LLM 工具调用 JSON Schema 构建器

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工具使用指南

详细了解工具的适用范围、支持能力及用户案例。

关键事实

分类: AI Tools
输入类型: text, textarea, checkbox, select
输出类型: html
案例覆盖: 4
API 可用: 是

概览

LLM 工具调用 JSON Schema 构建器通过简洁的单行 DSL 语法，快速定义大模型函数参数，并一次性生成适用于 OpenAI、Anthropic 和 Google Gemini 的标准化调用 Payload 与参数校验表，避免多厂商 Schema 差异引发的 400 接口报错。

适用场景

为多模型架构或混合大模型 Agent 构建统一的工具调用接口与 Schema 定义时。
需要在 OpenAI、Anthropic Claude 与 Gemini 之间迁移函数定义或同时适配三家 API 时。
排查多层嵌套对象、数组及严格模式（Strict Mode）下各模型厂商 JSON Schema 规范不兼容的问题时。

使用方式

1输入工具名称与功能描述，并在参数框使用 `字段名 | 类型 | required/optional | 说明` 的简洁 DSL 逐行声明参数，支持缩进表示嵌套对象或数组元素。
2配置是否启用严格模式（strictMode）以及 tool_choice 调用策略（omit、auto 或 force）。
3系统自动解析语法并转换为符合各厂商特定规范的 JSON Schema（如 OpenAI 的 strict 规范、Anthropic 的 input_schema 及 Gemini 的大写数据类型与 propertyOrdering），并输出校验对照表。

常见用途

AI Agent 插件开发：为智能体一次性声明天气查询、数据库检索或计算器等外部工具规范。
多模型路由网关构建：在统一的 API 网关中维护一份 DSL，动态向下游不同的大模型分发适配后的函数定义。
严格结构化数据提取：设计复杂嵌套表单，利用各大模型的 Tool Calling 能力保证输出 JSON 字段格式严格受控。

示例

1. 天气查询工具声明

AI 应用开发者

背景

正在开发一个支持切换多模型后端的智能助手，需要定义一个获取城市天气和多天预报的通用函数。

问题

手动编写 OpenAI、Claude 和 Gemini 三种不同结构的 JSON Schema 耗时且容易出现类型大小写与结构错误。

如何使用

输入工具名 `get_weather`，填写描述，并在参数框输入城市名称、温度单位枚举及预报天数三行 DSL，选择启用严格模式并生成。

toolName: get_weather
toolDescription: Get the current weather for a city. Use when the user asks about temperature, conditions, or whether it will rain today.
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

结果

直接获取 OpenAI（含 strict 标记）、Anthropic（input_schema）和 Gemini（大写 OBJECT 类型声明）三份 Payload 代码，即拷即用。

2. 复杂航班搜索参数构建

Agent 架构师

背景

需要定义包含出发地对象（IATA 代码与城市）以及乘客列表（包含类型和座位偏好的数组对象）的复杂工具函数。

问题

嵌套对象与对象数组在 OpenAI 严格模式及 Gemini 规范下的 schema 差异较大，手动编写容易报 400 参数校验失败。

如何使用

输入 `search_flights` 工具名，利用缩进语法定义 `origin` 对象子属性及 `passengers` 的 `array<object>` 内部结构，选择省略 tool_choice。

常见问题

什么是参数输入的单行 DSL 语法？

每行使用竖线分隔四个属性：字段名称、数据类型（如 string、integer、enum<a,b>、object、array<string>）、必填状态（required/optional）和参数描述；子字段可通过空格缩进定义。

开启严格模式（strictMode）对生成结果有什么影响？

OpenAI 输出中将启用 `strict: true` 并将所有字段声明进 required，可选字段转为联合类型；同时针对 Gemini 与 Anthropic 自动补齐或适配符合严格输出约束的结构限制。

生成的 Payload 是否可以直接粘贴到官方 SDK 中？

可以，输出卡片直接提供 OpenAI tools 数组、Anthropic tools 列表以及 Gemini functionDeclarations 格式，复制后可直接传入对应 SDK 的请求体。

工具如何处理复杂对象与数组的嵌套？

在 `object` 或 `array<object>` 类型下一行增加空格缩进编写子字段，构建器会自动生成递归嵌套的 `properties`、`items` 以及对应的 `required` 约束。

不同大模型厂商对 JSON Schema 的支持有何主要区别？

Gemini 使用大写数据类型（如 OBJECT、STRING）且不支持某些关键字；OpenAI 严格模式要求 additionalProperties 为 false 且所有属性必须列入 required；Anthropic 则采用 input_schema 封装。

toolName: search_flights
toolDescription: Search for flights between two airports on a date, with optional airline filters and passenger details.
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

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