函数调用FunctionCall

Function Call 可以让模型根据用户问题，自动判断是否需要调用外部函数，并生成对应的函数名和参数。适合天气查询、订单查询、库存检索、数据库查询、企业内部系统对接等场景。

接口地址

https://api.maomaotoken.com/v1/responses

功能特性

智能调用模型可以根据用户问题自动选择合适的工具函数。
参数解析模型会从自然语言中提取结构化参数，例如城市、单位、订单号等。
灵活控制通过 tool_choice 控制自动调用、强制调用或禁用函数调用。

Python 调用示例

下面示例定义了一个 get_current_weather 工具，让模型根据用户问题判断是否需要查询天气。

"""
MaomaoToken Function Call 示例

功能：
通过定义工具函数，让模型能够生成外部函数调用参数。

示例场景：
用户询问天气时，模型会生成 get_current_weather 的函数调用。
"""

import json
import requests


# ==================== API 配置 ====================

url = "https://api.maomaotoken.com/v1/responses"

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer sk-*********************************",
}


# ==================== 工具定义 ====================

tools = [
    {
        "type": "function",
        "name": "get_current_weather",
        "description": "获取指定位置的当前天气",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {
                    "type": "string",
                    "description": "城市和国家或地区，例如 Beijing, China",
                },
                "unit": {
                    "type": "string",
                    "enum": ["celsius", "fahrenheit"],
                },
            },
            "required": ["location", "unit"],
        },
    }
]


# ==================== 请求数据 ====================

data = {
    "model": "gpt-5-mini",
    "input": "今天北京的天气热吗？",
    "tools": tools,
    "tool_choice": "auto",
}


# ==================== 发送请求 ====================

print("正在发送请求到 MaomaoToken...")
print(f"模型: {data['model']}")
print(f"问题: {data['input']}")

response = requests.post(
    url=url,
    headers=headers,
    data=json.dumps(data),
)

if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    print("响应成功:")
    print("=" * 50)
    print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))
    print("=" * 50)
else:
    print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}")
    print(response.text)

响应示例

当模型判断需要调用函数时，output 数组中会出现 function_call 类型的结果：

{
  "id": "resp_example",
  "object": "response",
  "created_at": 1762522554,
  "status": "completed",
  "model": "gpt-5-mini",
  "output": [
    {
      "id": "rs_example",
      "type": "reasoning",
      "summary": []
    },
    {
      "id": "fc_example",
      "type": "function_call",
      "status": "completed",
      "arguments": "{\"location\":\"Beijing, China\",\"unit\":\"celsius\"}",
      "call_id": "call_example",
      "name": "get_current_weather"
    }
  ],
  "tool_choice": "auto",
  "usage": {
    "input_tokens": 73,
    "output_tokens": 157,
    "total_tokens": 230
  }
}

解析函数调用

你可以从 output 中找到 function_call，读取函数名和参数：

result = response.json()

for item in result.get("output", []):
    if item.get("type") == "function_call":
        function_name = item.get("name")
        arguments = json.loads(item.get("arguments", "{}"))

        print("函数名:", function_name)
        print("参数:", arguments)

实际业务中，下一步通常是：

根据 name 找到你本地或服务端的真实函数。
使用 arguments 执行函数。
将函数执行结果再提交给模型，让模型生成最终回答。

字段说明

字段	类型	说明
`type`	string	输出类型，函数调用时通常为 `function_call`。
`name`	string	模型选择调用的函数名称。
`arguments`	string	JSON 字符串格式的函数参数。
`call_id`	string	本次函数调用的唯一标识。
`status`	string	函数调用生成状态。

tool_choice 参数

值	说明	使用场景
`auto`	模型自动判断是否调用函数。	默认推荐，灵活性最高。
`required`	强制模型调用函数。	必须获取实时数据或业务系统数据时使用。
`none`	禁用函数调用。	只需要普通文本回答时使用。

工具定义规范

每个工具通常需要包含：

type：固定为 function。
name：函数名称，建议使用下划线命名。
description：清晰描述函数用途，帮助模型判断调用时机。
parameters：符合 JSON Schema 的参数定义。

注意事项

请将示例中的 sk-********************************* 替换为你的真实 API Key。
函数参数需要符合 JSON Schema 规范。
生产环境建议添加错误处理、超时控制和重试机制。
对订单、账户、支付等敏感操作，建议加入权限校验和人工确认流程。
Function Call 返回的是「要调用哪个函数以及参数」，真实函数执行仍然需要由你的业务系统完成。

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