> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.apiyi.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Gemini 関数呼び出しガイド > function_declarations の定義、AUTO/ANY/NONE モード、function_response の返り値、および Gemini 3 の thought-signature 要件。 Gemini のネイティブ形式は Function Calling を完全にサポートしています。モデルが「どの関数か + どの引数か」を出力し、ローカルで実行して結果を返すと、モデルが最終回答を生成します。このループは [OpenAI's FC](/ja/api-capabilities/openai/function-calling) と同じですが、**フィールド形式は完全に異なる**ため、混在はできません。 このページは、公式 Google ドキュメント（`ai.google.dev/gemini-api/docs/function-calling`、2026 年 6 月時点）をもとにしています。 ## OpenAI とのフォーマットの違い | | Gemini ネイティブ | OpenAI | | ---------- | ------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------- | | ツール定義 | `tools: [{"function_declarations": [...]}]` | `tools: [{"type": "function", ...}]` | | 呼び出し出力 | `function_call` の part 内（`name` + `args` オブジェクト） | `tool_calls` / `function_call` item（`arguments` は JSON 文字列） | | 結果の返却 | `Part(function_response=...)` | `role:"tool"` message / `function_call_output` item | | 呼び出し戦略 | `tool_config.function_calling_config.mode`: `AUTO` / `ANY` / `NONE` | `tool_choice`: `auto` / `required` / `none` | | マルチターン推論状態 | **Gemini 3 は thought signatures を返す必要があります** | そのような要件はありません | よくあるミス: Gemini の `function_call.args` は **構造化オブジェクト** であり、JSON 文字列ではありません — `json.loads` は不要です。 ## 全体の呼び出しループ ```python theme={null} from google import genai from google.genai import types client = genai.Client( api_key="YOUR_API_KEY", http_options={"base_url": "https://api.apiyi.com"} ) # 1. Define tools tools = [{ "function_declarations": [{ "name": "get_weather", "description": "Get current weather for a city", "parameters": { "type": "object", "properties": { "city": {"type": "string", "description": "City name, e.g. Beijing"}, "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]} }, "required": ["city"] } }] }] # 2. First request: the model decides to call contents = [types.Content(role="user", parts=[types.Part(text="How hot is it in Beijing right now?")])] r1 = client.models.generate_content( model="gemini-3.5-flash", contents=contents, config={"tools": tools} ) call = r1.candidates[0].content.parts[0].function_call print(f"Model wants: {call.name}, args: {dict(call.args)}") # 3. Execute locally (fake data standing in for a real lookup) weather = {"city": call.args["city"], "temp": 26, "condition": "sunny"} # 4. Return the result: append the model's reply (function_call + thought signature) # and the function result to the history contents.append(r1.candidates[0].content) contents.append(types.Content( role="user", parts=[types.Part( function_response=types.FunctionResponse(name=call.name, response=weather) )] )) r2 = client.models.generate_content( model="gemini-3.5-flash", contents=contents, config={"tools": tools} ) print(r2.text) ``` **Gemini 3 の thought signatures は返却する必要があります**: `function_call` の部分には暗号化された `thought_signature` が含まれており、2 回目のリクエストでは **モデルの返信 Content 全体を履歴内で変更せずそのまま含める** 必要があります（上の手順 4）。署名が欠けると reasoning チェーンが壊れ、リクエストが失敗することがあります。公式の `google-genai` SDK は上記のパターンを自動的に処理するため、手書きの REST 呼び出しでそのフィールドを削除しないでください。 ## 呼び出しモード ```python theme={null} config = { "tools": tools, "tool_config": {"function_calling_config": {"mode": "AUTO"}} } ``` | モード | 動作 | | ----------------- | ----------------------------------------------------- | | `AUTO` (推奨のデフォルト) | モデルが呼び出すかどうかを決定します | | `ANY` | 関数呼び出しを強制します。制限するには `allowed_function_names` と組み合わせます | | `NONE` | 呼び出しなし — テキストのみ | ```python theme={null} # Force get_weather only config = { "tools": tools, "tool_config": { "function_calling_config": { "mode": "ANY", "allowed_function_names": ["get_weather"] } } } ``` ## 並列およびマルチステップ呼び出し * **並列**: 1回のターンで複数の `function_call` 部分（例: 2つの都市を同時に取得）を返す場合があります。それぞれを実行し、すべての `function_response` 部分をまとめて返します * **マルチステップ**: モデルは「呼び出し → 結果を確認 → 再度呼び出し」を連鎖できます。応答にこれ以上 `function_call` がなくなるまでループします。暴走した費用を防ぐため、ループには上限を設けます ```python theme={null} # Generic agent loop skeleton MAX_ROUNDS = 5 for _ in range(MAX_ROUNDS): response = client.models.generate_content( model="gemini-3.5-flash", contents=contents, config={"tools": tools} ) parts = response.candidates[0].content.parts calls = [p.function_call for p in parts if getattr(p, "function_call", None)] if not calls: print(response.text) # no more calls — final answer break contents.append(response.candidates[0].content) # includes thought signatures result_parts = [ types.Part(function_response=types.FunctionResponse( name=c.name, response=execute(c.name, dict(c.args)) )) for c in calls ] contents.append(types.Content(role="user", parts=result_parts)) ``` ## ベストプラクティス * **説明はモデル向けに書きます**: 「いつ呼び出すか」を明確にし、自由形式の文字列ではなく `enum` でパラメータを絞り込みます * **ツール定義は安定させます**: これらはキャッシュのプレフィックス一致に関与するため、変更が多いと [キャッシュヒット](/ja/api-capabilities/gemini/prompt-caching) が悪化します * **外部ツールではなく、決定的な JSON 出力が必要ですか?** FC の代わりに `response_schema` 構造化出力を検討してください（[Native Calls](/ja/api-capabilities/gemini/native) のパラメータ表を参照） * サンドボックス化された計算には、自作の計算機能を作る代わりに、組み込みの [code\_execution](/ja/api-capabilities/gemini/multimodal) ツールを使ってください ## よくある落とし穴 | 症状 | 対処法 | | ---------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------- | | 2回目のやり取りでエラー / 矛盾する回答 | モデルの応答（thought signatures 付き）をそのまま追記していませんでした — `candidates[0].content` 全体をそのまま追記してください | | `json.loads` on `args` が失敗する | Gemini の `args` は string ではなく object です — `dict(call.args)` を使ってください | | モデルが関数を呼び出しません | 説明をより具体的にするか、`mode: "ANY"` で強制してください | | OpenAI-style tools 定義が拒否される | 2つの形式は混在できません — 上記のとおり `function_declarations` に書き直してください | ## 関連リンク * このグループ: [Native Calls](/ja/api-capabilities/gemini/native) · [Multimodal & Code Execution](/ja/api-capabilities/gemini/multimodal) · [Cache Billing](/ja/api-capabilities/gemini/prompt-caching) * OpenAI の対応項目: [OpenAI Function Calling](/ja/api-capabilities/openai/function-calling) * 公式 Google ドキュメント: `ai.google.dev/gemini-api/docs/function-calling`