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Constructor de JSON Schema para tool-calling de LLM

· Última actualización：2026-08-28

Define una herramienta LLM una vez y genera payloads de function-calling validados para OpenAI, Anthropic y Gemini.

Detalles

Qué te ayuda a hacer esta herramienta

DSL de un parámetro por línea de entrada, tres payloads listos para pegar de salida, con tabla de validación que intercepta antes de publicar las diferencias de schema que provocan errores 400.

Ejecución

Ejecutar esta herramienta

Completa el formulario, ejecuta la herramienta y revisa el resultado en un solo lugar.

Ejemplos

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Escrito por el equipo de Elysia Tools

Guía de uso de la herramienta

Conoce cuándo usar esta herramienta, qué admite y cómo la aplican los usuarios.

Datos clave

Categoría
AI Tools
Tipos de entrada
text, textarea, checkbox, select
Tipo de salida
html
Cobertura de ejemplos
4
API disponible
Sí

Resumen

Define herramientas para llamadas de función en modelos de lenguaje mediante un DSL conciso y genera esquemas JSON validados para OpenAI, Anthropic y Gemini evitando errores de formato.

Cuándo usarlo

  • Al implementar agentes o flujos de trabajo que consumen APIs de herramientas en OpenAI, Anthropic o Gemini.
  • Cuando necesitas habilitar el modo estricto (strict mode) sin introducir errores de esquema que generen respuestas HTTP 400.
  • Al definir funciones con parámetros anidados, matrices y enumeraciones complejas sin redactar JSON Schema manualmente.

Cómo funciona

  1. 1Ingresa el nombre del tool, su descripción y los parámetros en formato DSL de una línea por propiedad con su respectivo tipo y modificador.
  2. 2Configura las opciones de modo estricto y la directiva de tool_choice para controlar la invocación del modelo.
  3. 3Copia los payloads estructurados específicos para cada proveedor y consulta la tabla de validación para verificar compatibilidades.

Casos de uso

  • Configuración rápida de tools meteorológicos, de cálculo o consulta de bases de datos para agentes conversacionales.
  • Estructuración de herramientas transaccionales con listas y objetos anidados para motores de reservas o comercio electrónico.
  • Migración de definiciones de herramientas entre proveedores LLM garantizando equivalencia en los esquemas generados.

Ejemplos

1. Definición de herramienta de clima para múltiples proveedores

Desarrollador de agentes IA

Contexto

Un equipo integra un asistente conversacional capaz de consultar pronósticos meteorológicos usando modelos de OpenAI y Gemini de forma intercambiable.

Problema

El mantenimiento manual de dos formatos de esquema generaba errores de sintaxis en los tipos de enumeración y parámetros opcionales.

Cómo usarlo

Especifica el nombre `get_weather`, añade los parámetros `city`, `units` y `forecast_days` en el DSL, y activa el modo estricto con `tool_choice: auto`.

toolName: get_weather
paramsInput: city | string | required | City name, e.g. "Paris"
units | enum<celsius,fahrenheit> | optional | Temperature unit for the report
forecast_days | integer | optional | Days of forecast to include (1-7)
strictMode: true
toolChoice: auto

Resultado

Se obtienen payloads validados para OpenAI, Anthropic y Gemini con la conversión exacta de tipos enum e integer.

2. Esquema de búsqueda de vuelos con objetos y arrays anidados

Ingeniero backend

Contexto

Una plataforma de viajes necesita exponer una función de búsqueda con filtros detallados de origen, aerolíneas y lista de pasajeros.

Problema

Preguntas frecuentes

¿Qué proveedores de LLM son compatibles con este constructor?

Genera payloads adaptados a las especificaciones de function-calling de OpenAI, Anthropic y Google Gemini.

¿Cómo se representan los parámetros anidados en el DSL?

Se define el campo padre como object o array<object> y se listan las propiedades hijas inmediatamente debajo utilizando sangría.

¿Qué ajustes realiza la opción de modo estricto?

Configura additionalProperties en false, asegura que los campos requeridos cumplan las reglas del proveedor y adapta los tipos opcionales a esquemas anulables.

¿Qué valores admite el selector de tool_choice?

Permite omitir el parámetro, configurarlo en auto para delegar la decisión al modelo o forzar la ejecución explícita de la función definida.

¿Por qué difieren las salidas entre OpenAI y Gemini?

Gemini utiliza tipos en mayúsculas como OBJECT e ignora additionalProperties, mientras que OpenAI maneja esquemas basados en tipos de unión y campos obligatorios estrictos.

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Extrae design tokens — colores, números, tamaños de fuente y cadenas — de un JSON de tema ECharts y expórtalos directamente a tu design system. Pega un objeto de tema (el que registras y pasas a echarts.init(dom, themeName)) y la herramienta recorre cada hoja, etiquetando cada color (con normalización opcional nombrado/rgb → hex), número de espaciado, tamaño de fuente y cadena, para luego emitir variables CSS limpias, una configuración theme.extend de Tailwind, tokens.json de Style Dictionary o variables SCSS. Tiende el puente entre un tema de visualización ECharts y los tokens de diseño Figma/CSS/Tailwind sin copiar cada valor a mano.

Design

De paleta de imagen a design tokens

Extrae los colores dominantes de una imagen con k-means y expórtalos como variables CSS / SCSS / configuración Tailwind / tokens JSON, con nombres y escala de tonos

Crear a mano un JSON Schema con arrays de objetos y propiedades opcionales generaba rechazos de payload por validaciones estrictas.

Cómo usarlo

Introduce `search_flights`, indenta las propiedades hijas de `origin` y `passengers` en el DSL, y selecciona `toolChoice: omit`.

toolName: search_flights
paramsInput: origin | object | required | Departure airport
  code | string | required | IATA airport code, e.g. "AMS"
  city | string | optional | City name for disambiguation
destination_airport | string | required | IATA code of the arrival airport
date | string | required | Departure date in YYYY-MM-DD format
airlines | array<string> | optional | Restrict to these airline codes
passengers | array<object> | optional | One entry per traveler
  type | enum<adult,child,infant> | required | Passenger type
  seat_preference | enum<window,aisle,middle> | optional | Preferred seat
strictMode: true
toolChoice: omit

Resultado

Se generan payloads con esquemas anidados correctos, transformando los campos opcionales en uniones nulas en OpenAI y tipos OBJECT en Gemini.