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# 함수 호출

> OpenAI 호환 함수 호출과 채팅 완성 API로 Venice 채팅 모델이 애플리케이션 도구를 호출하도록 하세요.

함수 호출을 이용하면 모델이 애플리케이션이 실행할 수 있는 구조화된 도구 호출을 선택할 수 있습니다. 모델 자체가 함수를 실행하지는 않습니다. 함수 이름과 인수를 반환하면, 여러분의 코드가 함수를 실행하고 그 결과를 모델에 돌려 보냅니다.

모델이 실시간 데이터, 애플리케이션 동작, 데이터베이스 조회 또는 결정적인 계산을 필요로 할 때 함수 호출을 사용하세요.

## 기본 도구 정의

OpenAI 호환 `tools` 배열로 도구를 정의합니다:

<CodeGroup>
  ```python Python theme={"system"}
  import os
  from openai import OpenAI

  client = OpenAI(
      api_key=os.environ["VENICE_API_KEY"],
      base_url="https://api.venice.ai/api/v1",
  )

  tools = [
      {
          "type": "function",
          "function": {
              "name": "get_weather",
              "description": "Get the current weather in a location",
              "parameters": {
                  "type": "object",
                  "properties": {
                      "location": {
                          "type": "string",
                          "description": "City and state, such as San Francisco, CA",
                      }
                  },
                  "required": ["location"],
              },
          },
      }
  ]

  response = client.chat.completions.create(
      model="zai-org-glm-5",
      messages=[{"role": "user", "content": "What is the weather in San Francisco?"}],
      tools=tools,
  )

  print(response.choices[0].message.tool_calls)
  ```

  ```javascript Node.js theme={"system"}
  import OpenAI from "openai";

  const client = new OpenAI({
    apiKey: process.env.VENICE_API_KEY,
    baseURL: "https://api.venice.ai/api/v1",
  });

  const tools = [
    {
      type: "function",
      function: {
        name: "get_weather",
        description: "Get the current weather in a location",
        parameters: {
          type: "object",
          properties: {
            location: {
              type: "string",
              description: "City and state, such as San Francisco, CA",
            },
          },
          required: ["location"],
        },
      },
    },
  ];

  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "zai-org-glm-5",
    messages: [{ role: "user", content: "What is the weather in San Francisco?" }],
    tools,
  });

  console.log(response.choices[0].message.tool_calls);
  ```

  ```bash cURL theme={"system"}
  curl https://api.venice.ai/api/v1/chat/completions \
    -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "model": "zai-org-glm-5",
      "messages": [
        {"role": "user", "content": "What is the weather in San Francisco?"}
      ],
      "tools": [
        {
          "type": "function",
          "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "Get the current weather in a location",
            "parameters": {
              "type": "object",
              "properties": {
                "location": {
                  "type": "string",
                  "description": "City and state, such as San Francisco, CA"
                }
              },
              "required": ["location"]
            }
          }
        }
      ]
    }'
  ```
</CodeGroup>

## 도구 실행하기

모델이 도구를 선택하면 `message.tool_calls`를 확인하고 인수를 파싱한 뒤 애플리케이션 함수를 실행하고, 그 결과를 `tool` 메시지로 다시 전송합니다.

```python Python theme={"system"}
import json

message = response.choices[0].message
tool_call = message.tool_calls[0]
arguments = json.loads(tool_call.function.arguments)

weather = get_weather(arguments["location"])

follow_up = client.chat.completions.create(
    model="zai-org-glm-5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What is the weather in San Francisco?"},
        message.model_dump(),
        {
            "role": "tool",
            "tool_call_id": tool_call.id,
            "content": json.dumps(weather),
        },
    ],
    tools=tools,
)

print(follow_up.choices[0].message.content)
```

## 모델 선택

함수 호출 지원은 모델에 따라 다릅니다. `supportsFunctionCalling`이 지원되는 모델을 찾으려면 [텍스트 모델](/models/text) 페이지나 [Models API](/api-reference/endpoint/models/list)를 이용하세요.

<Warning>
  도구 인수는 신뢰할 수 없는 입력으로 간주하세요. 데이터베이스 쿼리, 쉘 명령, 결제 또는 기타 부작용이 있는 작업에 사용하기 전에 인수를 검증하세요.
</Warning>

## 설계 팁

* 도구 이름과 설명은 짧고 명확하게 유지하세요.
* JSON Schema를 사용해 모델이 유효한 인수를 만들기 쉽도록 하세요.
* 여러 선택적 동작을 가진 하나의 광범위한 도구보다는 입력이 명확한 좁은 도구를 선호하세요.
* 도구 결과는 간결하게 반환해 최종 답변이 토큰 낭비 없이 충분한 컨텍스트를 갖도록 하세요.

## 관련 리소스

* [채팅 완성 API](/api-reference/endpoint/chat/completions)
* [텍스트 모델](/models/text)
* [구조화된 응답 가이드](/guides/features/structured-responses)
* [LangChain 통합](/guides/integrations/langchain#function-calling-with-agents)