Tools definieren

Ein Modell auswählen

Verwenden Sie das neueste Claude Opus (4.6)-Modell für komplexe Tools und mehrdeutige Anfragen; es verarbeitet mehrere Tools besser und bittet bei Bedarf um Klärung.

Verwenden Sie Claude Haiku-Modelle für unkomplizierte Tools, beachten Sie jedoch, dass diese fehlende Parameter möglicherweise ableiten.

Client-Tools angeben

Client-Tools (sowohl Anthropic-Schema als auch benutzerdefiniert) werden im tools-Parameter der obersten Ebene der API-Anfrage angegeben. Jede Tool-Definition enthält:

Den vollständigen Satz optionaler Eigenschaften, die für jede Tool-Definition verfügbar sind, einschließlich cache_control, strict, defer_loading und allowed_callers, finden Sie in der Tool-Referenz.

System-Prompt bei Tool-Nutzung

Wenn Sie die Claude-API mit dem tools-Parameter aufrufen, erstellt die API einen speziellen System-Prompt aus den Tool-Definitionen, der Tool-Konfiguration und einem etwaigen benutzerspezifizierten System-Prompt. Der erstellte Prompt ist darauf ausgelegt, das Modell anzuweisen, die angegebenen Tools zu verwenden und den notwendigen Kontext bereitzustellen, damit das Tool ordnungsgemäß funktioniert:

In this environment you have access to a set of tools you can use to answer the user's question.
{{ FORMATTING INSTRUCTIONS }}
String and scalar parameters should be specified as is, while lists and objects should use JSON format. Note that spaces for string values are not stripped. The output is not expected to be valid XML and is parsed with regular expressions.
Here are the functions available in JSONSchema format:
{{ TOOL DEFINITIONS IN JSON SCHEMA }}
{{ USER SYSTEM PROMPT }}
{{ TOOL CONFIGURATION }}

Best Practices für Tool-Definitionen

Um die beste Leistung von Claude bei der Verwendung von Tools zu erzielen, befolgen Sie diese Richtlinien:

• Stellen Sie äußerst detaillierte Beschreibungen bereit. Dies ist bei weitem der wichtigste Faktor für die Tool-Leistung. Ihre Beschreibungen sollten jedes Detail über das Tool erklären, einschließlich:
  • Was das Tool tut
  • Wann es verwendet werden sollte (und wann nicht)
  • Was jeder Parameter bedeutet und wie er das Verhalten des Tools beeinflusst
  • Alle wichtigen Einschränkungen oder Limitierungen, z. B. welche Informationen das Tool nicht zurückgibt, wenn der Tool-Name unklar ist. Je mehr Kontext Sie Claude über Ihre Tools geben können, desto besser wird es bei der Entscheidung sein, wann und wie diese verwendet werden sollen. Streben Sie mindestens 3-4 Sätze pro Tool-Beschreibung an, mehr wenn das Tool komplex ist.
• Priorisieren Sie Beschreibungen, erwägen Sie aber die Verwendung von input_examples für komplexe Tools. Klare Beschreibungen sind am wichtigsten, aber für Tools mit komplexen Eingaben, verschachtelten Objekten oder formatempfindlichen Parametern können Sie das Feld input_examples verwenden, um schema-validierte Beispiele bereitzustellen. Weitere Informationen finden Sie unter Beispiele für die Tool-Nutzung bereitstellen.
• Anstatt für jede Aktion ein separates Tool zu erstellen (, , ), gruppieren Sie diese in einem einzigen Tool mit einem -Parameter. Weniger, leistungsfähigere Tools reduzieren Auswahlmehrdeutigkeiten und erleichtern es Claude, Ihre Tool-Oberfläche zu navigieren.

Die gute Beschreibung erklärt klar, was das Tool tut, wann es verwendet werden soll, welche Daten es zurückgibt und was der ticker-Parameter bedeutet. Die schlechte Beschreibung ist zu kurz und lässt Claude viele offene Fragen über das Verhalten und die Verwendung des Tools.

Beispiele für die Tool-Nutzung bereitstellen

Sie können konkrete Beispiele für gültige Tool-Eingaben bereitstellen, um Claude zu helfen, Ihre Tools effektiver zu nutzen. Dies ist besonders nützlich für komplexe Tools mit verschachtelten Objekten, optionalen Parametern oder formatempfindlichen Eingaben.

Grundlegende Verwendung

Fügen Sie Ihrer Tool-Definition ein optionales input_examples-Feld mit einem Array von Beispiel-Eingabeobjekten hinzu. Jedes Beispiel muss gemäß dem input_schema des Tools gültig sein:

Beispiele werden im Prompt zusammen mit Ihrem Tool-Schema eingefügt und zeigen Claude konkrete Muster für wohlgeformte Tool-Aufrufe. Dies hilft Claude zu verstehen, wann optionale Parameter einzuschließen sind, welche Formate zu verwenden sind und wie komplexe Eingaben zu strukturieren sind.

Anforderungen und Einschränkungen

• Schema-Validierung – Jedes Beispiel muss gemäß dem input_schema des Tools gültig sein. Ungültige Beispiele geben einen 400-Fehler zurück
• Nicht für serverseitige Tools unterstützt – Eingabebeispiele funktionieren bei benutzerdefinierten und Anthropic-Schema-Client-Tools, aber nicht bei Server-Tools wie Websuche oder Code-Ausführung
• Token-Kosten – Beispiele erhöhen die Prompt-Token: ~20-50 Token für einfache Beispiele, ~100-200 Token für komplexe verschachtelte Objekte

Claudes Ausgabe steuern

Tool-Nutzung erzwingen

In einigen Fällen möchten Sie möglicherweise, dass Claude ein bestimmtes Tool verwendet, um die Frage des Benutzers zu beantworten, auch wenn Claude sonst direkt antworten würde, ohne ein Tool aufzurufen. Sie können dies tun, indem Sie das Tool im Feld tool_choice wie folgt angeben:

tool_choice = {"type": "tool", "name": "get_weather"}

Bei der Arbeit mit dem Parameter tool_choice gibt es vier mögliche Optionen:

• auto erlaubt Claude zu entscheiden, ob bereitgestellte Tools aufgerufen werden sollen oder nicht. Dies ist der Standardwert, wenn tools bereitgestellt werden.
• any teilt Claude mit, dass es eines der bereitgestellten Tools verwenden muss, erzwingt aber kein bestimmtes Tool.
• tool zwingt Claude, immer ein bestimmtes Tool zu verwenden.
• none verhindert, dass Claude Tools verwendet. Dies ist der Standardwert, wenn keine tools bereitgestellt werden.

Dieses Diagramm veranschaulicht, wie jede Option funktioniert:

Beachten Sie, dass wenn Sie tool_choice als any oder tool haben, die API die Assistentennachricht vorab ausfüllt, um die Verwendung eines Tools zu erzwingen. Das bedeutet, dass die Modelle keine natürlichsprachliche Antwort oder Erklärung vor tool_use-Inhaltsblöcken ausgeben, auch wenn sie ausdrücklich dazu aufgefordert werden.

Tests haben gezeigt, dass dies die Leistung nicht beeinträchtigen sollte. Wenn Sie möchten, dass das Modell natürlichsprachlichen Kontext oder Erklärungen bereitstellt, während es dennoch ein bestimmtes Tool verwenden soll, können Sie {"type": "auto"} für tool_choice (den Standard) verwenden und explizite Anweisungen in einer user-Nachricht hinzufügen. Zum Beispiel: What's the weather like in London? Use the get_weather tool in your response.

Modellantworten mit Tools

Bei der Verwendung von Tools kommentiert Claude oft, was es tut, oder antwortet dem Benutzer auf natürliche Weise, bevor es Tools aufruft.

Zum Beispiel könnte Claude bei der Eingabeaufforderung "What's the weather like in San Francisco right now, and what time is it there?" wie folgt antworten:

{
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "I'll help you check the current weather and time in San Francisco."
    },
    {
      "type": "tool_use",
      "id": "toolu_01A09q90qw90lq917835lq9",
      "name": "get_weather",
      "input": { "location": "San Francisco, CA" }
    }
  ]
}

Dieser natürliche Antwortstil hilft Benutzern zu verstehen, was Claude tut, und schafft eine konversationellere Interaktion. Sie können den Stil und den Inhalt dieser Antworten durch Ihre System-Prompts und durch die Bereitstellung von <examples> in Ihren Prompts steuern.

Es ist wichtig zu beachten, dass Claude verschiedene Formulierungen und Ansätze verwenden kann, wenn es seine Aktionen erklärt. Ihr Code sollte diese Antworten wie jeden anderen vom Assistenten generierten Text behandeln und sich nicht auf spezifische Formatierungskonventionen verlassen.

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