Claudeでのツール使用

「tool use」（ツール使用、function callingとも呼ばれます）により、Claudeはあなたが定義した関数やAnthropicが提供する関数を呼び出すことができます。Claudeは、ユーザーのリクエストとツールの説明に基づいて、いつツールを呼び出すかを判断します。その後、あなたのアプリケーションが実行する（クライアントツール）、またはAnthropicが実行する（サーバーツール）構造化された呼び出しを返します。

以下は、Anthropicがあなたの代わりに実行するサーバーツールであるWeb検索ツールを使用した最小限の例です。

client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-5-5",
    max_tokens=1024,
    tools=[{"type": "web_search_20260209", "name": "web_search"}],
    messages=[{"role": "user", "content": "What's the latest on the Mars rover?"}],
)
print(response.content)

ClaudeはAnthropicのインフラストラクチャ上で検索を実行し、引用付きの結果を同じレスポンス内で返します。あなたが定義した関数をClaudeに呼び出させるには、input_schemaを持つツールを渡し、Claudeがtool_useブロックを返したときにその呼び出しを実行します。ツール使用の仕組みでは、そのラウンドトリップをエンドツーエンドで示しています。ツールの定義とツール呼び出しの処理について詳しく学んでください。

ツール使用の仕組み

ツールは主に、コードがどこで実行されるかによって異なります。クライアントツール（ユーザー定義ツール、およびbashやtext_editorなどAnthropicが定義したスキーマを持つツールを含む）は、あなたのアプリケーション内で実行されます。Claudeはstop_reason: "tool_use"と1つ以上のtool_useブロックで応答します。あなたのコードが操作を実行し、tool_resultを送り返します。サーバーツール（web_search、web_fetch、code_execution、tool_searchなど）はAnthropicのインフラストラクチャ上で実行されます。Claudeがあなたのクライアントツールの1つと同じ並列ツール呼び出しのグループ内でそのツールを呼び出さない限り、実行を処理することなく結果を直接確認できます（停止理由とフォールバックを参照）。

以下は、クライアントツールにおけるそのラウンドトリップの全体です。最初のリクエストでget_weatherツールを定義し、Claudeはそれを呼び出すことで質問に答えます。レスポンスにはtool_useブロックが含まれ、あなたのコードが検索を実行し、2番目のリクエストで結果をtool_resultブロックに入れて送り返すことで、Claudeが回答を返せるようになります。

client = anthropic.Anthropic()

tools = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the current weather for a given location.",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {
                    "type": "string",
                    "description": "City and state, e.g. San Francisco, CA",
                }
            },
            "required": ["location"],
        },
    }
]
messages = [{"role": "user", "content": "What's the weather in San Francisco?"}]

# Claude は、ツール名とその引数を指定した tool_use ブロックで応答します。
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-5-5",
    max_tokens=1024,
    tools=tools,
    # 1 ターンあたりのツール呼び出しは最大 1 回までにするよう指示します。
    tool_choice={"type": "auto", "disable_parallel_tool_use": True},
    messages=messages,
)
tool_use = next(block for block in response.content if block.type == "tool_use")
print(f"Claude called {tool_use.name} with {json.dumps(tool_use.input)}")

# ツールを実行し、その結果を tool_result ブロックで返します。
weather = "15 degrees Celsius, partly cloudy"  # your weather lookup goes here
messages += [
    {"role": "assistant", "content": response.content},
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "tool_result", "tool_use_id": tool_use.id, "content": weather}
        ],
    },
]
followup = client.messages.create(
    model="claude-opus-5-5",
    max_tokens=1024,
    tools=tools,
    tool_choice={"type": "auto", "disable_parallel_tool_use": True},
    messages=messages,
)

# Claude はその結果を使って元の質問に回答します。
final_text = next(block for block in followup.content if block.type == "text")
print(final_text.text)

Claude called get_weather with {"location": "San Francisco, CA"}
The current weather in San Francisco is 15 degrees Celsius with partly cloudy skies.

ツール呼び出しの処理では、結果のフォーマットやエラーの通知を含め、各ステップを詳しく説明しています。並列ツール使用では、一度に複数のツールを呼び出すレスポンスについて説明しています。このラウンドトリップを自分で書くのを省略するには、Tool Runnerを使用してください。SDKがあなたのツールを実行し、結果を自動的に送り返します。

エージェントループや各アプローチをいつ選択すべきかを含む完全な概念モデルについては、ツール使用の仕組みを参照してください。

「Model Context Protocol」、すなわちMCPのサーバーに接続するには、MCPコネクターを参照してください。独自のMCPクライアントを構築するには、Model Context ProtocolガイドのMCPクライアントの構築を参照してください。

Claudeがツールを使用するタイミング

デフォルトのtool_choiceである{"type": "auto"}では、Claudeは各ターンでツールを呼び出すか直接応答するかを判断します。リクエストがそのツールの説明された機能に対応し、かつ回答がまだコンテキスト内にない場合にツールを呼び出します。安定した知識、創造的なタスク、会話的なターンに対しては直接応答します。

この境界はシステムプロンプトを通じて調整可能です。期待したときにClaudeがツールを呼び出さない場合、"Use the tools to investigate before responding."のような軽い指示でツール使用が増加します。"Always call a tool first before responding."のようなより強い形式はさらに後押しします。逆に、"Use your judgment about whether to call a tool or respond directly."はトリガー動作を控えめに保ちます。

プロンプトに頼るのではなくツール呼び出しを必須にするには、tool_choiceを設定してください。

各サーバーツールのページでは、それぞれのトリガー境界についてより詳しく説明しています。

{
  "type": "tool_use",
  "id": "toolu_01A09q90qw90lq917835lq9",
  "name": "get_weather",
  "input": { "location": "New York, NY", "unit": "fahrenheit" }
}

ツールを選択する

type文字列、バージョン、ベータヘッダーについては、ツールリファレンスを参照してください。

独自のツール

あなたが定義するツールでは、あなたがスキーマを書き、あなたのアプリケーションが各呼び出しを実行します。

Anthropicスキーマのクライアントツール

Anthropicがスキーマを公開し、Claudeをそれに基づいて訓練しています。あなたのアプリケーションは引き続き各呼び出しを実行し、tool_resultを返します。

サーバーツール

サーバーツールはAnthropicのインフラストラクチャ上で実行され、あなたのアプリケーションにハンドラーコードは不要です。それらが共有する仕組みについては、サーバーツールを参照してください。

料金

「tool use」（ツール使用）リクエストの料金は、以下に基づいて決まります。

1. モデルに送信される入力トークンの総数（tools パラメータ内のものを含む）
2. 生成される出力トークンの数
3. サーバーサイドツールの場合、追加の使用量ベースの料金（例えば、ウェブ検索は実行された検索ごとに課金されます）

クライアントサイドツールは他の Claude API リクエストと同じ料金体系ですが、サーバーサイドツールはその具体的な使用状況に応じて追加料金が発生する場合があります。

ツール使用による追加トークンは、以下から発生します。

• API リクエスト内の tools パラメータ（ツール名、説明、スキーマ）
• API リクエストおよびレスポンス内の tool_use コンテンツブロック
• API リクエスト内の tool_result コンテンツブロック

tools を使用すると、API はツール使用を有効にするための特別な「system prompt」（システムプロンプト）もモデルに自動的に含めます。各モデルに必要なツール使用トークン数は、以下の表に記載されています（前述の追加トークンは除きます）。この表は少なくとも1つのツールが提供されていることを前提としている点に注意してください。tools が提供されていない場合、ツール選択が none のときは追加のシステムプロンプトトークンは0になります。

Model	Tool use system prompt tokens
Name	Tool choice	Token count
Claude Opus 5.5For long-running agentic coding and knowledge work	auto, none	286 tokens
Claude Sonnet 5The best combination of speed and intelligence	auto, none	354 tokens
	any, tool	474 tokens
Claude Haiku 4.5The fastest model with near-frontier intelligence	auto, none	496 tokens
	any, tool	588 tokens
Additional models
Claude Opus 5	auto, none	286 tokens
	any, tool	406 tokens
Claude Opus 4.8	auto, none	290 tokens
	any, tool	410 tokens
Claude Opus 4.7	auto, none	675 tokens
	any, tool	804 tokens
Claude Opus 4.6	auto, none	497 tokens
	any, tool	589 tokens
Claude Opus 4.5	auto, none	496 tokens
	any, tool	588 tokens
Claude Opus 4.1	auto, none	313 tokens
	any, tool	315 tokens
Claude Opus 4	auto, none	313 tokens
	any, tool	315 tokens
Claude Sonnet 4.6	auto, none	497 tokens
	any, tool	589 tokens
Claude Sonnet 4.5	auto, none	496 tokens
	any, tool	588 tokens
Claude Sonnet 4	auto, none	313 tokens
	any, tool	315 tokens
Claude Haiku 3.5	auto, none	264 tokens
	any, tool	355 tokens

これらのトークン数は通常の入力トークンおよび出力トークンに加算され、リクエストの総コストが計算されます。

現在のモデルごとの価格については、モデル概要の表を参照してください。

ツール使用プロンプトを送信すると、他のAPIリクエストと同様に、レスポンスには報告されるusageメトリクスに入力トークン数と出力トークン数の両方が含まれます。

一部のサーバーツールでは、トークンに加えて使用量ベースの料金が発生します。それぞれの料金については、Web検索ツールとコード実行ツールを参照してください。

次のステップ