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Construtor de JSON Schema para tool-calling de LLM

· Última atualização：2026-08-28

Defina uma ferramenta LLM uma vez e gere payloads de function-calling validados para OpenAI, Anthropic e Gemini.

Detalhes

O que esta ferramenta ajuda você a fazer

DSL de um parâmetro por linha na entrada, três payloads prontos para colar na saída e uma tabela de validação que intercepta antes do lançamento as diferenças de schema que causam erros 400.

Execução

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Preencha o formulário, execute a ferramenta e veja o resultado no mesmo lugar.

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Escrito pela equipe Elysia Tools

Guia de uso da ferramenta

Veja quando usar esta ferramenta, o que ela suporta e como os usuários a aplicam.

Fatos principais

Categoria
AI Tools
Tipos de entrada
text, textarea, checkbox, select
Tipo de saída
html
Cobertura de exemplos
4
API pronta
Sim

Visão geral

O Construtor de JSON Schema para tool-calling de LLM permite definir parâmetros de funções em uma sintaxe simplificada de linha única e converter a especificação em payloads prontos e validados para as APIs da OpenAI, Anthropic e Gemini, evitando erros 400 causados por divergências de formatação.

Quando usar

  • Ao desenvolver agentes de IA ou integrações que precisam suportar múltiplos provedores de LLM com as mesmas ferramentas.
  • Ao configurar Structured Outputs ou modo estrito (strict mode) onde regras de preenchimento e campos nulos exigem schemas precisos.
  • Ao documentar e testar parâmetros aninhados ou listas de objetos antes de enviar chamadas de function-calling em produção.

Como funciona

  1. 1Informe o nome e a descrição da ferramenta nos campos correspondentes da interface.
  2. 2Declare os parâmetros no editor utilizando a DSL de uma linha por campo (nome | tipo | obrigatoriedade | descrição), usando indentação para objetos aninhados e arrays.
  3. 3Defina a opção de modo estrito e a configuração de tool_choice conforme a estratégia de execução do seu modelo.
  4. 4Copie os blocos JSON gerados para OpenAI (tools), Anthropic (tools) ou Gemini (functionDeclarations) e confira os alertas na tabela de validação de schemas.

Casos de uso

  • Padronização de ferramentas em pipelines multimodelo que alternam dinamicamente entre GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet e Gemini 1.5 Pro.
  • Criação rápida de declarações de funções para servidores MCP (Model Context Protocol) e frameworks de agentes autônomos.
  • Migração de schemas legados da OpenAI para as especificações de tool use da Anthropic e function declarations da Google.

Exemplos

1. Ferramenta de consulta meteorológica

Desenvolvedor de Software

Contexto

Uma equipe precisa disponibilizar uma consulta de clima para um assistente virtual compatível com OpenAI e Gemini.

Problema

Divergências na declaração de tipos enum e tipos numéricos geravam erros de validação nas requisições da API.

Como usar

Preencha o nome como 'get_weather', informe a descrição de uso e insira os parâmetros de cidade, unidade e dias de previsão na DSL.

toolName: get_weather
toolDescription: Obter a previsão do tempo para uma cidade.
paramsInput:
city | string | required | Nome da cidade
units | enum<celsius,fahrenheit> | optional | Unidade de temperatura
forecast_days | integer | optional | Dias de previsão (1-7)
strictMode: true
toolChoice: auto

Resultado

Payloads estruturados gerados para OpenAI (com strict: true) e Gemini (com tipos INTEGER e STRING em uppercase) prontos para envio.

2. Ferramenta de busca de voos com parâmetros aninhados

Engenheiro de IA

Contexto

Um agente de viagens precisa validar buscas complexas contendo dados de aeroporto de origem e uma lista de passageiros.

Problema

Escrever manualmente o JSON Schema com array de objetos e propriedades aninhadas resultava em chaves required inconsistentes.

Perguntas frequentes

O que a sintaxe DSL de parâmetros suporta?

Suporta tipos primitivos (string, number, integer, boolean), enums (enum<val1,val2>), arrays (array<tipo>) e objetos aninhados definidos por indentação com dois espaços.

Como o modo estrito afeta o payload da OpenAI?

Com o modo estrito ativo, todos os campos são adicionados ao array required, tipos opcionais recebem a união com null e a propriedade additionalProperties é definida como false.

Quais são as diferenças de schema no Gemini?

O Gemini utiliza tipos em caixa alta (como OBJECT ou STRING), não aceita additionalProperties e organiza a ordem de execução com o campo propertyOrdering.

Para que serve a configuração de tool_choice?

Ela gera o fragmento de configuração que instrui a API a omitir a escolha, permitir que o modelo decida automaticamente (auto) ou forçar a execução obrigatória da ferramenta criada.

A ferramenta valida campos obrigatórios em schemas aninhados?

Sim, a tabela de validação inspeciona objetos filhos e listas de objetos para garantir que as regras de cada provedor sejam cumpridas sem conflitos.

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Extrator de tokens de tema ECharts

Extrai design tokens — cores, números, tamanhos de fonte e strings — de um JSON de tema ECharts e os exporta direto no seu design system. Cole um objeto de tema (o registrado e passado a echarts.init(dom, themeName)) e a ferramenta percorre cada folha, marcando cada cor (com normalização opcional nomeada/rgb → hex), número de espaçamento, tamanho de fonte e string, depois emite variáveis CSS limpas, um config theme.extend do Tailwind, tokens.json do Style Dictionary ou variáveis SCSS. Faz a ponte entre um tema de visualização ECharts e os tokens de design Figma/CSS/Tailwind sem copiar cada valor à mão.

Design

De paleta de imagem para design tokens

Extrai cores dominantes da imagem por k-means e exporta como variáveis CSS / SCSS / config Tailwind / tokens JSON, com nomes e escala de tons

Como usar

Declare o objeto de origem com campos indentados e a lista de passageiros como array<object> com propriedades filhas.

toolName: search_flights
toolDescription: Buscar voos entre dois aeroportos com filtros opcionais.
paramsInput:
origin | object | required | Aeroporto de partida
  code | string | required | Código IATA, ex: GIG
  city | string | optional | Nome da cidade
destination | string | required | Código IATA de destino
passengers | array<object> | optional | Lista de passageiros
  type | enum<adult,child> | required | Tipo de passageiro
strictMode: true
toolChoice: omit

Resultado

JSON Schema com objetos e arrays aninhados gerado sem erros de sintaxe para Anthropic, OpenAI e Gemini.