Como implementar o uso de ferramentas

Escolhendo um modelo

Recomendamos usar o Claude Sonnet (4.5) ou Claude Opus (4.1) mais recente para ferramentas complexas e consultas ambíguas; eles lidam melhor com múltiplas ferramentas e buscam esclarecimentos quando necessário.

Use modelos Claude Haiku para ferramentas diretas, mas observe que eles podem inferir parâmetros ausentes.

Especificando ferramentas do cliente

As ferramentas do cliente (tanto as definidas pela Anthropic quanto as definidas pelo usuário) são especificadas no parâmetro tools de nível superior da solicitação da API. Cada definição de ferramenta inclui:

Prompt do sistema de uso de ferramentas

Quando você chama a API Claude com o parâmetro tools, construímos um prompt do sistema especial a partir das definições de ferramentas, configuração de ferramentas e qualquer prompt do sistema especificado pelo usuário. O prompt construído é projetado para instruir o modelo a usar a(s) ferramenta(s) especificada(s) e fornecer o contexto necessário para que a ferramenta funcione adequadamente:

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 }}

Práticas recomendadas para definições de ferramentas

Para obter o melhor desempenho do Claude ao usar ferramentas, siga estas diretrizes:

• Forneça descrições extremamente detalhadas. Este é de longe o fator mais importante no desempenho da ferramenta. Suas descrições devem explicar cada detalhe sobre a ferramenta, incluindo:
  • O que a ferramenta faz
  • Quando deve ser usada (e quando não deve)
  • O que cada parâmetro significa e como afeta o comportamento da ferramenta
  • Quaisquer ressalvas ou limitações importantes, como quais informações a ferramenta não retorna se o nome da ferramenta for pouco claro. Quanto mais contexto você puder fornecer ao Claude sobre suas ferramentas, melhor ele será em decidir quando e como usá-las. Procure por pelo menos 3-4 frases por descrição de ferramenta, mais se a ferramenta for complexa.
• Priorize descrições, mas considere usar input_examples para ferramentas complexas. Descrições claras são mais importantes, mas para ferramentas com entradas complexas, objetos aninhados ou parâmetros sensíveis ao formato, você pode usar o campo input_examples (beta) para fornecer exemplos validados por esquema. Veja Fornecendo exemplos de uso de ferramentas para detalhes.

A boa descrição explica claramente o que a ferramenta faz, quando usá-la, quais dados ela retorna e o que o parâmetro ticker significa. A descrição ruim é muito breve e deixa Claude com muitas questões em aberto sobre o comportamento e o uso da ferramenta.

Fornecendo exemplos de uso de ferramentas

Você pode fornecer exemplos concretos de entradas de ferramentas válidas para ajudar Claude a entender como usar suas ferramentas de forma mais eficaz. Isso é particularmente útil para ferramentas complexas com objetos aninhados, parâmetros opcionais ou entradas sensíveis ao formato.

Uso básico

Adicione um campo input_examples opcional à sua definição de ferramenta com uma matriz de objetos de entrada de exemplo. Cada exemplo deve ser válido de acordo com o input_schema da ferramenta:

Os exemplos são incluídos no prompt ao lado do seu esquema de ferramenta, mostrando ao Claude padrões concretos para chamadas de ferramenta bem formadas. Isso ajuda Claude a entender quando incluir parâmetros opcionais, quais formatos usar e como estruturar entradas complexas.

Requisitos e limitações

• Validação de esquema - Cada exemplo deve ser válido de acordo com o input_schema da ferramenta. Exemplos inválidos retornam um erro 400
• Não suportado para ferramentas do lado do servidor - Apenas ferramentas definidas pelo usuário podem ter exemplos de entrada
• Custo de token - Os exemplos adicionam aos tokens de prompt: ~20-50 tokens para exemplos simples, ~100-200 tokens para objetos aninhados complexos

Executor de ferramentas (beta)

O executor de ferramentas fornece uma solução pronta para executar ferramentas com Claude. Em vez de lidar manualmente com chamadas de ferramentas, resultados de ferramentas e gerenciamento de conversas, o executor de ferramentas automaticamente:

• Executa ferramentas quando Claude as chama
• Lida com o ciclo de solicitação/resposta
• Gerencia o estado da conversa
• Fornece segurança de tipo e validação

Recomendamos que você use o executor de ferramentas para a maioria das implementações de uso de ferramentas.

Controlando a saída do Claude

Forçando o uso de ferramentas

Em alguns casos, você pode querer que Claude use uma ferramenta específica para responder à pergunta do usuário, mesmo que Claude pense que pode fornecer uma resposta sem usar uma ferramenta. Você pode fazer isso especificando a ferramenta no campo tool_choice assim:

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

Ao trabalhar com o parâmetro tool_choice, temos quatro opções possíveis:

• auto permite que Claude decida se deve chamar qualquer ferramenta fornecida ou não. Este é o valor padrão quando tools são fornecidas.
• any diz ao Claude que ele deve usar uma das ferramentas fornecidas, mas não força uma ferramenta particular.
• tool permite que forçemos Claude a sempre usar uma ferramenta particular.
• none impede que Claude use qualquer ferramenta. Este é o valor padrão quando nenhuma tools é fornecida.

Este diagrama ilustra como cada opção funciona:

Observe que quando você tem tool_choice como any ou tool, preencheremos previamente a mensagem do assistente para forçar o uso de uma ferramenta. Isso significa que os modelos não emitirão uma resposta em linguagem natural ou explicação antes dos blocos de conteúdo tool_use, mesmo se explicitamente solicitado.

Nossos testes mostraram que isso não deve reduzir o desempenho. Se você gostaria que o modelo fornecesse contexto em linguagem natural ou explicações enquanto ainda solicitava que o modelo use uma ferramenta específica, você pode usar {"type": "auto"} para tool_choice (o padrão) e adicionar instruções explícitas em uma mensagem user. Por exemplo: What's the weather like in London? Use the get_weather tool in your response.

Saída JSON

As ferramentas não precisam necessariamente ser funções do cliente — você pode usar ferramentas sempre que quiser que o modelo retorne uma saída JSON que siga um esquema fornecido. Por exemplo, você pode usar uma ferramenta record_summary com um esquema particular. Veja Uso de ferramentas com Claude para um exemplo completo de funcionamento.

Respostas do modelo com ferramentas

Ao usar ferramentas, Claude frequentemente comentará sobre o que está fazendo ou responderá naturalmente ao usuário antes de invocar ferramentas.

Por exemplo, dado o prompt "Qual é o tempo em San Francisco agora, e que horas são lá?", Claude pode responder com:

{
  "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"}
    }
  ]
}

Este estilo de resposta natural ajuda os usuários a entender o que Claude está fazendo e cria uma interação mais conversacional. Você pode orientar o estilo e o conteúdo dessas respostas através de seus prompts de sistema e fornecendo <examples> em seus prompts.

É importante notar que Claude pode usar várias frases e abordagens ao explicar suas ações. Seu código deve tratar essas respostas como qualquer outro texto gerado pelo assistente, e não depender de convenções de formatação específicas.

Uso paralelo de ferramentas

Por padrão, Claude pode usar múltiplas ferramentas para responder a uma consulta do usuário. Você pode desabilitar esse comportamento por:

• Configurando disable_parallel_tool_use=true quando o tipo de tool_choice é auto, o que garante que Claude use no máximo uma ferramenta
• Configurando disable_parallel_tool_use=true quando o tipo de tool_choice é any ou tool, o que garante que Claude use exatamente uma ferramenta

Maximizando o uso paralelo de ferramentas

Embora os modelos Claude 4 tenham excelentes capacidades de uso paralelo de ferramentas por padrão, você pode aumentar a probabilidade de execução paralela de ferramentas em todos os modelos com prompting direcionado:

Manipulando blocos de conteúdo de uso de ferramentas e resultado de ferramentas

A resposta do Claude difere dependendo se ele usa uma ferramenta de cliente ou servidor.

Manipulando resultados de ferramentas de cliente

A resposta terá um stop_reason de tool_use e um ou mais blocos de conteúdo tool_use que incluem:

• id: Um identificador único para este bloco de uso de ferramenta particular. Isso será usado para corresponder aos resultados da ferramenta mais tarde.
• name: O nome da ferramenta sendo usada.
• input: Um objeto contendo a entrada sendo passada para a ferramenta, em conformidade com o input_schema da ferramenta.

Quando você recebe uma resposta de uso de ferramenta para uma ferramenta de cliente, você deve:

1. Extrair o name, id e input do bloco tool_use.
2. Executar a ferramenta real em sua base de código correspondente a esse nome de ferramenta, passando a input da ferramenta.
3. Continuar a conversa enviando uma nova mensagem com o role de user e um bloco content contendo o tipo tool_result e as seguintes informações:
   • tool_use_id: O id da solicitação de uso de ferramenta para a qual este é um resultado.
   • content: O resultado da ferramenta, como uma string (por exemplo, ), uma lista de blocos de conteúdo aninhados (por exemplo, ), ou uma lista de blocos de documento (por exemplo, ). Esses blocos de conteúdo podem usar os tipos , ou .

{"role": "user", "content": [
  {"type": "text", "text": "Here are the results:"},  // ❌ Text before tool_result
  {"type": "tool_result", "tool_use_id": "toolu_01", ...}
]}

Após receber o resultado da ferramenta, Claude usará essas informações para continuar gerando uma resposta ao prompt original do usuário.

Manipulando resultados de ferramentas de servidor

Claude executa a ferramenta internamente e incorpora os resultados diretamente em sua resposta sem exigir interação adicional do usuário.

Manipulando o motivo de parada max_tokens

Se a resposta do Claude for cortada devido ao limite max_tokens, e a resposta truncada contiver um bloco de uso de ferramenta incompleto, você precisará tentar novamente a solicitação com um valor max_tokens mais alto para obter o uso de ferramenta completo.

Manipulando o motivo de parada pause_turn

Ao usar ferramentas de servidor como busca na web, a API pode retornar um motivo de parada pause_turn, indicando que a API pausou uma volta longa.

Aqui está como manipular o motivo de parada pause_turn:

Ao manipular pause_turn:

• Continuar a conversa: Passe a resposta pausada como está em uma solicitação subsequente para permitir que Claude continue sua volta
• Modificar se necessário: Você pode opcionalmente modificar o conteúdo antes de continuar se quiser interromper ou redirecionar a conversa
• Preservar estado da ferramenta: Inclua as mesmas ferramentas na solicitação de continuação para manter a funcionalidade

Resolvendo problemas de erros

Existem alguns tipos diferentes de erros que podem ocorrer ao usar ferramentas com Claude: