Вызов функций с использованием API Gemini

Вызов функций позволяет подключать модели к внешним инструментам и API. Вместо генерации текстовых ответов модель определяет, когда следует вызывать конкретные функции, и предоставляет необходимые параметры для выполнения действий в реальном мире. Это позволяет модели выступать в качестве моста между естественным языком и действиями и данными из реального мира. Вызов функций имеет 3 основных варианта использования:

  • Расширьте свои знания: получайте доступ к информации из внешних источников, таких как базы данных, API и базы знаний.
  • Расширение возможностей: Используйте внешние инструменты для выполнения вычислений и расширения ограничений модели, например, с помощью калькулятора или для создания диаграмм.
  • Выполняйте действия: взаимодействуйте с внешними системами с помощью API, например, планируйте встречи, создавайте счета, отправляйте электронные письма или управляйте устройствами умного дома.

Python 

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 

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)}`);
  }
}

ОТДЫХ 

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -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"]
        }
    }]
  }'

Как работает вызов функций

Обзор вызовов функций

Вызов функций предполагает структурированное взаимодействие между вашим приложением, моделью и внешними функциями:

  1. Определение объявления функции: Задайте имя функции, ее параметры и назначение для модели.
  2. Вызов LLM с объявлениями функций: отправьте пользователю запрос вместе с объявлением(ями) функции в модель.
  3. Выполнение кода функции (ваша ответственность): Модель сама не выполняет функцию. Извлеките имя и аргументы и выполните их в своем приложении.
  4. Создайте удобный для пользователя ответ: отправьте результат обратно в модель для получения окончательного, удобного для пользователя ответа.

Этот процесс может повторяться несколько раз. Модель поддерживает вызов нескольких функций за один раз ( параллельный вызов функций ) и последовательно ( композиционный вызов функций ).

Шаг 1: Определите объявление функции.

Python 

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 

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 };
}

Шаг 2: Вызовите модель с помощью объявлений функций.

Python 

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 

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);

Модель возвращает шаг function_call с type , name и arguments : 

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

Шаг 3: Выполните функцию

Python 

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 

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)}`);
}

Шаг 4: Отправьте результат обратно в модель.

Python 

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 

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],
  previousInteractionId: interaction.id,
});

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

Объявления функций

Объявление функции передается в качестве инструмента и включает в себя:

  • type (строка): Для пользовательских функций должно быть значение "function" .
  • name (строка): Уникальное имя функции (используйте подчеркивания или верблюжий регистр).
  • description (строка): Четкое объяснение назначения функции.
  • parameters (объект): Входные параметры, которые ожидает функция.
    • type (строка): Общий тип данных, например, object .
    • properties (объекта): Отдельные параметры с указанием типа и описания.
    • required (array): Обязательные имена параметров.

Вызов функций с использованием моделей мышления

В моделях серий Gemini 3 и 2.5 используется внутренний «процесс мышления» , который улучшает вызов функций. SDK автоматически обрабатывают сигнатуры мышления за вас.

Параллельный вызов функций

Вызывайте несколько функций одновременно, когда они независимы друг от друга:

Python 

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 

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],
  generationConfig: { toolChoice: 'any' },
});

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

Вызов композиционной функции

Для сложных запросов (например, сначала получить местоположение, а затем получить погоду для этого места) объединяйте несколько вызовов функций в цепочку.

Python 

def get_weather_forecast(location: str) -> dict:
    """Gets the current weather temperature for a given location."""
    return {"temperature": 25, "unit": "celsius"}

def set_thermostat_temperature(temperature: int) -> dict:
    """Sets the thermostat to a desired temperature."""
    return {"status": "success"}

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, set_thermostat_temperature],
)

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

режимы вызова функций

Управляйте тем, как модель использует инструменты, с помощью tool_choice в generation_config :

  • auto (по умолчанию): Модель решает, вызывать ли функцию или отвечать напрямую.
  • any : Модель ограничена возможностью всегда предсказывать вызов функции.
  • none : Модели запрещено вызывать функции.

  • validated (Предварительный просмотр): Модель обеспечивает соответствие функциональной схеме.

Python 

generation_config = {
    "tool_choice": {
        "allowed_tools": {
            "mode": "any",
            "tools": ["get_current_temperature"]
        }
    }
}

JavaScript 

const generationConfig = {
  toolChoice: {
    allowedTools: {
      mode: 'any',
      tools: ['get_current_temperature']
    }
  }
};

ОТДЫХ 

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: \$GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -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"]
        }
      }
    }
  }'

Использование нескольких инструментов

Вы можете включить несколько инструментов, комбинируя встроенные инструменты с вызовом функций в одном запросе. Модели Gemini 3 могут комбинировать встроенные инструменты с вызовом функций в рамках взаимодействий без дополнительных настроек. Передача previous_interaction_id автоматически циркулирует контекст встроенного инструмента.

Python 

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 

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',
            previousInteractionId: 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);
    }
}

Мультимодальные функциональные ответы

Для моделей серии Gemini 3 вы можете включать мультимодальный контент в части ответа функции, отправляемые модели. Модель сможет обработать этот мультимодальный контент на следующем этапе, чтобы выдать более обоснованный ответ.

Чтобы включить мультимодальные данные в ответ функции, укажите их в виде одного или нескольких блоков содержимого в поле result шага function_result . Каждый блок содержимого должен указывать свой type (например, "text" , "image" ).

В следующем примере показано, как отправить ответ от функции, содержащий данные изображения, обратно в модель при взаимодействии:

Python 

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 

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',
    previousInteractionId: interaction.id,
    input: [{
        type: 'function_result',
        name: toolCall.name,
        call_id: toolCall.id,
        result: [
            { type: 'text', text: 'instrument.jpg' },
            {
                type: 'image',
                mimeType: 'image/jpeg',
                data: base64ImageData,
            }
        ]
    }]
});

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

ОТДЫХ 

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: \$GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -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"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Вызов функции со структурированным выводом

Для моделей серии Gemini 3 сочетайте вызов функций со структурированным выводом для получения ответов в единообразном формате.

Удаленный MCP (протокол контекста модели)

API взаимодействия поддерживает подключение к удаленным серверам MCP, предоставляя модели доступ к внешним инструментам и сервисам. name и url сервера указываются в конфигурации инструментов.

При использовании удаленного MCP следует учитывать следующие ограничения:

  • Типы серверов : Remote MCP работает только со потоковыми HTTP-серверами. Серверы SSE (Server-Sent Events) не поддерживаются.
  • Поддержка моделей : В настоящее время удаленный MCP не работает с моделями Gemini 3. Поддержка Gemini 3 появится в ближайшее время.
  • Именование : В именах серверов MCP не следует использовать символ - . Вместо этого используйте имена серверов snake_case .
Поле Тип Необходимый Описание
type string Да Должно быть "mcp_server" .
name string Нет Отображаемое имя для сервера MCP.
url string Нет Полный URL-адрес конечной точки сервера MCP.
headers object Нет Пары ключ-значение отправляются в качестве HTTP-заголовков с каждым запросом к серверу (например, токены аутентификации).
allowed_tools array Нет Ограничьте доступ агента к определенным инструментам на сервере.

Пример

Python 

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 

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' }
        }
    ]
});

ОТДЫХ 

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-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"}
        }
    ]
}'

Вызовы инструментов потоковой передачи

При использовании инструментов с потоковой обработкой модель генерирует вызовы функций в виде последовательности событий step.delta в потоке. Аргументы инструмента могут передаваться в виде частичных аргументов с помощью arguments . Необходимо агрегировать эти дельты, чтобы восстановить полные вызовы инструмента перед их выполнением.

Python 

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": ""
            }
    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 

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) {
    if (event.type === 'step.start') {
        if (event.step.type === 'function_call') {
            currentCalls.set(event.index, {
                id: event.step.id,
                name: event.step.name,
                arguments: ''
            });
        }
    } else if (event.type === '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 (event.type === 'interaction.completed') {
        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));
    }
}

ОТДЫХ 

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions?alt=sse" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-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
}'

Поддерживаемые модели

Модель Вызов функции Параллельный Композиционный
Gemini 3.1 Pro Preview ✔️ ✔️ ✔️
Предварительный просмотр Gemini 3 Flash ✔️ ✔️ ✔️
Gemini 2.5 Pro ✔️ ✔️ ✔️
Вспышка Gemini 2.5 ✔️ ✔️ ✔️
Фонарь Gemini 2.5 Flash-Lite ✔️ ✔️ ✔️
Gemini 2.0 Flash ✔️ ✔️ ✔️
Фонарик Gemini 2.0 X X X

Передовые методы

  • Описание функций и параметров: Будьте ясны и конкретны.
  • Именование: Используйте описательные имена без пробелов и специальных символов.
  • Строгая типизация: используйте конкретные типы (целые числа, строки, перечисления).
  • Выбор инструментов: Оставьте активным максимум 10-20 инструментов.
  • Оперативное проектирование: Предоставьте контекст и инструкции.

  • Температура: Для детерминированных вызовов используйте низкую температуру (например, 0).

  • Проверка: Перед выполнением функций необходимо проверить их работоспособность.

  • Обработка ошибок: Внедрите надежную обработку ошибок.

  • Безопасность: Используйте соответствующую аутентификацию для внешних API.

Примечания и ограничения

  • Поддерживается лишь часть схемы OpenAPI .
  • В any режиме работы API может отклонять очень большие или глубоко вложенные схемы.
  • В Python поддерживаются ограниченные типы параметров.