Combinar ferramentas integradas e chamada de função

O Gemini permite a combinação de ferramentas integradas, como google_search, e a chamada de função (também conhecida como ferramentas personalizadas) em uma única interação, preservando e expondo o histórico de contexto das chamadas de ferramenta. As combinações de ferramentas integradas e personalizadas permitem fluxos de trabalho complexos e de agentes em que, por exemplo, o modelo pode se basear em dados da Web em tempo real antes de chamar sua lógica de negócios específica.

Confira um exemplo que permite combinações de ferramentas integradas e personalizadas com google_search e uma função personalizada getWeather:

from google import genai

client = genai.Client()

getWeather = {
    "type": "function",
    "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"],
    },
}

# The Interactions API manages context automatically across tool calls.
# The model will first use Google Search, then call getWeather.
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=[
        {"google_search": {}},
        getWeather,
    ],
)

# Process steps: the interaction contains search results and a function call
for step in interaction.steps:
    if step.type == "function_call":
        print(f"Function call: {step.name} with args: {step.arguments}")
        # In a real application, you would execute the function here
        # and provide the result back to the model.

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

const client = new GoogleGenAI({});

const getWeather = {
    type: "function",
    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"]
    }
};

// The Interactions API manages context automatically across tool calls.
// The model will first use Google Search, then call getWeather.
const 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: [
        { googleSearch: {} },
        getWeather,
    ],
});

// Process steps: the interaction contains search results and a function call
for (const step of interaction.steps) {
    if (step.type === "function_call") {
        console.log(`Function call: ${step.name} with args: ${JSON.stringify(step.arguments)}`);
        // In a real application, you would execute the function here
        // and provide the result back to the model.
    }
}

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-3-flash-preview",
  "input": "What is the northernmost city in the United States? What'\''s the weather like there today?",
  "tools": [
    { "type": "google_search" },
    {
      "type": "function",
      "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"]
      }
    }
  ]
}'

Como funciona

Os modelos do Gemini 3 usam a circulação de contexto de ferramentas para permitir combinações de ferramentas integradas e personalizadas. A circulação de contexto de ferramentas permite preservar e expor o contexto de ferramentas integradas e compartilhá-lo com ferramentas personalizadas na mesma interação.

Ativar a combinação de ferramentas

• Inclua os function_declarations, junto com as ferramentas integradas que você quer usar, para acionar o comportamento de combinação.

Etapas retornadas pela API

Em uma resposta de interação, a API retorna etapas separadas para chamadas de ferramentas integradas e chamadas de função (ferramenta personalizada):

• Etapas de ferramentas integradas: a API gerencia essas etapas automaticamente, preservando o contexto em todas as rodadas.
• Etapas de chamada de função: a API retorna etapas function_call para suas funções personalizadas. Você executa a função e fornece o resultado.

Campos críticos nas etapas retornadas

Alguns campos nas etapas retornadas são essenciais para manter o contexto da ferramenta e permitir combinações de ferramentas:

• id: encontrado nas etapas function_call e function_response. Um identificador exclusivo que mapeia uma chamada para a resposta.
• signature: encontrado nas etapas thought, bem como em todas as etapas de chamada de ferramenta (por exemplo, function_call) e resultado (por exemplo, function_response) para modelos do Gemini 3 e mais recentes. Esse contexto criptografado permite a circulação de contexto de ferramentas em todas as interações.

Como gerenciar esses campos :

• Modo com estado (recomendado): quando você usa previous_interaction_id, o servidor processa automaticamente os campos id e signature.
• Modo sem estado: ao gerenciar o histórico de conversas manualmente, é necessário transmitir os campos id e signature de volta ao modelo em solicitações subsequentes para validar a autenticidade e manter o contexto. Os SDKs oficiais processam isso automaticamente se você transmitir o objeto de resposta completo de volta ao histórico.

Dados específicos da ferramenta

Algumas ferramentas integradas retornam argumentos de dados visíveis ao usuário específicos do tipo de ferramenta.

Tokens e preços

Observe que as partes de chamada de ferramenta integrada nas solicitações são contadas para prompt_token_count. Como essas etapas intermediárias da ferramenta agora estão visíveis e são retornadas para você, elas fazem parte do histórico de conversas. Isso só acontece para o caso de solicitações, não respostas.

A ferramenta Pesquisa Google é uma exceção a essa regra. A Pesquisa Google já aplica o próprio modelo de preços no nível da consulta, então os tokens não são cobrados duas vezes (consulte a página de Preços).

Leia a página Tokens para mais informações.

Limitações

• O modo validated é o padrão (o modo auto não é compatível) quando a circulação de contexto de ferramentas está ativada.
• Ferramentas integradas, como google_search, dependem de informações de localização e hora atual. Portanto, se system_instruction ou function_declaration.description tiver informações de localização e hora conflitantes, o recurso de combinação de ferramentas poderá não funcionar bem.

Ferramentas compatíveis

A circulação de contexto de ferramentas padrão se aplica a ferramentas do lado do servidor (integradas). A execução de código também é uma ferramenta do lado do servidor, mas tem a própria solução integrada para a circulação de contexto. O uso do computador e a chamada de função são ferramentas do lado do cliente e também têm soluções integradas para a circulação de contexto.

A seguir

• Saiba mais sobre a chamada de função na API Gemini.
• Conheça as ferramentas compatíveis:
  • Pesquisa Google
  • Google Maps
  • Contexto do URL
  • Pesquisa de arquivos