Gemini API を使用した関数呼び出し

関数呼び出しを使用すると、モデルを外部ツールや API に接続できます。テキスト レスポンスを生成する代わりに、モデルは特定の関数を呼び出すタイミングを判断し、現実世界のアクションを実行するために必要なパラメータを提供します。これにより、モデルは自然言語と現実世界のアクションやデータとの間の橋渡しとして機能できます。関数呼び出しには、次の 3 つの主なユースケースがあります。

  • 知識の補強: データベース、API、ナレッジベースなどの外部ソースから情報にアクセスします。
  • 機能の拡張: 外部ツールを使用して計算を行い、モデルの制限を拡張します（電卓の使用やグラフの作成など）。
  • アクションを実行する: API を使用して外部システムとやり取りします。たとえば、予定のスケジュール設定、請求書の作成、メールの送信、スマートホーム デバイスの制御などを行います。

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
from google import genai

schedule_meeting_function = {
    "type": "function",
    "name": "schedule_meeting",
    "description": "Schedules a meeting with specified attendees at a given time and date.",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "attendees": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
            "date": {"type": "string", "description": "Date (e.g., '2024-07-29')"},
            "time": {"type": "string", "description": "Time (e.g., '15:00')"},
            "topic": {"type": "string", "description": "The meeting topic."},
        },
        "required": ["attendees", "date", "time", "topic"],
    },
}

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input="Schedule a meeting with Bob and Alice for 03/14/2025 at 10:00 AM about Q3 planning.",
    tools=[{"type": "function", **schedule_meeting_function}],
)

for step in interaction.steps:
    if step.type == "function_call":
        print(f"Function to call: {step.name}")
        print(f"Arguments: {step.arguments}")

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const client = new GoogleGenAI({});

const scheduleMeetingFunction = {
  type: 'function',
  name: 'schedule_meeting',
  description: 'Schedules a meeting with specified attendees at a given time and date.',
  parameters: {
    type: 'object',
    properties: {
      attendees: { type: 'array', items: { type: 'string' } },
      date: { type: 'string', description: 'Date (e.g., "2024-07-29")' },
      time: { type: 'string', description: 'Time (e.g., "15:00")' },
      topic: { type: 'string', description: 'The meeting topic.' },
    },
    required: ['attendees', 'date', 'time', 'topic'],
  },
};

const interaction = await client.interactions.create({
  model: 'gemini-3-flash-preview',
  input: 'Schedule a meeting with Bob and Alice for 03/27/2025 at 10:00 AM about Q3 planning.',
  tools: [scheduleMeetingFunction],
});

for (const step of interaction.steps) {
  if (step.type === 'function_call') {
    console.log(`Function to call: ${step.name}`);
    console.log(`Arguments: ${JSON.stringify(step.arguments)}`);
  }
}

REST

# Specifies the API revision to avoid breaking changes when they become default
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d '{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "input": "Schedule a meeting with Bob and Alice for 03/27/2025 at 10:00 AM about Q3 planning.",
    "tools": [{
        "type": "function",
        "name": "schedule_meeting",
        "description": "Schedules a meeting with specified attendees at a given time and date.",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "attendees": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
            "date": {"type": "string"},
            "time": {"type": "string"},
            "topic": {"type": "string"}
          },
          "required": ["attendees", "date", "time", "topic"]
        }
    }]
  }'

関数呼び出しの仕組み

関数呼び出しの概要

関数呼び出しには、アプリケーション、モデル、外部関数の間の構造化されたやり取りが含まれます。

  1. 関数宣言を定義する: 関数の名前、パラメータ、目的をモデルに定義します。
  2. 関数宣言を使用して LLM を呼び出す: ユーザーのプロンプトと関数宣言をモデルに送信します。
  3. 関数コードの実行（ユーザーの責任）: モデルは関数自体を実行しません。名前と引数を抽出し、アプリケーションで実行します。
  4. ユーザー フレンドリーなレスポンスを作成する: 最終的なユーザー フレンドリーなレスポンスを得るために、結果をモデルに送り返します。

このプロセスは複数回繰り返すことができます。このモデルは、1 回のターンで複数の関数を並列（並列関数呼び出し）または順番（コンポジション関数呼び出し）に呼び出すことをサポートしています。

ステップ 1: 関数宣言を定義する

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
set_light_values_declaration = {
    "type": "function",
    "name": "set_light_values",
    "description": "Sets the brightness and color temperature of a light.",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "brightness": {
                "type": "integer",
                "description": "Light level from 0 to 100",
            },
            "color_temp": {
                "type": "string",
                "enum": ["daylight", "cool", "warm"],
                "description": "Color temperature",
            },
        },
        "required": ["brightness", "color_temp"],
    },
}

def set_light_values(brightness: int, color_temp: str) -> dict:
    """Set the brightness and color temperature of a room light."""
    return {"brightness": brightness, "colorTemperature": color_temp}

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
const setLightValuesTool = {
  type: 'function',
  name: 'set_light_values',
  description: 'Sets the brightness and color temperature of a light.',
  parameters: {
    type: 'object',
    properties: {
      brightness: { type: 'number', description: 'Light level from 0 to 100' },
      color_temp: { type: 'string', enum: ['daylight', 'cool', 'warm'] },
    },
    required: ['brightness', 'color_temp'],
  },
};

function setLightValues(brightness, color_temp) {
  return { brightness: brightness, colorTemperature: color_temp };
}

ステップ 2: 関数宣言を使用してモデルを呼び出す

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input="Turn the lights down to a romantic level",
    tools=[set_light_values_declaration],
)

# Find the function call step
fc_step = next(s for s in interaction.steps if s.type == "function_call")
print(fc_step)

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
  model: 'gemini-3-flash-preview',
  input: 'Turn the lights down to a romantic level',
  tools: [setLightValuesTool],
});

// Find the function call step
const fcStep = interaction.steps.find(s => s.type === 'function_call');
console.log(fcStep);

モデルは、type、name、arguments を含む function_call ステップを返します。

type='function_call'
name='set_light_values'
arguments={'color_temp': 'warm', 'brightness': 25}

ステップ 3: 関数を実行する

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
fc_step = next(s for s in interaction.steps if s.type == "function_call")

if fc_step.name == "set_light_values":
    result = set_light_values(**fc_step.arguments)
    print(f"Function execution result: {result}")

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
const fcStep = interaction.steps.find(s => s.type === 'function_call');

let result;
if (fcStep.name === 'set_light_values') {
  result = setLightValues(fcStep.arguments.brightness, fcStep.arguments.color_temp);
  console.log(`Function execution result: ${JSON.stringify(result)}`);
}

ステップ 4: 結果をモデルに送り返す

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
final_interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input=[
        {
            "type": "function_result",
            "name": fc_step.name,
            "call_id": fc_step.id,
            "result": [{"type": "text", "text": json.dumps(result)}],
        }
    ],
    tools=[set_light_values_declaration],
    previous_interaction_id=interaction.id,
)

print(final_interaction.steps[-1].content[0].text)

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
const finalInteraction = await client.interactions.create({
  model: 'gemini-3-flash-preview',
  input: [{
    type: 'function_result',
    name: fcStep.name,
    call_id: fcStep.id,
    result: [{ type: 'text', text: JSON.stringify(result) }]
  }],
  tools: [setLightValuesTool],
  previous_interaction_id: interaction.id,
});

console.log(finalInteraction.steps.at(-1).content[0].text);

ステートレス関数呼び出し

クライアント側で会話履歴を管理し、store=false を設定することで、ステートレス モードで関数呼び出しを使用することもできます。

ステートレス モードでは、後続の各リクエストの input フィールドで会話の履歴全体を渡す必要があります。この履歴には、以下の情報が含まれている必要があります。 1. 最初の user_input ステップ。2. ターン 1 で返されたモデル生成のすべてのステップ（thought ステップと function_call ステップを含む）を、受け取ったとおりに返します。3. 実行された関数の出力を含む function_result ステップ。

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
from google import genai
import json

client = genai.Client()

# Initialize history with Turn 1 input
history = [
    {
        "type": "user_input",
        "content": [{"type": "text", "text": "Turn the lights down to a romantic level"}]
    }
]

# Turn 1: Call model with tools and store=False
interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    store=False,
    input=history,
    tools=[set_light_values_declaration],
)

# Append all model-generated steps (including thoughts and function_calls)
for step in interaction.steps:
    history.append(step.model_dump())

# Find the function call step to execute it
fc_step = next(s for s in interaction.steps if s.type == "function_call")
if fc_step.name == "set_light_values":
    result = set_light_values(**fc_step.arguments)

# Append the function result as a step
history.append({
    "type": "function_result",
    "name": fc_step.name,
    "call_id": fc_step.id,
    "result": [{"type": "text", "text": json.dumps(result)}],
})

# Turn 2: Send the full history to get the final response
final_interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    store=False,
    input=history,
    tools=[set_light_values_declaration],
)

print(final_interaction.steps[-1].content[0].text)

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  // Initialize history with Turn 1 input
  const history = [
    {
      type: "user_input",
      content: [{ type: "text", text: "Turn the lights down to a romantic level" }]
    }
  ];

  // Turn 1: Call model with tools and store: false
  const interaction = await client.interactions.create({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    store: false,
    input: history,
    tools: [setLightValuesTool],
  });

  // Append all model-generated steps
  history.push(...interaction.steps);

  // Find and execute function
  const fcStep = interaction.steps.find(s => s.type === 'function_call');
  let result;
  if (fcStep.name === 'set_light_values') {
    result = setLightValues(fcStep.arguments.brightness, fcStep.arguments.color_temp);
  }

  // Append function result step
  history.push({
    type: 'function_result',
    name: fcStep.name,
    call_id: fcStep.id,
    result: [{ type: 'text', text: JSON.stringify(result) }]
  });

  // Turn 2: Send full history
  const finalInteraction = await client.interactions.create({
    model: 'gemini-3-flash-preview',
    store: false,
    input: history,
    tools: [setLightValuesTool],
  });

  console.log(finalInteraction.steps.at(-1).content[0].text);
}

await main();

REST

# Turn 1: Send request with tools and store: false
# Specifies the API revision to avoid breaking changes when they become default
RESPONSE1=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d '{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "store": false,
    "input": [
      {
        "type": "user_input",
        "content": [{"type": "text", "text": "Turn the lights down to a romantic level"}]
      }
    ],
    "tools": [{
      "type": "function",
      "name": "set_light_values",
      "description": "Sets the brightness and color temperature of a light.",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "brightness": {"type": "integer", "description": "Light level from 0 to 100"},
          "color_temp": {"type": "string", "enum": ["daylight", "cool", "warm"]}
        },
        "required": ["brightness", "color_temp"]
      }
    }]
  }')

# Extract model steps (thought, function_call)
MODEL_STEPS=$(echo "$RESPONSE1" | jq '.steps')

# Extract function call details to execute
FC_NAME=$(echo "$RESPONSE1" | jq -r '.steps[] | select(.type=="function_call") | .name')
FC_ID=$(echo "$RESPONSE1" | jq -r '.steps[] | select(.type=="function_call") | .id')

# Assume local execution returns: {"brightness": 25, "colorTemperature": "warm"}
RESULT="{\"brightness\": 25, \"colorTemperature\": \"warm\"}"

# Reconstruct history for Turn 2
HISTORY=$(jq -n \
  --argjson first_input '[{"type": "user_input", "content": [{"type": "text", "text": "Turn the lights down to a romantic level"}]}]' \
  --argjson model_steps "$MODEL_STEPS" \
  --arg fc_name "$FC_NAME" \
  --arg fc_id "$FC_ID" \
  --arg result "$RESULT" \
  '$first_input + $model_steps + [{"type": "function_result", "name": $fc_name, "call_id": $fc_id, "result": [{"type": "text", "text": $result}]}]')

# Turn 2: Send the full history
# Specifies the API revision to avoid breaking changes when they become default
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d "{
    \"model\": \"gemini-3-flash-preview\",
    \"store\": false,
    \"input\": $HISTORY,
    \"tools\": [{
      \"type\": \"function\",
      \"name\": \"set_light_values\",
      \"description\": \"Sets the brightness and color temperature of a light.\",
      \"parameters\": {
        \"type\": \"object\",
        \"properties\": {
          \"brightness\": {\"type\": \"integer\"},
          \"color_temp\": {\"type\": \"string\"}
        },
        \"required\": [\"brightness\", \"color_temp\"]
      }
    }]
  }"

関数宣言

関数宣言はツールとして渡され、次のものが含まれます。

  • type（文字列）: カスタム関数の場合は "function" である必要があります。
  • name（文字列）: 一意の関数名（アンダースコアまたは camelCase を使用）。
  • description（文字列）: 関数の目的についての明確な説明。
  • parameters（オブジェクト）: 関数が想定する入力パラメータ。
    • type（文字列）: 全体的なデータ型（object など）。
    • properties（オブジェクト）: 型と説明を含む個々のパラメータ。
    • required（配列）: 必須パラメータ名。

思考モデルを使用した関数呼び出し

Gemini 3 シリーズと 2.5 シリーズのモデルは、関数呼び出しを改善する内部の「思考」プロセスを使用します。SDK は、思考シグネチャを自動的に処理します。

並列関数呼び出し

独立した複数の関数を一度に呼び出す:

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
power_disco_ball = {"type": "function", "name": "power_disco_ball", "description": "Powers the disco ball.",
    "parameters": {"type": "object", "properties": {"power": {"type": "boolean"}}, "required": ["power"]}}
start_music = {"type": "function", "name": "start_music", "description": "Play music.",
    "parameters": {"type": "object", "properties": {"energetic": {"type": "boolean"}, "loud": {"type": "boolean"}}, "required": ["energetic", "loud"]}}
dim_lights = {"type": "function", "name": "dim_lights", "description": "Dim the lights.",
    "parameters": {"type": "object", "properties": {"brightness": {"type": "number"}}, "required": ["brightness"]}}

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input="Turn this place into a party!",
    tools=[power_disco_ball, start_music, dim_lights],
    generation_config={"tool_choice": "any"},
)

for step in interaction.steps:
    if step.type == "function_call":
        args = ", ".join(f"{key}={val}" for key, val in step.arguments.items())
        print(f"{step.name}({args})")

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
const powerDiscoBall = { type: 'function', name: 'power_disco_ball', description: 'Powers the disco ball.',
  parameters: { type: 'object', properties: { power: { type: 'boolean' } }, required: ['power'] } };
const startMusic = { type: 'function', name: 'start_music', description: 'Play music.',
  parameters: { type: 'object', properties: { energetic: { type: 'boolean' }, loud: { type: 'boolean' } }, required: ['energetic', 'loud'] } };
const dimLights = { type: 'function', name: 'dim_lights', description: 'Dim the lights.',
  parameters: { type: 'object', properties: { brightness: { type: 'number' } }, required: ['brightness'] } };

const interaction = await client.interactions.create({
  model: 'gemini-3-flash-preview',
  input: 'Turn this place into a party!',
  tools: [powerDiscoBall, startMusic, dimLights],
  generation_config: { tool_choice: 'any' },
});

for (const step of interaction.steps) {
  if (step.type === 'function_call') {
    console.log(`${step.name}(${JSON.stringify(step.arguments)})`);
  }
}

コンポジション関数呼び出し

複雑なリクエスト（最初に位置情報を取得し、次にその位置情報の天気を取得するなど）のために、複数の関数呼び出しを連結します。

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
get_weather_forecast_declaration = {
    "type": "function",
    "name": "get_weather_forecast",
    "description": "Gets the current weather temperature for a given location.",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "location": {"type": "string", "description": "The location"},
        },
        "required": ["location"],
    },
}

set_thermostat_temperature_declaration = {
    "type": "function",
    "name": "set_thermostat_temperature",
    "description": "Sets the thermostat to a desired temperature.",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "temperature": {
                "type": "integer",
                "description": "The temperature in Celsius",
            },
        },
        "required": ["temperature"],
    },
}

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input="If it's warmer than 20°C in London, set the thermostat to 20°C, otherwise 18°C.",
    tools=[
        get_weather_forecast_declaration,
        set_thermostat_temperature_declaration,
    ],
)

for step in interaction.steps:
    if step.type == "function_call":
        print(f"Function to call: {step.name}")
        print(f"Arguments: {step.arguments}")
    elif hasattr(step, "content") and step.content:
         for part in step.content:
             if hasattr(part, "text"):
                 print(part.text)

関数呼び出しモード

generation_config の tool_choice を使用して、モデルがツールを使用する方法を制御します。

  • auto（デフォルト）: 関数を呼び出すか、直接応答するかをモデルが決定します。
  • any: モデルは常に関数呼び出しを予測するように制約されます。
  • none: モデルは関数呼び出しを行うことが禁止されています。

  • validated（プレビュー）: モデルは関数スキーマの準拠を保証します。

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
generation_config = {
    "tool_choice": {
        "allowed_tools": {
            "mode": "any",
            "tools": ["get_current_temperature"]
        }
    }
}

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
const generation_config = {
  tool_choice: {
    allowed_tools: {
      mode: 'any',
      tools: ['get_current_temperature']
    }
  }
};

REST

# Specifies the API revision to avoid breaking changes when they become default
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d '{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "input": "What is the temperature in Boston?",
    "tools": [{
      "type": "function",
      "name": "get_current_temperature",
      "description": "Gets the current temperature for a given location.",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "location": {"type": "string"}
        },
        "required": ["location"]
      }
    }],
    "generation_config": {
      "tool_choice": {
        "allowed_tools": {
          "mode": "any",
          "tools": ["get_current_temperature"]
        }
      }
    }
  }'

マルチツールの使用

複数のツールを有効にして、同じリクエストで組み込みツールと関数呼び出しを組み合わせることができます。Gemini 3 モデルでは、インタラクションで組み込みツールと関数呼び出しをすぐに組み合わせることができます。previous_interaction_id を渡すと、組み込みツール コンテキストが自動的に循環します。

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
from google import genai
import json

client = genai.Client()

get_weather = {
    "type": "function",
    "name": "get_weather",
    "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"],
    },
}

tools = [
    {"type": "google_search"},  # Built-in tool
    get_weather                 # Custom tool
]

# Turn 1: Initial request with both tools enabled
interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input="What is the northernmost city in the United States? What's the weather like there today?",
    tools=tools
)

for step in interaction.steps:
    if step.type == "function_call":
        print(f"Function call: {step.name} (ID: {step.id})")
        # Execute your custom function locally
        result = {"response": "Very cold. 22 degrees Fahrenheit."}
        # Turn 2: Provide the function result back to the model.
        # Passing `previous_interaction_id` automatically circulates the
        # built-in Google Search context from Turn 1
        interaction_2 = client.interactions.create(
            model="gemini-3-flash-preview",
            previous_interaction_id=interaction.id,
            tools=tools,
            input=[{
                "type": "function_result",
                "name": step.name,
                "call_id": step.id,
                "result": [{"type": "text", "text": json.dumps(result)}]
            }]
        )

        print(interaction_2.steps[-1].content[0].text)

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const client = new GoogleGenAI({});

const weatherTool = {
    type: 'function',
    name: 'get_weather',
    description: 'Gets the weather for a given location.',
    parameters: {
        type: 'object',
        properties: {
            location: { type: 'string', description: 'The city and state, e.g. San Francisco, CA' }
        },
        required: ['location']
    }
};

const tools = [
    {type: 'google_search'}, // Built-in tool
    weatherTool              // Custom tool
];

// Turn 1: Initial request with both tools enabled
let interaction = await client.interactions.create({
    model: 'gemini-3-flash-preview',
    input: "What is the northernmost city in the United States? What's the weather like there today?",
    tools: tools
});

for (const step of interaction.steps) {
    if (step.type === 'function_call') {
        console.log(`Function call: ${step.name} (ID: ${step.id})`);
        // Execute your custom function locally
        const result = {response: "Very cold. 22 degrees Fahrenheit."};
        // Turn 2: Provide the function result back to the model.
        const interaction_2 = await client.interactions.create({
            model: 'gemini-3-flash-preview',
            previous_interaction_id: interaction.id,
            tools: tools,
            input: [{
                type: 'function_result',
                name: step.name,
                call_id: step.id,
                result: [{ type: 'text', text: JSON.stringify(result) }]
            }]
        });

        console.log(interaction_2.steps.at(-1).content[0].text);
    }
}

マルチモーダル関数レスポンス

Gemini 3 シリーズのモデルでは、モデルに送信する関数レスポンス部分にマルチモーダル コンテンツを含めることができます。モデルは、次のターンでこのマルチモーダル コンテンツを処理して、より多くの情報に基づいたレスポンスを生成できます。

関数レスポンスにマルチモーダル データを含めるには、function_result ステップの result フィールドに 1 つ以上のコンテンツ ブロックとしてデータを含めます。各コンテンツ ブロックで type（"text"、"image" など）を指定する必要があります。

次の例は、画像データを含む関数レスポンスをインタラクションでモデルに送信する方法を示しています。

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
import base64
from google import genai
import requests

client = genai.Client()

# Find the function call step
tool_call = next(s for s in interaction.steps if s.type == "function_call")

# Execute your tool to get image bytes
image_path = "https://goo.gle/instrument-img"
image_bytes = requests.get(image_path).content

base64_image_data = base64.b64encode(image_bytes).decode("utf-8")

final_interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    previous_interaction_id=interaction.id,
    input=[
        {
            "type": "function_result",
            "name": tool_call.name,
            "call_id": tool_call.id,
            "result": [
                {"type": "text", "text": "instrument.jpg"},
                {
                    "type": "image",
                    "mime_type": "image/jpeg",
                    "data": base64_image_data,
                },
            ],
        }
    ],
)

print(final_interaction.steps[-1].content[0].text)

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});

// Find the function call step
const toolCall = interaction.steps.find(s => s.type === 'function_call');

// Execute your tool to get image bytes and convert to base64
// (Implementation depends on your environment)
const base64ImageData = "BASE64_IMAGE_DATA";

const finalInteraction = await ai.interactions.create({
    model: 'gemini-3-flash-preview',
    previous_interaction_id: interaction.id,
    input: [{
        type: 'function_result',
        name: toolCall.name,
        call_id: toolCall.id,
        result: [
            { type: 'text', text: 'instrument.jpg' },
            {
                type: 'image',
                mime_type: 'image/jpeg',
                data: base64ImageData,
            }
        ]
    }]
});

console.log(finalInteraction.steps.at(-1).content[0].text);

REST

# Specifies the API revision to avoid breaking changes when they become default
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d '{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "previous_interaction_id": "INTERACTION_ID",
    "input": [
      {
        "type": "function_result",
        "name": "get_image",
        "call_id": "call_123",
        "result": [
          {"type": "text", "text": "instrument.jpg"},
          {
            "type": "image",
            "mime_type": "image/jpeg",
            "data": "BASE64_IMAGE_DATA"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

構造化出力を使用した関数呼び出し

Gemini 3 シリーズのモデルでは、関数呼び出しと構造化出力を組み合わせて、一貫した形式のレスポンスを取得します。

リモート MCP（Model Context Protocol）

Interactions API は、リモートの MCP サーバーへの接続をサポートしており、モデルが外部ツールやサービスにアクセスできるようにします。サーバーの name と url は、ツールの構成で指定します。

リモート MCP を使用する場合は、次の制約事項に注意してください。

  • サーバータイプ: リモート MCP はストリーミング可能な HTTP サーバーでのみ動作します。SSE（サーバー送信イベント）サーバーは対象外です。
  • モデルのサポート: 現在、リモート MCP は Gemini 3 モデルでは動作しません。Gemini 3 のサポートは近日中に提供される予定です。
  • 命名: MCP サーバー名に - 文字を含めないでください。代わりに snake_case サーバー名を使用してください。
フィールド 型 必須 / 省略可 説明
type string はい "mcp_server" を指定します。
name string いいえ MCP サーバーの表示名。
url string いいえ MCP サーバー エンドポイントの完全な URL。
headers object いいえ サーバーへのすべてのリクエストとともに HTTP ヘッダーとして送信される Key-Value ペア（認証トークンなど）。
allowed_tools array いいえ エージェントが呼び出すことができるサーバーのツールを制限します。

例

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-2.5-flash",
    input="Check the status of my last server deployment.",
    tools=[
        {
            "type": "mcp_server",
            "name": "Deployment Tracker",
            "url": "https://mcp.example.com/mcp",
            "headers": {"Authorization": "Bearer my-token"},
        }
    ]
)

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    input: 'Check the status of my last server deployment.',
    tools: [
        {
            type: 'mcp_server',
            name: 'Deployment Tracker',
            url: 'https://mcp.example.com/mcp',
            headers: { Authorization: 'Bearer my-token' }
        }
    ]
});

REST

# Specifies the API revision to avoid breaking changes when they become default
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
-d '{
    "model": "gemini-2.5-flash",
    "input": "Check the status of my last server deployment.",
    "tools": [
        {
            "type": "mcp_server",
            "name": "Deployment Tracker",
            "url": "https://mcp.example.com/mcp",
            "headers": {"Authorization": "Bearer my-token"}
        }
    ]
}'

ツール呼び出しをストリーミングする

ストリーミングでツールを使用する場合、モデルはストリーム上の step.delta イベントのシーケンスとして関数呼び出しを生成します。ツール引数は、arguments を使用して部分引数としてストリーミングできます。これらの差分を集計して、実行する前に完全なツール呼び出しを再構築する必要があります。

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
import json
from google import genai

client = genai.Client()

weather_tool = {
    "type": "function",
    "name": "get_weather",
    "description": "Gets the weather for a given location.",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "location": {"type": "string", "description": "The city and state"}
        },
        "required": ["location"]
    }
}

stream = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input="What is the weather in Paris?",
    tools=[weather_tool],
    stream=True
)

current_calls = {}
tool_calls = []

for event in stream:
    if event.event_type == "step.start":
        if event.step.type == "function_call":
            current_calls[event.index] = {
                "id": event.step.id,
                "name": event.step.name,
                "arguments": ""
            }
            # Handle arguments provided in step.start
            if hasattr(event.step, "arguments") and event.step.arguments:
                if isinstance(event.step.arguments, dict):
                    current_calls[event.index]["arguments"] = json.dumps(event.step.arguments)
                else:
                    current_calls[event.index]["arguments"] = event.step.arguments
    elif event.event_type == "step.delta":
        if event.delta.type == "arguments":
            if event.index in current_calls:
                current_calls[event.index]["arguments"] += event.delta.partial_arguments
        elif event.delta.type == "text":
            print(event.delta.text, end="", flush=True)

    elif event.event_type == "interaction.completed":
        for index, call in current_calls.items():
            args = call["arguments"]
            if args:
                args = json.loads(args)
            else:
                args = {}

            tool_calls.append({
                "type": "function_call",
                "id": call["id"],
                "name": call["name"],
                "arguments": args
            })

        print(f"\nFinal tool calls ready to execute:")
        print(json.dumps(tool_calls, indent=2))

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const client = new GoogleGenAI({});

const weatherTool = {
    type: 'function',
    name: 'get_weather',
    description: 'Gets the weather for a given location.',
    parameters: {
        type: 'object',
        properties: {
            location: { type: 'string', description: 'The city and state' }
        },
        required: ['location']
    }
};

const stream = await client.interactions.create({
    model: 'gemini-3-flash-preview',
    input: 'What is the weather in Paris?',
    tools: [weatherTool],
    stream: true,
});

const currentCalls = new Map();
let toolCalls = [];

for await (const event of stream) {
    const evType = event.event_type;
    if (evType === 'step.start') {
        if (event.step.type === 'function_call') {
            currentCalls.set(event.index, {
                id: event.step.id,
                name: event.step.name,
                arguments: ''
            });
            // Handle arguments provided in step.start
            if (event.step.arguments) {
                if (typeof event.step.arguments === 'object') {
                    currentCalls.get(event.index).arguments = JSON.stringify(event.step.arguments);
                } else {
                    currentCalls.get(event.index).arguments = event.step.arguments;
                }
            }
        }
    } else if (evType === 'step.delta') {
        if (event.delta.type === 'arguments') {
            if (currentCalls.has(event.index)) {
                currentCalls.get(event.index).arguments += event.delta.partial_arguments;
            }
        } else if (event.delta.type === 'text') {
            process.stdout.write(event.delta.text);
        }
    } else if (evType === 'interaction.completed' || evType === 'interaction.complete') {
        toolCalls = Array.from(currentCalls.values()).map(call => ({
            type: 'function_call',
            id: call.id,
            name: call.name,
            arguments: call.arguments ? JSON.parse(call.arguments) : {}
        }));
        console.log('\nFinal tool calls ready to execute:');
        console.log(JSON.stringify(toolCalls, null, 2));
    }
}

REST

# Specifies the API revision to avoid breaking changes when they become default
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions?alt=sse" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
-d '{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "input": "What is the weather in Paris?",
    "tools": [{
        "type": "function",
        "name": "get_weather",
        "description": "Gets the weather for a given location.",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {"type": "string", "description": "The city and state"}
            },
            "required": ["location"]
        }
    }],
    "stream": true
}'

ベスト プラクティス

  • 関数とパラメータの説明: 明確かつ具体的に記述します。
  • 命名: スペースや特殊文字を含まない説明的な名前を使用します。
  • 強い型付け: 特定の型（整数、文字列、列挙型）を使用します。
  • ツールの選択: アクティブなツールを最大 10 ～ 20 個に保ちます。
  • プロンプト エンジニアリング: コンテキストと指示を提供します。
  • 検証: 実行前に関数呼び出しを検証します。
  • エラー処理: 堅牢なエラー処理を実装します。
  • セキュリティ: 外部 API に適切な認証を使用します。

注意と制限事項

  • サポートされているのは、OpenAPI スキーマのサブセットのみです。
  • any モードの場合、API は非常に大きなスキーマやネストが深いスキーマを拒否することがあります。
  • Python でサポートされているパラメータの型は限られています。