● Архитектура / Уровень: средний / Q2 · 2026 / 28 из 90

Function calling.

вызов функций моделью

Короткий
ответ ↳

Function calling — это механизм, через который LLM возвращает структурированный вызов функции вместо текста. У OpenAI — «function calling», у Anthropic — «tool use». По сути — одно и то же.

01 Как работает

В API передаёте описание функций — имя, параметры, что делает (в формате JSON Schema).
Модель решает: ответить текстом или вызвать функцию.
Если функция — возвращает имя + аргументы в JSON.
Ваш код вызывает функцию, передаёт результат обратно модели.
Модель формулирует ответ пользователю с учётом результата.

02 Минимальный пример

Описание функции: get_weather(city: string). Пользователь: «Какая погода в Анталье?». Модель возвращает: { function: "get_weather", arguments: { city: "Антанья" } }. Ваш код вызывает API погоды, возвращает результат. Модель: «В Анталье сейчас +24, ясно».

03 В бизнесе

SQL-ассистент. query_db(sql) — модель пишет SQL, выполняет, отвечает.
CRM-агент. create_lead(name, email), update_deal(id, stage).
DevOps. get_logs(service), restart_service(name).
Бухгалтерия. get_invoice(id), send_payment_reminder(client).

04 Function calling и MCP

MCP — это стандарт, как описывать функции, чтобы они работали с любой моделью. Function calling — низкоуровневый механизм одной конкретной модели. MCP надстраивается поверх function calling, унифицирует разные провайдеры.

// 07

Частые вопросы

01 Чем tool use отличается от function calling?

Это одно и то же. OpenAI называет «function calling», Anthropic — «tool use». Принцип идентичный.

02 Можно ли вызвать несколько функций за раз?

Да, современные модели поддерживают parallel tool calling. Полезно для независимых запросов в разные системы.

Понимаем — учим
работать с Function calling
внутри команды.

Час бесплатной диагностики: разбираем 2–3 ваших процесса и говорим прямо, где AI окупится за квартал, а где брать рано. Знания остаются у вашей команды.

Discovery call · 1 час @Aleksei_Shturbin