ツールの使い方

モデルの応答を生成するときやエージェントを構築するときは、組み込みツール、Function Calling、プログラムによるツール呼び出し、ツール検索、リモート MCP サーバーを使ってモデルの機能を拡張できます。これらを使うと、モデルはウェブを検索したり、ファイルから情報を取得したり、読み込みを保留したツール定義を実行時に読み込んだりできます。また、独自の関数を呼び出す、JavaScript で複数のツール呼び出しを組み合わせる、外部サービスにアクセスするといった操作も可能です。gpt-5.4 以降のモデルのみが tool_search に対応しています。

実行環境に合った方法を選び、Responses API のリクエスト、Agents API のエージェント、または Agents SDK のエージェント定義でツールを設定します。利用できるツール、設定方法、呼び出しの処理方法は、どの方法を選ぶかによって異なります。以下の例では Responses API を使用します。

モデルの応答へのウェブ検索結果の反映

JavaScript

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI();

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-6-astra",
  tools: [{ type: "web_search" }],
  input: "What was a positive news story from today?",
});

console.log(response.output_text);

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    tools=[{"type": "web_search"}],
    input="What was a positive news story from today?",
)

print(response.output_text)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()
	response, err := client.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model: "gpt-6-astra",
		Tools: []responses.ToolUnionParam{
			responses.ToolParamOfWebSearch(responses.WebSearchToolTypeWebSearch),
		},
		Input: responses.ResponseNewParamsInputUnion{OfString: openai.String("What was a positive news story from today?")},
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(response.OutputText())
}

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;
import com.openai.models.responses.WebSearchTool;

ResponseCreateParams params =
    ResponseCreateParams.builder()
        .model("gpt-6-astra")
        .input("What was a positive news story from today?")
        .addTool(WebSearchTool.builder().type(WebSearchTool.Type.WEB_SEARCH).build())
        .build();

client.responses().create(params).output().stream()
    .flatMap(item -> item.message().stream())
    .flatMap(message -> message.content().stream())
    .flatMap(content -> content.outputText().stream())
    .forEach(text -> System.out.println(text.text()));

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15using OpenAI.Responses;
#pragma warning disable OPENAI001

string key = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")!;
ResponsesClient client = new(key);

CreateResponseOptions options = new() { Model = "gpt-6-astra" };
options.Tools.Add(ResponseTool.CreateWebSearchTool());
options.InputItems.Add(
    ResponseItem.CreateUserMessageItem("What was a positive news story from today?")
);

ResponseResult response = await client.CreateResponseAsync(options);

Console.WriteLine(response.GetOutputText());

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11require "openai"

openai = OpenAI::Client.new

response = openai.responses.create(
  model: "gpt-6-astra",
  tools: [{ type: "web_search" }],
  input: "What was a positive news story from today?"
)

puts(response.output_text)

1
2
3
4
5
6
7
8curl "https://api.openai.com/v1/responses" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
    -d '{
        "model": "gpt-6-astra",
        "tools": [{"type": "web_search"}],
        "input": "what was a positive news story from today?"
}'

1
2
3
4
5
6
7
8openai responses create \
  --model gpt-6-astra \
  --raw-output \
  --transform 'output.#(type=="message").content.0.text' <<'YAML'
tools:
  - type: web_search
input: What was a positive news story from today?
YAML

応答生成時のファイル検索

JavaScript

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI();

const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-6-astra",
  input: "What is deep research by OpenAI?",
  tools: [
    {
      type: "file_search",
      vector_store_ids: ["<vector_store_id>"],
    },
  ],
});
console.log(response);

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input="What is deep research by OpenAI?",
    tools=[{"type": "file_search", "vector_store_ids": ["<vector_store_id>"]}],
)
print(response)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()
	response, err := client.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model: "gpt-6-astra",
		Input: responses.ResponseNewParamsInputUnion{OfString: openai.String("What is deep research by OpenAI?")},
		Tools: []responses.ToolUnionParam{responses.ToolParamOfFileSearch([]string{"<vector_store_id>"})},
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(response)
}

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;
import java.util.List;

String vectorStoreId = "<vector_store_id>";

ResponseCreateParams params =
    ResponseCreateParams.builder()
        .model("gpt-6-astra")
        .input("What is deep research by OpenAI?")
        .addFileSearchTool(List.of(vectorStoreId))
        .build();

client.responses().create(params).output().stream()
    .flatMap(item -> item.message().stream())
    .flatMap(message -> message.content().stream())
    .flatMap(content -> content.outputText().stream())
    .forEach(text -> System.out.println(text.text()));

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18using OpenAI.Responses;
#pragma warning disable OPENAI001

string key = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")!;
string vectorStoreId = "<vector_store_id>";
ResponsesClient client = new(key);

CreateResponseOptions options = new() { Model = "gpt-6-astra" };
options.Tools.Add(
    ResponseTool.CreateFileSearchTool([vectorStoreId])
);
options.InputItems.Add(
    ResponseItem.CreateUserMessageItem("What is deep research by OpenAI?")
);

ResponseResult response = await client.CreateResponseAsync(options);

Console.WriteLine(response.GetOutputText());

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16require "openai"

openai = OpenAI::Client.new

response = openai.responses.create(
  model: "gpt-6-astra",
  input: "What is deep research by OpenAI?",
  tools: [
    {
      type: "file_search",
      vector_store_ids: ["<vector_store_id>"]
    }
  ]
)

puts(response)

実行時のツールの遅延読み込み

JavaScript

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI();

const crmNamespace = {
  type: "namespace",
  name: "crm",
  description: "CRM tools for customer lookup and order management.",
  tools: [
    {
      type: "function",
      name: "get_customer_profile",
      description: "Fetch a customer profile by customer ID.",
      parameters: {
        type: "object",
        properties: {
          customer_id: { type: "string" },
        },
        required: ["customer_id"],
        additionalProperties: false,
      },
    },
    {
      type: "function",
      name: "list_open_orders",
      description: "List open orders for a customer ID.",
      defer_loading: true,
      parameters: {
        type: "object",
        properties: {
          customer_id: { type: "string" },
        },
        required: ["customer_id"],
        additionalProperties: false,
      },
    },
  ],
};

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-6-astra",
  input: "List open orders for customer CUST-12345.",
  tools: [crmNamespace, { type: "tool_search" }],
  parallel_tool_calls: false,
});

console.log(response.output);

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50from openai import OpenAI

client = OpenAI()

crm_namespace = {
    "type": "namespace",
    "name": "crm",
    "description": "CRM tools for customer lookup and order management.",
    "tools": [
        {
            "type": "function",
            "name": "get_customer_profile",
            "description": "Fetch a customer profile by customer ID.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "customer_id": {"type": "string"},
                },
                "required": ["customer_id"],
                "additionalProperties": False,
            },
        },
        {
            "type": "function",
            "name": "list_open_orders",
            "description": "List open orders for a customer ID.",
            "defer_loading": True,
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "customer_id": {"type": "string"},
                },
                "required": ["customer_id"],
                "additionalProperties": False,
            },
        },
    ],
}

response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input="List open orders for customer CUST-12345.",
    tools=[
        crm_namespace,
        {"type": "tool_search"},
    ],
    parallel_tool_calls=False,
)

print(response.output)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()
	parameters := map[string]any{
		"type":                 "object",
		"properties":           map[string]any{"customer_id": map[string]any{"type": "string"}},
		"required":             []string{"customer_id"},
		"additionalProperties": false,
	}
	namespace := responses.ToolParamOfNamespace(
		"CRM tools for customer lookup and order management.",
		"crm",
		[]responses.NamespaceToolToolUnionParam{
			{OfFunction: &responses.NamespaceToolToolFunctionParam{
				Name: "get_customer_profile", Description: openai.String("Fetch a customer profile by customer ID."), Parameters: parameters,
			}},
			{OfFunction: &responses.NamespaceToolToolFunctionParam{
				Name: "list_open_orders", Description: openai.String("List open orders for a customer ID."), DeferLoading: openai.Bool(true), Parameters: parameters,
			}},
		},
	)
	response, err := client.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model:             "gpt-6-astra",
		Input:             responses.ResponseNewParamsInputUnion{OfString: openai.String("List open orders for customer CUST-12345.")},
		Tools:             []responses.ToolUnionParam{namespace, {OfToolSearch: &responses.ToolSearchToolParam{}}},
		ParallelToolCalls: openai.Bool(false),
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(response.Output)
}

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.core.JsonValue;
import com.openai.models.responses.NamespaceTool;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;
import com.openai.models.responses.ToolSearchTool;
import java.util.List;
import java.util.Map;

ResponseCreateParams params =
    ResponseCreateParams.builder()
        .model("gpt-6-astra")
        .input("List open orders for customer CUST-12345.")
        .parallelToolCalls(false)
        .addTool(
            NamespaceTool.builder()
                .name("crm")
                .description("CRM tools for customer lookup and order management.")
                .addTool(
                    NamespaceTool.Tool.Function.builder()
                        .name("get_customer_profile")
                        .description("Fetch a customer profile by customer ID.")
                        .strict(true)
                        .parameters(
                            JsonValue.from(
                                Map.of(
                                    "type",
                                    "object",
                                    "properties",
                                    Map.of("customer_id", Map.of("type", "string")),
                                    "required",
                                    List.of("customer_id"),
                                    "additionalProperties",
                                    false)))
                        .build())
                .addTool(
                    NamespaceTool.Tool.Function.builder()
                        .name("list_open_orders")
                        .description("List open orders for a customer ID.")
                        .deferLoading(true)
                        .strict(true)
                        .parameters(
                            JsonValue.from(
                                Map.of(
                                    "type",
                                    "object",
                                    "properties",
                                    Map.of("customer_id", Map.of("type", "string")),
                                    "required",
                                    List.of("customer_id"),
                                    "additionalProperties",
                                    false)))
                        .build())
                .build())
        .addTool(ToolSearchTool.builder().execution(ToolSearchTool.Execution.SERVER).build())
        .build();

client.responses().create(params).output().forEach(System.out::println);

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39require "openai"

client = OpenAI::Client.new
parameters = {
  type: :object,
  properties: { customer_id: { type: :string } },
  required: ["customer_id"],
  additionalProperties: false
}
response = client.responses.create(
  model: "gpt-6-astra",
  input: "List open orders for customer CUST-12345.",
  parallel_tool_calls: false,
  tools: [
    {
      type: :namespace,
      name: "crm",
      description: "CRM tools for customer lookup and order management.",
      tools: [
        {
          type: :function,
          name: "get_customer_profile",
          description: "Fetch a customer profile by customer ID.",
          parameters: parameters
        },
        {
          type: :function,
          name: "list_open_orders",
          description: "List open orders for a customer ID.",
          defer_loading: true,
          parameters: parameters
        }
      ]
    },
    { type: :tool_search }
  ]
)

puts(response.output)

独自の関数の呼び出し

JavaScript

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI();

const tools = [
  {
    type: "function",
    name: "get_weather",
    description: "Get current temperature for a given location.",
    parameters: {
      type: "object",
      properties: {
        location: {
          type: "string",
          description: "City and country e.g. Bogotá, Colombia",
        },
      },
      required: ["location"],
      additionalProperties: false,
    },
    strict: true,
  },
];

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-6-astra",
  input: [
    { role: "user", content: "What is the weather like in Paris today?" },
  ],
  tools,
});

console.log(response.output[0]);

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33from openai import OpenAI

client = OpenAI()

tools = [
    {
        "type": "function",
        "name": "get_weather",
        "description": "Get current temperature for a given location.",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {
                    "type": "string",
                    "description": "City and country e.g. Bogotá, Colombia",
                }
            },
            "required": ["location"],
            "additionalProperties": False,
        },
        "strict": True,
    },
]

response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input=[
        {"role": "user", "content": "What is the weather like in Paris today?"},
    ],
    tools=tools,
)

print(response.output[0].to_json())

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()
	parameters := map[string]any{
		"type": "object",
		"properties": map[string]any{
			"location": map[string]any{
				"type":        "string",
				"description": "City and country e.g. Bogotá, Colombia",
			},
		},
		"required":             []string{"location"},
		"additionalProperties": false,
	}
	tool := responses.ToolParamOfFunction("get_weather", parameters, true)
	tool.OfFunction.Description = openai.String("Get current temperature for a given location.")

	response, err := client.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model: "gpt-6-astra",
		Input: responses.ResponseNewParamsInputUnion{OfInputItemList: responses.ResponseInputParam{
			responses.ResponseInputItemParamOfMessage("What is the weather like in Paris today?", responses.EasyInputMessageRoleUser),
		}},
		Tools: []responses.ToolUnionParam{tool},
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(response.Output)
}

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.core.JsonValue;
import com.openai.models.responses.FunctionTool;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;
import java.util.List;
import java.util.Map;

ResponseCreateParams params =
    ResponseCreateParams.builder()
        .model("gpt-6-astra")
        .input("What is the weather like in Paris today?")
        .addTool(
            FunctionTool.builder()
                .name("get_weather")
                .description("Get current temperature for a given location.")
                .parameters(
                    FunctionTool.Parameters.builder()
                        .putAdditionalProperty("type", JsonValue.from("object"))
                        .putAdditionalProperty(
                            "properties",
                            JsonValue.from(
                                Map.of(
                                    "location",
                                    Map.of(
                                        "type", "string",
                                        "description",
                                            "City and country e.g. Bogotá, Colombia"))))
                        .putAdditionalProperty("required", JsonValue.from(List.of("location")))
                        .putAdditionalProperty("additionalProperties", JsonValue.from(false))
                        .build())
                .strict(true)
                .build())
        .build();

client.responses().create(params).output().forEach(System.out::println);

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57using OpenAI.Responses;
#pragma warning disable OPENAI001

string key = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")!;
ResponsesClient client = new(key);

CreateResponseOptions options = new() { Model = "gpt-6-astra" };
options.Tools.Add(
    ResponseTool.CreateFunctionTool(
        functionName: "get_weather",
        functionDescription: "Get current temperature for a given location.",
        functionParameters: BinaryData.FromString(
            """
            {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "City and country e.g. Bogotá, Colombia"
                    }
                },
                "required": ["location"],
                "additionalProperties": false
            }
            """
        ),
        strictModeEnabled: true
    )
);
options.InputItems.Add(
    ResponseItem.CreateUserMessageItem("What is the weather like in Paris today?")
);

ResponseResult response = await client.CreateResponseAsync(options);
foreach (ResponseItem outputItem in response.OutputItems)
{
    if (outputItem is FunctionCallResponseItem functionCall)
    {
        Console.WriteLine(
            $"{functionCall.FunctionName}({functionCall.FunctionArguments})"
        );
    }
    else if (outputItem is MessageResponseItem message)
    {
        foreach (ResponseContentPart content in message.Content)
        {
            if (content.Kind == ResponseContentPartKind.OutputText)
            {
                Console.WriteLine(content.Text);
            }
            else if (content.Kind == ResponseContentPartKind.Refusal)
            {
                Console.WriteLine(content.Refusal);
            }
        }
    }
}

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36require "openai"

openai = OpenAI::Client.new

tools = [
  {
    type: "function",
    name: "get_weather",
    description: "Get current temperature for a given location.",
    parameters: {
      type: "object",
      properties: {
        location: {
          type: "string",
          description: "City and country e.g. Bogotá, Colombia"
        }
      },
      required: ["location"],
      additionalProperties: false
    },
    strict: true
  }
]

response = openai.responses.create(
  model: "gpt-6-astra",
  input: [
    {
      role: "user",
      content: "What is the weather like in Paris today?"
    }
  ],
  tools: tools
)

puts(response.output.fetch(0).to_json)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28curl -X POST https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-astra",
    "input": [
      {"role": "user", "content": "What is the weather like in Paris today?"}
    ],
    "tools": [
      {
        "type": "function",
        "name": "get_weather",
        "description": "Get current temperature for a given location.",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "City and country e.g. Bogotá, Colombia"
            }
          },
          "required": ["location"],
          "additionalProperties": false
        },
        "strict": true
      }
    ]
  }'

リモート MCP サーバーの呼び出し

curl

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16curl https://api.openai.com/v1/responses \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-d '{
  "model": "gpt-6-astra",
    "tools": [
      {
        "type": "mcp",
        "server_label": "openai_docs",
        "server_description": "Search and read the public OpenAI documentation.",
        "server_url": "https://developers.openai.com/mcp",
        "require_approval": "never"
      }
    ],
    "input": "Search the OpenAI docs for Responses API streaming and return the relevant links."
  }'

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI();

const resp = await client.responses.create({
  model: "gpt-6-astra",
  tools: [
    {
      type: "mcp",
      server_label: "openai_docs",
      server_description: "Search and read the public OpenAI documentation.",
      server_url: "https://developers.openai.com/mcp",
      require_approval: "never",
    },
  ],
  input:
    "Search the OpenAI docs for Responses API streaming and return the relevant links.",
});

console.log(resp.output_text);

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19from openai import OpenAI

client = OpenAI()

resp = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    tools=[
        {
            "type": "mcp",
            "server_label": "openai_docs",
            "server_description": "Search and read the public OpenAI documentation.",
            "server_url": "https://developers.openai.com/mcp",
            "require_approval": "never",
        },
    ],
    input="Search the OpenAI docs for Responses API streaming and return the relevant links.",
)

print(resp.output_text)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()
	tool := responses.ToolParamOfMcp("openai_docs")
	tool.OfMcp.ServerDescription = openai.String("Search and read the public OpenAI documentation.")
	tool.OfMcp.ServerURL = openai.String("https://developers.openai.com/mcp")
	tool.OfMcp.RequireApproval = responses.ToolMcpRequireApprovalUnionParam{OfMcpToolApprovalSetting: openai.String("never")}

	response, err := client.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model: "gpt-6-astra",
		Tools: []responses.ToolUnionParam{tool},
		Input: responses.ResponseNewParamsInputUnion{OfString: openai.String("Search the OpenAI docs for Responses API streaming and return the relevant links.")},
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(response.OutputText())
}

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;
import com.openai.models.responses.Tool;

ResponseCreateParams params =
    ResponseCreateParams.builder()
        .model("gpt-6-astra")
        .input(
            "Search the OpenAI docs for Responses API streaming and return the relevant links.")
        .addTool(
            Tool.Mcp.builder()
                .serverLabel("openai_docs")
                .serverDescription("Search and read the public OpenAI documentation.")
                .serverUrl("https://developers.openai.com/mcp")
                .requireApproval(Tool.Mcp.RequireApproval.McpToolApprovalSetting.NEVER)
                .build())
        .build();

client.responses().create(params).output().stream()
    .flatMap(item -> item.message().stream())
    .flatMap(message -> message.content().stream())
    .flatMap(content -> content.outputText().stream())
    .forEach(text -> System.out.println(text.text()));

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19using OpenAI.Responses;
#pragma warning disable OPENAI001

string key = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")!;
ResponsesClient client = new(key);

CreateResponseOptions options = new() { Model = "gpt-6-astra" };
options.Tools.Add(
    ResponseTool.CreateMcpTool(
        serverLabel: "openai_docs",
        serverUri: new Uri("https://developers.openai.com/mcp"),
        toolCallApprovalPolicy: DefaultMcpToolCallApprovalPolicy.NeverRequireApproval
    )
);
options.InputItems.Add(ResponseItem.CreateUserMessageItem("Search the OpenAI docs for Responses API streaming and return the relevant links."));

ResponseResult response = await client.CreateResponseAsync(options);

Console.WriteLine(response.GetOutputText());

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19require "openai"

openai = OpenAI::Client.new

response = openai.responses.create(
  model: "gpt-6-astra",
  tools: [
    {
      type: "mcp",
      server_label: "openai_docs",
      server_description: "Search and read the public OpenAI documentation.",
      server_url: "https://developers.openai.com/mcp",
      require_approval: "never"
    }
  ],
  input: "Search the OpenAI docs for Responses API streaming and return the relevant links."
)

puts(response.output_text)

利用可能なツール

OpenAI プラットフォームで利用できるツールの一覧です。各ツールを選択すると、詳しい使い方を確認できます。

Function Calling

独自のコードを呼び出して、モデルが追加のデータや機能を利用できるようにします。

ウェブ検索

モデルが応答を生成する際に、インターネット上の情報を利用できます。

リモート MCP サーバー

Model Context Protocol（MCP）サーバーを介して、モデルが新しい機能を利用できるようにします。

スキル

バージョン管理されたスキルバンドルをホスト型シェル環境にアップロードして再利用できます。

シェル

ホスト型コンテナまたは独自のローカル実行環境でシェルコマンドを実行できます。

コンピューターの使用

モデルがコンピューターのインターフェースを操作できるエージェントワークフローを構築できます。

画像生成

GPT Image を使って画像を生成、編集できます。

ファイル検索

アップロードしたファイルの内容を検索し、応答の生成に必要なコンテキストを取得できます。

ツール検索

関連するツールをモデルのコンテキストに動的に読み込み、トークンの使用量を最適化します。

プログラムによるツール呼び出し

モデルが JavaScript コードを作成、実行して、複数のツール呼び出しを制御できるようにします。

API での使い方

API でモデルの応答を生成する際は、通常、リクエストの tools パラメーターでツールを設定して、モデルがツールを使えるようにします。必要な設定はツールごとに異なります。詳しい手順は「利用可能なツール」を参照してください。

モデルは、与えられたプロンプトに基づいて、設定済みのツールを使うかどうかを自動的に判断します。たとえば、モデルの学習データの対象期間より後の情報をプロンプトで求めた場合、ウェブ検索が有効であれば、通常はモデルがウェブ検索ツールを呼び出して関連する最新情報を取得します。

高度なワークフローでは、やり取りの途中でツール定義を追加で読み込むこともできます。たとえば、ツール検索では、モデルが必要と判断するまで関数定義の読み込みを保留できます。

ツールの選択を明示的に制御したり、選択の方針を指定したりするには、tool_choice パラメーターを API リクエストで設定します。

Agents API

エージェントの実行ループは Agents API が処理します。ツールは agent.tools で設定し、関数呼び出しはアプリケーション側で処理します。ツールに実行環境が必要な場合は、サンドボックスを接続します。

アプリケーションのコードを呼び出す方法は「関数」、ツールサーバーに接続する方法は「MCP 接続」、ツールに必要な実行環境を用意する方法は「サンドボックスの設定」を参照してください。プログラムによるツール呼び出しはデフォルトで有効です。スキルは、サンドボックス内の機能ディレクトリから検出されます。

Agents SDK での使い方

Agents SDK でも、各ツールの役割は同じです。ただし、ツールの組み込み方は異なります。個々の Responses API リクエストで設定する代わりに、エージェントの定義とワークフローの設計にツールを組み込みます。

専門エージェントが自らツールを呼び出す場合は、そのエージェントにホスト型ツール、関数ツール、またはホスト型 MCP ツールを直接追加します。
ユーザーへの応答を管理役のエージェントが引き続き担当する場合は、専門エージェントをツールとして公開します。
ツールを使うかどうかの判断を SDK で表現する場合でも、シェル、パッチ適用、コンピューターの使用に必要なハーネスは、自分の実行環境に用意します。

ローカルの処理を関数ツールとしてラップ

JavaScript

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11import { tool } from "@openai/agents";
import { z } from "zod";

const getWeatherTool = tool({
  name: "get_weather",
  description: "Get the weather for a given city.",
  parameters: z.object({ city: z.string() }),
  async execute({ city }) {
    return `The weather in ${city} is sunny.`;
  },
});

1
2
3
4
5
6
7from agents import function_tool


@function_tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """Get the weather for a given city."""
    return f"The weather in {city} is sunny."

専門エージェントをツールとして公開

JavaScript

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16import { Agent } from "@openai/agents";

const summarizer = new Agent({
  name: "Summarizer",
  instructions: "Generate a concise summary of the supplied text.",
});

const mainAgent = new Agent({
  name: "Research assistant",
  tools: [
    summarizer.asTool({
      toolName: "summarize_text",
      toolDescription: "Generate a concise summary of the supplied text.",
    }),
  ],
});

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16from agents import Agent

summarizer = Agent(
    name="Summarizer",
    instructions="Generate a concise summary of the supplied text.",
)

main_agent = Agent(
    name="Research assistant",
    tools=[
        summarizer.as_tool(
            tool_name="summarize_text",
            tool_description="Generate a concise summary of the supplied text.",
        )
    ],
)

個々の専門エージェントを設計する際は「エージェントの定義」を参照してください。ツールの利用によって担当するエージェントが変わる場合は「オーケストレーションとハンドオフ」、ツールが承認に関わる場合は「ガードレールと人によるレビュー」、MCP を介して機能を利用する場合は「統合と可観測性」を参照してください。

おすすめ

はじめに

基本概念

SDK と CLI

クラウドプロバイダー

リソース

レガシー API

モデルの選び方

テキストとコード

プロンプトの書き方

推論

画像

リアルタイム処理とオーディオ

特化型モデル

Agents API

Agents SDK

ChatKit

検索と情報取得

ツールとデータの接続

ツールを使ったワークフローの構築

コンピューターとコード

メディア

GPT-Live

Realtime API

音声を使った開発

接続

音声処理

本番稼働の開始

パフォーマンスと品質

評価

コストとスループット

安全性とガバナンス

インフラとアクセス

業務運営

基本概念

計画

開発

テストと公開

コンバージョン仕様

ガイド

リソース

アイデンティティ

ChatGPT プランの利用状況

ガイド

ファイルのアップロード

API

効果測定

広告主向け API

API リファレンス

はじめに

はじめに

基礎

探す

対応プラットフォーム

リリース

ワークフロー

できること

Sites

dot

ChatGPT Space

リファレンス

カスタマイズ

設定ファイル

エージェントの設定

ChatGPT と Codex の機能拡張

Linux

Windows

開発ワークフロー

機能拡張と自動化

環境

Codex Cloud

Codex を使った開発

サードパーティ連携

リファレンス

権限

Codex Security

サイバー安全対策

はじめに

機能設定

ID とアクセス管理