Uso de ferramentas com Claude

O uso de ferramentas permite que Claude chame funções que você define ou que a Anthropic fornece. Claude decide quando chamar uma ferramenta com base na solicitação do usuário e na descrição da ferramenta, depois retorna uma chamada estruturada que sua aplicação executa (ferramentas de cliente) ou que a Anthropic executa (ferramentas de servidor).

Aqui está o exemplo mais simples usando uma ferramenta de servidor, onde a Anthropic lida com a execução:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    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)

Como o uso de ferramentas funciona

As ferramentas diferem principalmente pelo local onde o código é executado. Ferramentas de cliente (incluindo ferramentas definidas pelo usuário e ferramentas de esquema Anthropic como bash e text_editor) são executadas em sua aplicação: Claude responde com stop_reason: "tool_use" e um ou mais blocos tool_use, seu código executa a operação e você envia de volta um tool_result. Ferramentas de servidor (web_search, code_execution, web_fetch, tool_search) são executadas na infraestrutura da Anthropic: você vê os resultados diretamente sem lidar com a execução.

Para o modelo conceitual completo, incluindo o loop de agentes e quando escolher cada abordagem, consulte Como o uso de ferramentas funciona.

Para conectar a servidores MCP, consulte o conector MCP. Para construir seu próprio cliente MCP, consulte modelcontextprotocol.io.

O acesso a ferramentas é uma das primitivas de maior alavancagem que você pode dar a um agente. Em benchmarks como LAB-Bench FigQA (interpretação de figuras científicas) e SWE-bench (engenharia de software do mundo real), adicionar até mesmo ferramentas básicas produz ganhos de capacidade desproporcionais, frequentemente superando as linhas de base de especialistas humanos.

Exemplos de uso de ferramentas

Para um passo a passo prático completo, consulte o tutorial. Para exemplos de referência de conceitos individuais, consulte Definir ferramentas e Lidar com chamadas de ferramentas.

Preços

Tool use requests are priced based on:

1. The total number of input tokens sent to the model (including in the tools parameter)
2. The number of output tokens generated
3. For server-side tools, additional usage-based pricing (e.g., web search charges per search performed)

Client-side tools are priced the same as any other Claude API request, while server-side tools may incur additional charges based on their specific usage.

The additional tokens from tool use come from:

• The tools parameter in API requests (tool names, descriptions, and schemas)
• tool_use content blocks in API requests and responses
• tool_result content blocks in API requests

When you use tools, we also automatically include a special system prompt for the model which enables tool use. The number of tool use tokens required for each model are listed below (excluding the additional tokens listed above). Note that the table assumes at least 1 tool is provided. If no tools are provided, then a tool choice of none uses 0 additional system prompt tokens.

These token counts are added to your normal input and output tokens to calculate the total cost of a request.

Consulte a tabela de visão geral de modelos para os preços atuais por modelo.

Quando você envia um prompt de uso de ferramentas, assim como qualquer outra solicitação de API, a resposta exibirá contagens de tokens de entrada e saída como parte das métricas usage relatadas.

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