिखाया गया है: "अमेरिका का सबसे उत्तरी शहर कौनसा है? आज वहां का मौसम कैसा है?". इसमें तीन टूल शामिल हैं: Gemini के पहले से मौजूद टूल google_search और code_execution, और कस्टम फ़ंक्शन get_weather.

{
  "model": "models/gemini-3.5-flash",
  "contents": [{
    "parts": [{
      "text": "What is the northernmost city in the United States? What's the weather like there today?"
    }],
    "role": "user"
  }, {
    "parts": [{
      "thoughtSignature": "...",
      "toolCall": {
        "toolType": "GOOGLE_SEARCH_WEB",
        "args": {
          "queries": ["northernmost city in the United States"]
        },
        "id": "a7b3k9p2"
      }
    }, {
      "thoughtSignature": "...",
      "toolResponse": {
        "toolType": "GOOGLE_SEARCH_WEB",
        "response": {
          "search_suggestions": "..."
        },
        "id": "a7b3k9p2"
      }
    }, {
      "functionCall": {
        "name": "getWeather",
        "args": {
          "city": "Utqiaġvik, Alaska"
        },
        "id": "m4q8z1v6"
      },
      "thoughtSignature": "..."
    }],
    "role": "model"
  }, {
    "parts": [{
      "functionResponse": {
        "name": "getWeather",
        "response": {
          "response": "Very cold. 22 degrees Fahrenheit."
        },
        "id": "m4q8z1v6"
      }
    }],
    "role": "user"
  }],
  "tools": [{
    "functionDeclarations": [{
      "name": "getWeather"
    }]
  }, {
    "googleSearch": {
    }
  }, {
    "codeExecution": {
    }
  }],
  "toolConfig": {
    "includeServerSideToolInvocations": true
  }
}

टोकन और कीमत

ध्यान दें कि अनुरोधों में मौजूद toolCall और toolResponse हिस्सों को prompt_token_count में शामिल किया जाता है. टूल के इस्तेमाल से जुड़े ये इंटरमीडिएट चरण अब आपको दिखते हैं और आपको वापस भेजे जाते हैं. इसलिए, ये बातचीत के इतिहास का हिस्सा होते हैं. ऐसा सिर्फ़ अनुरोधों के मामले में होता है, जवाबों के मामले में नहीं.

Google Search टूल पर यह नियम लागू नहीं होता. Google Search, क्वेरी के लेवल पर पहले से ही अपना प्राइसिंग मॉडल लागू करता है. इसलिए, टोकन के लिए दो बार शुल्क नहीं लिया जाता (कीमत पेज देखें).

ज़्यादा जानकारी के लिए, टोकन पेज पढ़ें.

सीमाएं

  • include_server_side_tool_invocations फ़्लैग चालू होने पर, डिफ़ॉल्ट रूप से VALIDATED मोड चालू होता है. AUTO मोड मौजूद नहीं है
  • google_search जैसे बिल्ट-इन टूल, जगह और समय की जानकारी पर निर्भर करते हैं. इसलिए, अगर आपके system_instruction या function_declaration.description में जगह और समय की जानकारी अलग-अलग है, तो हो सकता है कि टूल कॉम्बिनेशन की सुविधा ठीक से काम न करे.

इन टूल के साथ काम करता है

टूल के कॉन्टेक्स्ट को शेयर करने की सामान्य सुविधा, सर्वर-साइड (पहले से मौजूद) टूल पर लागू होती है. कोड एक्ज़ीक्यूशन भी सर्वर-साइड टूल है. हालांकि, इसमें कॉन्टेक्स्ट सर्कुलेशन के लिए, पहले से मौजूद समाधान होता है. कंप्यूटर का इस्तेमाल और फ़ंक्शन कॉलिंग, क्लाइंट-साइड टूल हैं. इनमें कॉन्टेक्स्ट को शेयर करने के लिए, पहले से मौजूद समाधान भी होते हैं.

टूल प्रोग्राम चलाने वाला पक्ष कॉन्टेक्स्ट को एक से दूसरी जगह ले जाने की सुविधा
Google Search सर्वर-साइड समर्थित
Google Maps सर्वर-साइड समर्थित
यूआरएल का कॉन्टेक्स्ट सर्वर-साइड समर्थित
फ़ाइल खोजना सर्वर-साइड समर्थित
कोड चलाने की सुविधा सर्वर-साइड समर्थित (पहले से मौजूद, executableCode और codeExecutionResult का इस्तेमाल करता है)
कंप्यूटर का इस्तेमाल क्लाइंट-साइड समर्थित (पहले से मौजूद, functionCall और functionResponse का इस्तेमाल करता है)
कस्टम फ़ंक्शन क्लाइंट-साइड समर्थित (पहले से मौजूद, functionCall और functionResponse का इस्तेमाल करता है)

आगे क्या करना है