# Constructeur de JSON Schema pour tool-calling LLM Définissez un outil LLM une fois et générez des payloads de function-calling validés pour OpenAI, Anthropic et Gemini. > Page canonique: https://elysiatools.com/fr/tools/llm-tool-calling-json-schema-builder - **Catégorie:** AI Tools - **Mots-clés:** function calling, schéma d'outil, json schema, openai tools, anthropic tool use, déclarations de fonctions gemini, agent llm, mcp, sorties structurées ## Présentation Un DSL d'un paramètre par ligne en entrée, trois payloads prêts à coller en sortie, et un tableau de validation qui intercepte avant la mise en production les différences de schéma responsables des erreurs 400. ## Entrées - **Nom de l'outil** (text): get_weather - **Description de l'outil** (textarea): Get the current weather for a city. Use when the user asks about temperature, conditions or a forecast. - **Paramètres (un par ligne)** (textarea): city | string | required | City name, e.g. "Paris" units | enum | optional | Temperature unit for the report location | object | required | Coordinates lat | number | required | Latitude in degrees lng | number | required | Longitude in degrees - **Mode strict** (checkbox) - **tool_choice** (select) ## Quand l'utiliser - Lors de la création d'agents LLM multi-fournisseurs nécessitant des schémas d'outils synchronisés pour OpenAI, Anthropic et Gemini. - Pour configurer le mode strict et les sorties structurées sans rédiger manuellement des spécifications JSON Schema verbeuses. - Avant le déploiement en production afin d'identifier et corriger les incompatibilités de types et de structures propres à chaque API. ## Fonctionnement - Indiquez le nom de l'outil, sa description d'usage pour le modèle et le comportement souhaité via le sélecteur tool_choice. - Définissez vos paramètres ligne par ligne avec la syntaxe DSL (« nom | type | requis | description ») et indentez les sous-champs pour les objets et listes imbriqués. - Activez ou désactivez le mode strict selon les exigences de validation de votre application. - Copiez directement les payloads JSON générés pour OpenAI, Anthropic et Gemini ainsi que le récapitulatif de validation comparative. ## Cas d'usage - Définition d'outils d'interrogation d'API externes (météo, finance, recherche documentaire) pour agents conversationnels. - Construction de schémas d'extraction de données complexes comportant des filtres et des listes d'objets imbriqués. - Migration rapide d'un catalogue d'outils d'un fournisseur de modèle vers un autre sans réécriture manuelle des schémas. ## Questions fréquentes ### Quels fournisseurs d'API LLM sont pris en charge ? Le constructeur génère des définitions d'outils adaptées aux spécifications d'OpenAI (tools/strict), d'Anthropic (input_schema) et de Google Gemini (functionDeclarations). ### Comment structurer des objets ou tableaux imbriqués ? Déclarez le parent avec le type object ou array, puis ajoutez les propriétés enfants sur les lignes suivantes avec une indentation de deux espaces. ### Quel est l'impact de l'option Mode strict ? Elle applique les contraintes de schémas stricts, incluant additionalProperties: false et l'exhaustivité des champs requis avec types nullables chez OpenAI. ### Quels types de paramètres sont supportés par le DSL ? Le DSL gère les types string, number, integer, boolean, object, les énumérations personnalisées enum et les listes comme array ou array. ### À quoi sert le paramètre tool_choice ? Il configure la clause de sélection d'outil dans le payload généré pour laisser le choix au modèle (auto), forcer l'outil ou omettre la clause. ## Outils associés - [Testeur de contrats de serveurs MCP (transports stdio + WebSocket · validation des schémas JSON Schema 2020-12)](https://elysiatools.com/fr/tools/model-context-protocol-mcp-server-tool-schema-stdio-websocket-transport-contract-tester): Vérification de bout en bout des contrats de serveurs Model Context Protocol : négociation JSON-RPC 2.0, échange de capabilities, tools/list avec type racine object et compilation selon le brouillon 2020-12, lecture des resources, obtention des prompts, ping, sémantique -32601 pour méthodes inconnues, aller-retour sampling/createMessage et discipline de cadrage stdio ; par défaut auto-test hors ligne contre un serveur de référence intégré, ou contre votre commande stdio ou point de terminaison ws://. - [Extracteur de tokens de thème ECharts](https://elysiatools.com/fr/tools/echarts-theme-token-extractor): Extrait des design tokens — couleurs, nombres, tailles de police et chaînes — d'un JSON de thème ECharts et les exporte directement dans votre design system. Collez un objet thème (celui enregistré et passé à echarts.init(dom, themeName)) et l'outil parcourt chaque feuille, étiquetant chaque couleur (avec normalisation optionnelle nommé/rgb → hex), nombre d'espacement, taille de police et chaîne, puis émet des variables CSS propres, un thème.extend Tailwind, un tokens.json Style Dictionary ou des variables SCSS. Pont entre un thème de visualisation ECharts et les tokens de design Figma/CSS/Tailwind sans recopier chaque valeur à la main. - [De la palette d’image aux design tokens](https://elysiatools.com/fr/tools/image-to-design-tokens): Extrait les couleurs dominantes d’une image par k-means et les exporte en variables CSS / SCSS / config Tailwind / tokens JSON, avec noms et échelle de teintes - [Extracteur de Chemins JSON](https://elysiatools.com/fr/tools/json-path-extractor): Interroge un JSON avec des expressions de type JSONPath ou JMESPath, inspecte les chemins correspondants et surligne les valeurs extraites dans le document source - [Outil de requete JSONPath](https://elysiatools.com/fr/tools/jsonpath-query-tool): Interroge nimporte quel JSON avec JSONPath, previsualise les correspondances, change le format de sortie et enregistre des modeles reutilisables - [Générateur et Analyseur JWK](https://elysiatools.com/fr/tools/jwk-generator): Génère des JSON Web Keys (JWK) pour RSA, EC (P-256/P-384/P-521/secp256k1) et OKP (Ed25519/Ed448/X25519/X448), ou analyse un JWK existant pour inspecter ses paramètres, empreinte et métadonnées - [Pont PDF (OCR) vers JSON structuré](https://elysiatools.com/fr/tools/ocr-pdf-to-structured-json-bridge): Extrait la couche texte du PDF avec la géométrie (lignes par position y, tableaux par écarts de colonnes, titres par taille de police, paires clé-valeur à deux-points) puis remplit champ par champ un JSON Schema fourni — libellés appariés par clés normalisées, valeurs coercées vers les types déclarés et validées par ajv. - [Explorateur de structure JSON PDF](https://elysiatools.com/fr/tools/pdf-to-json-structure-explorer): Extrait la structure JSON OpenDataLoader dun PDF et affiche titres, paragraphes, tableaux, listes et bounding boxes ## Exemples - [Exemples JSON de Terraform Plan](https://elysiatools.com/fr/samples/terraform-plan-json-samples): Fichiers Terraform plan JSON pour visualiser les dependances et revoir les changements, proches de terraform show -json - [Exemples JSON de Chat](https://elysiatools.com/fr/samples/chat-transcript-json): Exemples JSON pour transcriptions de chat multi-rôles - [Exemples JSON](https://elysiatools.com/fr/samples/json): Exemples de format JSON (JavaScript Object Notation) de structures simples à complexes - [Exemples JSON de Texte Riche](https://elysiatools.com/fr/samples/rich-media-json): Exemples JSON pour éditeurs de texte riche (TipTap, Quill, Slate)