硅基流动平台已全面支持Function Calling功能，开发者可让大模型主动调用预定义函数完成数据库查询、天气获取等外部操作；当前明确支持Qwen2.5、DeepSeek-V2.5、GLM4、InternLM2.5四款模型。
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硅基流动平台已全面支持Function Calling功能，开发者可让大模型主动调用预定义函数完成数据库查询、天气获取、API中转等外部操作，避免手动解析意图与硬编码逻辑。
确认模型是否支持Function Calling
进入硅基流动控制台 →「模型市场」→ 筛选「支持Function Calling」标签。当前明确支持的模型包括：【Qwen2.5、DeepSeek-V2.5、GLM4、InternLM2.5】。注意：DeepSeek-R1、V3虽性能强，但截至2026年8月仍不支持该功能，强行传入functions参数将返回400错误。
点击任一支持模型卡片 → 查看「能力说明」栏 → 确认存在「Function Calling」图标及文档链接。部分新上线模型存在延迟同步，若页面未显示但文档提及，以官方SDK文档为准。
Python SDK方式调用（推荐）
方法一：使用官方siliconflow-sdk（v0.8.3+）
安装最新版SDK：pip install --upgrade siliconflow-sdk
定义函数工具（必须为标准JSON Schema格式）：
tools = [{ "type": "function", "function": { "name": "get_weather", "description": "获取指定城市当前天气", "parameters": { "type": "object", "properties": { "city": { "type": "string", "description": "城市名称，如北京、上海" } }, "required": ["city"] } } }]
发起带工具调用的请求：
from siliconflow import Client<br>client = Client(api_key=os.getenv("SILICONFLOW_API_KEY"))<br>response = client.chat.completions.create(<br> model="qwen2.5",<br> messages=[{"role": "user", "content": "上海今天天气怎么样？"}],<br> tools=tools,<br> tool_choice="auto"<br>)
这一步操作起来很简单，直接把tools列表传进去就行。关键点在于：tool_choice不能设为"none"，否则模型即使识别出需要调用也不会触发；若设为"required"，则强制必须调用至少一个工具。
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
方法二：原生REST API调用
构造POST请求体时，在JSON中显式加入tools字段，结构与SDK一致；同时确保HTTP Header中包含Content-Type: application/json和有效的Authorization: Bearer YOUR_API_KEY。
注意：REST方式下，若模型返回tool_calls字段，需你自行解析function name与arguments，再同步调用对应函数，并将结果拼回messages继续发送——这一步容易漏掉第二轮请求，导致流程中断。
处理Function Calling响应流
第一步：检查response.choices[0].message.tool_calls是否存在
第二步：若存在，遍历每个tool_call，提取function.name和function.arguments（字符串，需json.loads解析）
第三步：根据name路由到本地函数，执行后获得结果result
第四步：构造新的user消息：{"role": "tool", "content": json.dumps(result), "tool_call_id": tool_call.id}
第五步：将原始messages + 新增tool消息 → 再次调用create接口，获取最终答案
这五步必须严格按顺序执行。跳过第四步或错填tool_call_id会导致硅基流动服务端无法关联上下文，返回空响应或500错误。工具函数执行失败时，应返回明确的错误字符串（如{"error": "城市未找到"}），而非抛异常，否则整个链路会断开。
