複雑なツールや曖昧なクエリには、最新のClaude Opus(4.8)モデルを使用してください。このモデルは複数のツールをより適切に処理し、必要に応じて明確化を求めます。
単純なツールにはClaude Haikuモデルを使用してください。ただし、不足しているパラメータを推測する場合があることに注意してください。
ツール使用と拡張思考を組み合わせてClaudeを使用する場合は、詳細について拡張思考ガイドを参照してください。
クライアントツール(Anthropicスキーマとユーザー定義の両方)は、APIリクエストのトップレベルパラメータであるtoolsで指定します。各ツール定義には以下が含まれます。
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
name | ツールの名前。正規表現^[a-zA-Z0-9_-]{1,64}$に一致する必要があります。 |
description | ツールの機能、使用すべきタイミング、動作方法についての詳細なプレーンテキストの説明。 |
input_schema | ツールに期待されるパラメータを定義するJSON Schemaオブジェクト。 |
input_examples | (オプション)Claudeがツールの使用方法を理解するのに役立つ入力オブジェクトの例の配列。ツール使用の例の提供を参照してください。 |
cache_control、strict、defer_loading、allowed_callersなど、ツール定義で利用可能なオプションプロパティの完全なセットについては、ツールリファレンスを参照してください。
toolsパラメータを指定してClaude APIを呼び出すと、APIはツール定義、ツール設定、およびユーザー指定のシステムプロンプトから特別なシステムプロンプトを構築します。構築されたプロンプトは、指定されたツールを使用するようモデルに指示し、ツールが適切に動作するために必要なコンテキストを提供するように設計されています。
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 }}ツールを使用する際にClaudeから最高のパフォーマンスを引き出すには、以下のガイドラインに従ってください。
input_examplesの使用を検討する。 明確な説明が最も重要ですが、複雑な入力、ネストされたオブジェクト、または形式に敏感なパラメータを持つツールの場合は、input_examplesフィールドを使用してスキーマ検証済みの例を提供できます。詳細については、ツール使用の例の提供を参照してください。create_pr、review_pr、merge_pr)を作成するのではなく、actionパラメータを持つ単一のツールにグループ化します。より少なく、より高機能なツールは選択の曖昧さを減らし、Claudeがツール群を扱いやすくします。良い説明は、ツールの機能、使用するタイミング、返されるデータ、およびtickerパラメータの意味を明確に説明しています。悪い説明は簡潔すぎて、ツールの動作と使用方法についてClaudeに多くの疑問を残します。
ツール設計(統合、命名、レスポンスの整形)に関するより詳細なガイダンスについては、Writing tools for agentsを参照してください。
有効なツール入力の具体的な例を提供することで、Claudeがツールをより効果的に使用する方法を理解できるようにすることができます。これは、ネストされたオブジェクト、オプションのパラメータ、または形式に敏感な入力を持つ複雑なツールに特に役立ちます。
ツール定義にオプションのinput_examplesフィールドを追加し、入力オブジェクトの例の配列を指定します。各例は、ツールのinput_schemaに従って有効である必要があります。
例はツールスキーマとともにプロンプトに含まれ、適切に形成されたツール呼び出しの具体的なパターンをClaudeに示します。これにより、Claudeはオプションのパラメータをいつ含めるか、どの形式を使用するか、複雑な入力をどのように構造化するかを理解できます。
input_schemaに従って有効である必要があります。無効な例は400エラーを返します場合によっては、Claudeがツールを呼び出さずに直接回答する場合でも、ユーザーの質問に答えるために特定のツールを使用させたいことがあります。これは、リクエストのtool_choiceフィールドでツールを指定することで実現できます。ハイライトされた行が、標準的なツール使用リクエストとの唯一の違いです。
tool_choiceパラメータを使用する場合、4つのオプションがあります。
autoは、提供されたツールを呼び出すかどうかをClaudeが決定できるようにします。これはtoolsが提供されている場合のデフォルト値です。anyは、提供されたツールのいずれかを使用する必要があることをClaudeに伝えますが、特定のツールを強制しません。toolは、Claudeに常に特定のツールを使用することを強制します。noneは、Claudeがツールを使用することを防ぎます。これはtoolsが提供されていない場合のデフォルト値です。プロンプトキャッシングを使用する場合、tool_choiceパラメータを変更すると、キャッシュされたメッセージブロックが無効になります。ツール定義とシステムプロンプトはキャッシュされたままですが、メッセージコンテンツは再処理する必要があります。
この図は、各オプションの動作を示しています。

tool_choiceをanyまたはtoolに設定すると、APIはツールの使用を強制するためにアシスタントメッセージを事前入力することに注意してください。これは、明示的に要求された場合でも、モデルがtool_useコンテンツブロックの前に自然言語の応答や説明を出力しないことを意味します。
ツール使用とともに拡張思考を使用する場合、tool_choice: {"type": "any"}およびtool_choice: {"type": "tool", "name": "..."}はサポートされておらず、エラーになります。拡張思考と互換性があるのは、tool_choice: {"type": "auto"}(デフォルト)とtool_choice: {"type": "none"}のみです。
Claude Mythos Previewは、強制的なツール使用をサポートしていません。tool_choice: {"type": "any"}またはtool_choice: {"type": "tool", "name": "..."}を指定したリクエストは、このモデルでは400エラーを返します。tool_choice: {"type": "auto"}(デフォルト)またはtool_choice: {"type": "none"}を使用し、プロンプトによってツール選択に影響を与えてください。
テストの結果、これによってパフォーマンスが低下することはないことが示されています。モデルに特定のツールの使用を要求しながら、自然言語のコンテキストや説明を提供させたい場合は、tool_choiceに{"type": "auto"}(デフォルト)を使用し、userメッセージに明示的な指示を追加できます。例:What's the weather like in London? Use the get_weather tool in your response.
厳密なツールによる保証されたツール呼び出し
tool_choice: {"type": "any"}と厳密なツール使用を組み合わせることで、ツールのいずれかが呼び出されること、およびツール入力がスキーマに厳密に従うことの両方を保証できます。スキーマ検証を有効にするには、ツール定義でstrict: trueを設定します。
ツールを使用する場合、Claudeはツールを呼び出す前に、自分が何をしているかについてコメントしたり、ユーザーに自然に応答したりすることがよくあります。
たとえば、「What's the weather like in San Francisco right now, and what time is it there?」というプロンプトに対して、Claudeは次のように応答する場合があります。
{
"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" }
}
]
}この自然な応答スタイルは、ユーザーがClaudeの動作を理解するのに役立ち、より会話的なインタラクションを生み出します。システムプロンプトやプロンプト内で<examples>を提供することで、これらの応答のスタイルと内容を誘導できます。
Claudeは、自分のアクションを説明する際にさまざまな表現やアプローチを使用する可能性があることに注意してください。コードでは、これらの応答を他のアシスタント生成テキストと同様に扱い、特定のフォーマット規則に依存しないようにしてください。
tool_useブロックを解析し、tool_resultレスポンスをフォーマットします。
SDKにエージェントループを自動的に処理させます。
Anthropic提供のツールとオプションプロパティのディレクトリ。
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github_list_prs、slack_send_message)。これにより、ツールライブラリが拡大してもツール選択が明確になり、ツール検索を使用する場合に特に重要です。import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-opus-4-8",
max_tokens=1024,
tools=[
{
"name": "get_weather",
"description": "Get the current weather in a given location",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA",
},
"unit": {
"type": "string",
"enum": ["celsius", "fahrenheit"],
"description": "The unit of temperature",
},
},
"required": ["location"],
},
"input_examples": [
{"location": "San Francisco, CA", "unit": "fahrenheit"},
{"location": "Tokyo, Japan", "unit": "celsius"},
{
"location": "New York, NY" # 'unit' is optional
},
],
}
],
messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather like in San Francisco?"}],
)
print(response)import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
tools = [
{
"name": "get_weather",
"description": "Get the current weather in a given location",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA",
}
},
"required": ["location"],
},
}
]
response = client.messages.create(
model="claude-opus-4-8",
max_tokens=1024,
tools=tools,
tool_choice={"type": "tool", "name": "get_weather"},
messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather like in San Francisco?"}],
)
print(response)