ఫంక్షన్ కాలింగ్
రిక్వెస్ట్లో మీ ఫంక్షన్లను వివరించండి, మోడల్ తాను చేయించాలనుకున్న కాల్స్తో సమాధానం ఇస్తుంది. మీ కోడ్ వాటిని నడిపి ఫలితాలను తిరిగి పంపుతుంది: API టూల్ కాల్స్ను తిరిగి ఇస్తుంది, అది టూల్ను తానే నడపదు.
POST https://api.shannon-ai.com/v1/chat/completions
ఈ పేజీలోని నమూనాలు /v1/chat/completions ను ఉపయోగిస్తాయి. అదే లూప్ /v1/responses మరియు /v1/messages లో నడుస్తుంది; ఒక ఫార్మాట్ దేన్నైనా భిన్నంగా రాసే చోట, దిగువ విభాగాలు మూడింటినీ చూపిస్తాయి.
import json
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://api.shannon-ai.com/v1")
tools = [{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Get the current weather for a city.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {"type": "string", "description": "City name, for example Paris"},
"unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]},
},
"required": ["city"],
},
},
}]
def get_weather(city, unit="celsius"):
# Your code: ask a weather service here.
return {"city": city, "temperature": 18, "unit": unit, "conditions": "cloudy"}
messages = [{"role": "user", "content": "What is the weather in Paris right now?"}]
answer = None
for _ in range(5): # the API sets no limit on rounds: set your own
response = client.chat.completions.create(
model="Kimi-K3-3BIT-REAP",
messages=messages,
tools=tools,
)
choice = response.choices[0]
if choice.finish_reason != "tool_calls":
answer = choice.message.content
break
messages.append(choice.message) # the assistant turn with its tool_calls
for call in choice.message.tool_calls:
args = json.loads(call.function.arguments) # arguments is a JSON string
result = get_weather(**args)
messages.append({
"role": "tool",
"tool_call_id": call.id,
"content": json.dumps(result),
})
print(answer) import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ apiKey: "YOUR_API_KEY", baseURL: "https://api.shannon-ai.com/v1" });
const tools = [{
type: "function",
function: {
name: "get_weather",
description: "Get the current weather for a city.",
parameters: {
type: "object",
properties: {
city: { type: "string", description: "City name, for example Paris" },
unit: { type: "string", enum: ["celsius", "fahrenheit"] },
},
required: ["city"],
},
},
}];
// Your code: ask a weather service here.
function getWeather({ city, unit = "celsius" }) {
return { city, temperature: 18, unit, conditions: "cloudy" };
}
const messages = [{ role: "user", content: "What is the weather in Paris right now?" }];
let answer = null;
// The API sets no limit on rounds: set your own.
for (let round = 0; round < 5; round++) {
const response = await client.chat.completions.create({
model: "Kimi-K3-3BIT-REAP",
messages,
tools,
});
const choice = response.choices[0];
if (choice.finish_reason !== "tool_calls") {
answer = choice.message.content;
break;
}
messages.push(choice.message); // the assistant turn with its tool_calls
for (const call of choice.message.tool_calls) {
const args = JSON.parse(call.function.arguments); // arguments is a JSON string
messages.push({
role: "tool",
tool_call_id: call.id,
content: JSON.stringify(getWeather(args)),
});
}
}
console.log(answer); # 1. Send the conversation with the tools.
curl https://api.shannon-ai.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "Kimi-K3-3BIT-REAP",
"messages": [
{"role": "user", "content": "What is the weather in Paris right now?"}
],
"tools": [{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Get the current weather for a city.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {"type": "string", "description": "City name, for example Paris"},
"unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]}
},
"required": ["city"]
}
}
}]
}'
# 2. Run the function yourself, then send the assistant turn and the result.
# Use the id of the call you received.
curl https://api.shannon-ai.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "Kimi-K3-3BIT-REAP",
"messages": [
{"role": "user", "content": "What is the weather in Paris right now?"},
{"role": "assistant", "content": null, "tool_calls": [{
"id": "call_9f1c2ab34d5e4f60a7b8c9d0e1f2a3b4",
"type": "function",
"function": {"name": "get_weather", "arguments": "{\"city\":\"Paris\"}"}
}]},
{"role": "tool", "tool_call_id": "call_9f1c2ab34d5e4f60a7b8c9d0e1f2a3b4",
"content": "{\"city\":\"Paris\",\"temperature\":18,\"unit\":\"celsius\",\"conditions\":\"cloudy\"}"}
],
"tools": [{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Get the current weather for a city.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {"type": "string", "description": "City name, for example Paris"},
"unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]}
},
"required": ["city"]
}
}
}]
}' మొదటి సమాధానం ప్రశ్నకు జవాబు ఇవ్వదు. అది కాల్ అడుగుతుంది:
{
"id": "chatcmpl-5b0c1d8e7f6a4b3c9d2e1f0a8b7c6d5e",
"object": "chat.completion",
"created": 1791590400,
"model": "Kimi-K3-3BIT-REAP",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": null,
"reasoning_content": "The user asks for the current weather in Paris. I should call get_weather.",
"tool_calls": [
{
"id": "call_9f1c2ab34d5e4f60a7b8c9d0e1f2a3b4",
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"arguments": "{\"city\":\"Paris\"}"
}
}
]
},
"finish_reason": "tool_calls"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 312,
"completion_tokens": 58,
"total_tokens": 370,
"prompt_tokens_details": {"cached_tokens": 0},
"completion_tokens_details": {"reasoning_tokens": 31}
}
} మీరు ఫలితాన్ని పంపిన తర్వాత, తదుపరి సమాధానం సాధారణ జవాబు: message.content లో టెక్స్ట్ ఉంటుంది మరియు finish_reason stop అవుతుంది.
లూప్, దశలవారీగా
| దశ | ఎవరు | ఏమి జరుగుతుంది |
|---|---|---|
| 1 | మీరు | messages ను tools తో కలిపి పంపండి, అంటే మోడల్ అడగగల ఫంక్షన్ల జాబితా. |
| 2 | మోడల్ | సమాధానంలో tool_calls మరియు finish_reason: "tool_calls" ఉంటాయి. ప్రతి కాల్ ఒక ఫంక్షన్ పేరును మరియు దాని ఆర్గ్యుమెంట్లను ఇస్తుంది. |
| 3 | మీరు | ప్రతి కాల్ యొక్క arguments ను parse చేసి మీ ఫంక్షన్ను నడపండి. |
| 4 | మీరు | assistant మెసేజ్ను మరియు ప్రతి కాల్కు ఒక tool మెసేజ్ను messages కు జోడించి, అదే tools తో రిక్వెస్ట్ను మళ్ళీ పంపండి. |
| 5 | మోడల్ | మోడల్ finish_reason: "stop" తో టెక్స్ట్లో సమాధానం ఇస్తుంది, లేదా మరిన్ని కాల్స్ అడుగుతుంది. ఆ సందర్భంలో 3వ దశకు తిరిగి వెళ్లండి. |
ఒక రిక్వెస్ట్ అంటే మోడల్ యొక్క ఒక టర్న్. API రిక్వెస్ట్ల మధ్య సంభాషణను ఉంచదు మరియు రౌండ్ల సంఖ్యను నిర్ణయించదు: మీ కోడ్ messages ను ఉంచుకుని ఎప్పుడు ఆపాలో నిర్ణయిస్తుంది.
టూల్స్ను నిర్వచించడం
tools ప్రతి ఫంక్షన్కు ఒక ఎంట్రీ ఉన్న array. కేటలాగ్లోని ప్రతి మోడల్ దీన్ని అంగీకరిస్తుంది; GET /v1/models ప్రతి id కి capabilities.tools: true ను నివేదిస్తుంది.
| ఫీల్డ్ | రకం | వివరణ |
|---|---|---|
type | string | ఎల్లప్పుడూ function. |
function.name | string | మోడల్ ఈ ఫంక్షన్ను అడిగేటప్పుడు ఉపయోగించే పేరు. తప్పనిసరి. |
function.description | string | ఫంక్షన్ ఏమి చేస్తుంది, సరళమైన భాషలో. |
function.parameters | object | పైన type: "object" ఉన్న JSON Schema గా ఆర్గ్యుమెంట్లు. దిగువన Schema కీవర్డ్లు చూడండి. |
ప్రతి ఎండ్పాయింట్కు టూల్ కోసం తన సొంత రూపం ఉంది. మీరు కాల్ చేసే ఎండ్పాయింట్కు చెందినదాన్ని పంపండి:
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Get the current weather for a city.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {
"type": "string",
"description": "City name, for example Paris"
},
"unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]}
},
"required": ["city"]
}
}
} {
"type": "function",
"name": "get_weather",
"description": "Get the current weather for a city.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {
"type": "string",
"description": "City name, for example Paris"
},
"unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]}
},
"required": ["city"]
}
} {
"name": "get_weather",
"description": "Get the current weather for a city.",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {
"type": "string",
"description": "City name, for example Paris"
},
"unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]}
},
"required": ["city"]
}
} tool_choice
tool_choice మోడల్ టూల్ను కాల్ చేయవచ్చా, లేదా తప్పనిసరిగా చేయాలా అని చెబుతుంది. ఇది tools తో కలిపి మాత్రమే చదవబడుతుంది.
| విలువ | వివరణ | వర్తింపజేసేవి |
|---|---|---|
"auto" | టెక్స్ట్లో సమాధానం ఇవ్వాలా లేదా టూల్ను కాల్ చేయాలా అని మోడల్ నిర్ణయిస్తుంది. ఇది డిఫాల్ట్. | అన్ని మోడల్స్ |
"required" | సమాధానం కనీసం ఒక టూల్ను కాల్ చేస్తుంది. | హోస్ట్ చేసిన ఓపెన్-వెయిట్ మోడల్స్ |
{"type": "function", "function": {"name": "get_weather"}} | సమాధానం ఈ ఫంక్షన్ను కాల్ చేస్తుంది. పేరు తప్పనిసరిగా tools లోని ఫంక్షన్లలో ఒకటి అయి ఉండాలి. ఇతర ఫంక్షన్లకు కాల్స్ సమాధానంలో చేర్చబడవు. | హోస్ట్ చేసిన ఓపెన్-వెయిట్ మోడల్స్ |
Shannon మోడల్స్ (shannon-*) ప్రతి రిక్వెస్ట్లో auto లాగే నిర్ణయిస్తాయి.
required లేదా పేరు పెట్టిన ఫంక్షన్తో, tool_calls చదివే ముందు finish_reason చదవండి. మోడల్ కాల్ ఏదీ ఇవ్వనప్పుడు, సమాధానం finish_reason: "stop" తో టెక్స్ట్ సమాధానం అవుతుంది.
| అర్థం | /v1/chat/completions | /v1/responses | /v1/messages |
|---|---|---|---|
| మోడల్ నిర్ణయిస్తుంది | "auto" | "auto" | {"type": "auto"} |
| కనీసం ఒక టూల్ను కాల్ చేయి | "required" | "required" | {"type": "any"} |
| పేరు పెట్టిన ఒక ఫంక్షన్ను కాల్ చేయి | {"type": "function", "function": {"name": "get_weather"}} | {"type": "function", "name": "get_weather"} | {"type": "tool", "name": "get_weather"} |
అనుకూలత కోసం అంగీకరించబడేవి: tool_choice: "none" మరియు parallel_tool_calls. టూల్ కాల్స్ లేని టర్న్ కోసం, రిక్వెస్ట్ను tools లేకుండా పంపండి.
సమాధానంలో టూల్ కాల్స్
| ఫీల్డ్ | రకం | వివరణ |
|---|---|---|
finish_reason | string | సమాధానంలో కనీసం ఒక కాల్ ఉన్నప్పుడు tool_calls. |
message.tool_calls | array | ప్రతి కాల్కు ఒక ఎంట్రీ. మోడల్ కాల్ అడిగినప్పుడు మాత్రమే ఈ ఫీల్డ్ ఉంటుంది. |
tool_calls[].id | string | call_ తర్వాత 32 హెక్సాడెసిమల్ అక్షరాలు. ఫలితంతో పాటు దాన్ని tool_call_id గా తిరిగి పంపండి. |
tool_calls[].type | string | ఎల్లప్పుడూ function. |
tool_calls[].function.name | string | నడపాల్సిన ఫంక్షన్. |
tool_calls[].function.arguments | string | ఆర్గ్యుమెంట్లు JSON string గా, ఏవీ లేనప్పుడు "{}". ఉపయోగించే ముందు దాన్ని parse చేయండి. |
message.content | string | null | సమాధానంలో కాల్స్ మాత్రమే ఉన్నప్పుడు null. హోస్ట్ చేసిన ఓపెన్-వెయిట్ మోడల్స్ కాల్స్ పక్కన టెక్స్ట్ను తిరిగి ఇవ్వగలవు; Shannon మోడల్స్ null ను తిరిగి ఇస్తాయి. |
ప్రతి ఫార్మాట్లో అదే కాల్. /v1/responses లో ఇది output లోని function_call ఐటెమ్, arguments JSON string గా. /v1/messages లో ఇది tool_use కంటెంట్ బ్లాక్, దీని input ఒక JSON ఆబ్జెక్ట్, దీని id toolu_ తో మొదలవుతుంది, మరియు stop_reason tool_use.
{
"finish_reason": "tool_calls",
"message": {
"role": "assistant",
"content": null,
"tool_calls": [
{
"id": "call_9f1c2ab34d5e4f60a7b8c9d0e1f2a3b4",
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"arguments": "{\"city\":\"Paris\"}"
}
}
]
}
} {
"output": [
{
"id": "fc_3d2c1b0a9f8e4d7c6b5a4f3e2d1c0b9a",
"type": "function_call",
"call_id": "call_9f1c2ab34d5e4f60a7b8c9d0e1f2a3b4",
"name": "get_weather",
"arguments": "{\"city\":\"Paris\"}",
"status": "completed"
}
]
} {
"stop_reason": "tool_use",
"content": [
{
"type": "tool_use",
"id": "toolu_9f1c2ab34d5e4f60a7b8c9d0e1f2a3b4",
"name": "get_weather",
"input": {"city": "Paris"}
}
]
} ఒక టర్న్లో అనేక కాల్స్
ఒక సమాధానంలో అనేక కాల్స్ ఉండవచ్చు. వాటన్నింటినీ నడిపి, తదుపరి రిక్వెస్ట్లో ప్రతి కాల్కు ఒక ఫలితాన్ని, ఒక్కొక్కటి తన సొంత tool_call_id తో పంపండి.
హోస్ట్ చేసిన ఓపెన్-వెయిట్ మోడల్స్ ప్రతి విభిన్న కాల్ను ఒకసారి తిరిగి ఇస్తాయి: ఒకే పేరు మరియు ఒకే ఆర్గ్యుమెంట్లతో ఉన్న రెండు కాల్స్ ఒకటిగా వస్తాయి.
స్ట్రీమ్ చేసిన టూల్ కాల్స్
stream: true తో, కాల్ ఒకే ముక్కగా వస్తుంది: చంక్లో పూర్తి arguments string ఉంటుంది, కాబట్టి కలపాల్సిన ముక్కలు ఉండవు. index టర్న్లోని కాల్స్ను 0 నుండి లెక్కిస్తుంది.
{
"id": "chatcmpl-5b0c1d8e7f6a4b3c9d2e1f0a8b7c6d5e",
"object": "chat.completion.chunk",
"created": 1791590400,
"model": "Kimi-K3-3BIT-REAP",
"choices": [
{
"index": 0,
"delta": {
"tool_calls": [
{
"index": 0,
"id": "call_9f1c2ab34d5e4f60a7b8c9d0e1f2a3b4",
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"arguments": "{\"city\":\"Paris\"}"
}
}
]
},
"finish_reason": null
}
]
} | ఎండ్పాయింట్ | ఏమి వస్తుంది |
|---|---|
/v1/chat/completions | ప్రతి కాల్కు ఒక chat.completion.chunk, కాల్ delta.tool_calls[0] లో. చివరి చంక్లో finish_reason: "tool_calls" మరియు usage ఉంటాయి. |
/v1/responses | ప్రతి కాల్కు: response.output_item.added (ఖాళీ arguments ఉన్న function_call ఐటెమ్), response.function_call_arguments.delta (మొత్తం string), response.function_call_arguments.done, response.output_item.done. |
/v1/messages | ప్రతి కాల్కు: content_block_start (ఖాళీ input ఉన్న tool_use బ్లాక్), ఒక content_block_delta, దీని input_json_delta.partial_json మొత్తం ఆర్గ్యుమెంట్ల టెక్స్ట్, content_block_stop. ఆ తర్వాత message_delta లో stop_reason: "tool_use" ఉంటుంది. |
shannon-1.6-lite, shannon-1.6-pro, shannon-2-lite, shannon-2-pro మరియు shannon-coder-1 లో, tools ఉన్న స్ట్రీమ్ రిక్వెస్ట్ తన సమాధాన టెక్స్ట్ను టర్న్ చివర ఒకే content డెల్టాలో అందిస్తుంది. స్ట్రీమింగ్
ఫలితాలను తిరిగి పంపడం
రెండవ రిక్వెస్ట్ సంభాషణను పునరావృతం చేసి రెండు విషయాలను జోడిస్తుంది: కాల్స్ అడిగిన assistant టర్న్, మరియు ప్రతి కాల్కు ఒక ఫలితం.
{
"messages": [
{"role": "user", "content": "What is the weather in Paris right now?"},
{
"role": "assistant",
"content": null,
"tool_calls": [
{
"id": "call_9f1c2ab34d5e4f60a7b8c9d0e1f2a3b4",
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"arguments": "{\"city\":\"Paris\"}"
}
}
]
},
{
"role": "tool",
"tool_call_id": "call_9f1c2ab34d5e4f60a7b8c9d0e1f2a3b4",
"content": "{\"city\":\"Paris\",\"temperature\":18,\"unit\":\"celsius\",\"conditions\":\"cloudy\"}"
}
]
} {
"input": [
{"role": "user", "content": "What is the weather in Paris right now?"},
{
"type": "function_call",
"call_id": "call_9f1c2ab34d5e4f60a7b8c9d0e1f2a3b4",
"name": "get_weather",
"arguments": "{\"city\":\"Paris\"}"
},
{
"type": "function_call_output",
"call_id": "call_9f1c2ab34d5e4f60a7b8c9d0e1f2a3b4",
"output": "{\"city\":\"Paris\",\"temperature\":18,\"unit\":\"celsius\",\"conditions\":\"cloudy\"}"
}
]
} {
"messages": [
{"role": "user", "content": "What is the weather in Paris right now?"},
{
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "tool_use",
"id": "toolu_9f1c2ab34d5e4f60a7b8c9d0e1f2a3b4",
"name": "get_weather",
"input": {"city": "Paris"}
}
]
},
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "tool_result",
"tool_use_id": "toolu_9f1c2ab34d5e4f60a7b8c9d0e1f2a3b4",
"content": "{\"city\":\"Paris\",\"temperature\":18,\"unit\":\"celsius\",\"conditions\":\"cloudy\"}"
}
]
}
]
} - assistant టర్న్ను మీరు అందుకున్నట్లే, ఫలితాలకు ముందు తిరిగి పంపండి. ప్రతి ఫలితం దాని కాల్కు id ద్వారా సరిపోలుతుంది:
/v1/chat/completionsలోtool_call_id,/v1/responsesలోcall_id,/v1/messagesలోtool_use_id. - ఫలితం టెక్స్ట్. ఆబ్జెక్ట్ను
contentకోసం (/v1/responsesలోoutput) JSON string గా సీరియలైజ్ చేయండి./v1/messagesలోtool_resultబ్లాక్ యొక్కcontentఒక string లేదా టెక్స్ట్ బ్లాక్ల జాబితా. - assistant టర్న్లో,
function.argumentsవచ్చినట్లే JSON string గా ఉంటుంది. - సంభాషణ టూల్ ఫలితంతో ముగియవచ్చు. కొత్త user మెసేజ్ అవసరం లేదు: మోడల్ ఫలితం నుండి కొనసాగుతుంది.
- మీ ఫంక్షన్ విఫలమైనప్పుడు, వైఫల్యాన్ని ఫలిత టెక్స్ట్గా పంపండి. అప్పుడు మోడల్ దాన్ని నివేదించవచ్చు లేదా మరో కాల్ అడగవచ్చు.
Schema కీవర్డ్లు
parameters (/v1/messages లో input_schema) ఒక JSON Schema. Shannon 3 ఫ్యామిలీ (shannon-3, shannon-3-pro, shannon-3.1, shannon-3.1-pro) మరియు హోస్ట్ చేసిన ఓపెన్-వెయిట్ మోడల్స్ దాన్ని మీరు పంపినట్లే అందుకుంటాయి.
shannon-1.6-lite, shannon-1.6-pro, shannon-2-lite, shannon-2-pro మరియు shannon-coder-1 మూడు ఎండ్పాయింట్లలోనూ ఈ ఉపసమితిని అందుకుంటాయి:
| నిర్వహణ | కీవర్డ్లు |
|---|---|
| పంపినట్లే చదవబడతాయి | దిగువ వరుసలలో పేర్కొనని ప్రతి కీవర్డ్, ఉదాహరణకు type, properties, required, items, enum, description, minimum, maximum, anyOf మరియు allOf, schema యొక్క ప్రతి స్థాయిలో. |
format | int32, int64, float, double, byte, date, date-time మరియు enum విలువలకు చదవబడుతుంది. |
oneOf | anyOf గా చదవబడుతుంది. |
| ఈ మోడల్స్ అందుకునే schema లో భాగం కావు | $schema, $id, $ref, $defs, $comment, definitions, additionalProperties, unevaluatedProperties, patternProperties, propertyNames, examples, default, title, const, not, if, then, else, contains, minContains, maxContains, dependentRequired, dependentSchemas, dependencies, readOnly, writeOnly, deprecated, contentEncoding, contentMediaType, contentSchema, multipleOf, uniqueItems; సంఖ్యలు అయినప్పుడు exclusiveMinimum మరియు exclusiveMaximum; format యొక్క ఇతర విలువలు. |
ప్రవర్తన మరియు పరిమితులు
- API టూల్స్ గరిష్ట సంఖ్యను కానీ రౌండ్ల గరిష్ట సంఖ్యను కానీ నిర్ణయించదు.
- రిక్వెస్ట్ బాడీ 32 MiB వరకు ఉండవచ్చు, మరియు ఫలితాలతో కూడిన సంభాషణ మోడల్ కాంటెక్స్ట్ విండోలో సరిపోవాలి.
- రిక్వెస్ట్లో
toolsఉన్నప్పుడు,shannon-1.6-lite,shannon-1.6-pro,shannon-2-liteమరియుshannon-2-proడిఫాల్ట్temperature0.2 ను ఉపయోగిస్తాయి. మరో విలువ సెట్ చేయడానికిtemperatureను పంపండి. - ప్రతి రౌండ్ ఒక ప్రత్యేక రిక్వెస్ట్: ఇది మీ బ్యాలెన్స్ నుండి తీసుకుంటుంది మరియు ఇతర రిక్వెస్ట్లా flood protection లో లెక్కించబడుతుంది. పరిమితులు మరియు బ్యాలెన్స్
ఎరర్లు
టూల్ కాల్ అనేది స్టేటస్ 200 తో సాధారణ సమాధానం. ఈ ఎరర్లు రిక్వెస్ట్కే సంబంధించినవి:
| స్టేటస్ | రకం | మెసేజ్ | ఎప్పుడు |
|---|---|---|---|
400 | invalid_request_error | unknown model: <id> | model ప్రచురించిన జాబితాలోని id కాదు. |
422 | invalid_request_error | Failed to deserialize the JSON body into the target type: … | tools array కాదు, లేదా మరో ఫీల్డ్కు తప్పు JSON రకం ఉంది. |
413 | invalid_request_error | Failed to buffer the request body: … | రిక్వెస్ట్ బాడీ 32 MiB కంటే పెద్దది. ఎరర్లో code: "request_too_large" ఉంటుంది. |
ఆర్గ్యుమెంట్లను మోడల్ రాస్తుంది. ఏ బయటి ఇన్పుట్నైనా తనిఖీ చేసినట్లే, ఫంక్షన్ను నడిపే ముందు వాటిని మీ schema తో తనిఖీ చేయండి.
ఆథెంటికేషన్, బ్యాలెన్స్ మరియు సర్వర్ ఎరర్లు ప్రతి రిక్వెస్ట్కు ఉన్నవే. ఎరర్ హ్యాండ్లింగ్