简单来说，Tool Calling（工具调用）是 Function Calling（函数调用）的进化版和超集。

在 OpenAI 的 API 演进过程中，Function Calling 是最早推出的概念，而 Tool Calling 是后来推出的新标准。目前，OpenAI 官方强烈建议使用 Tool Calling，而将 Function Calling 视为“遗留（Legacy）”功能。

以下是两者的核心区别详解：

1. 概念范围与灵活性 (Scope)

• Function Calling:
  • 单一性： 主要是指模型调用用户自定义的外部函数。
  • 局限： 它主要专注于“执行代码函数”这一件事。
• Tool Calling:
  • 通用性： “工具”是一个更广泛的容器。目前，function 是 tool 的一种类型。
  • 扩展性： Tool Calling 不仅支持用户自定义的函数（Function），还支持 OpenAI 内置的工具，如 Code Interpreter（代码解释器） 和 File Search（文件搜索/RAG）。

2. 并行执行能力 (Parallelism) —— 这是最大的功能区别

• Function Calling:
  • 单线程： 在一次对话轮次中，模型通常只能请求调用一个函数。
  • 例子： 如果你问“波士顿和旧金山的天气怎么样？”，旧版的 Function Calling 可能需要往返两次（先问波士顿，得到结果后再问旧金山）。
• Tool Calling:
  • 多线程（并行）： 模型可以在一次回复中同时请求调用多个函数。
  • 例子： 同样问“波士顿和旧金山的天气”，Tool Calling 可以一次性返回两个函数调用请求：get_weather(Boston) 和 get_weather(San Francisco)。这大大减少了 API 的往返次数（Latency）。

3. API 结构 (Syntax)

在代码实现上，参数的名称和结构发生了变化：

• Function Calling (旧版 API):

  • 参数名：functions
  • 结构：直接传入函数定义的列表。
  • 指定方式：function_call="auto" 或指定具体函数名。

• Tool Calling (新版 API):

  • 参数名：tools
  • 结构：列表中的每个元素需要包含 type。目前通常是 type: "function"，然后把原来的函数定义包裹在 function 字段里。
  • 指定方式：tool_choice="auto" 或指定具体工具。

代码对比示例：

旧版 (Function Calling):

{
  "functions": [
    {
      "name": "get_weather",
      "description": "Get the weather",
      "parameters": { ... }
    }
  ]
}

新版 (Tool Calling):

{
  "tools": [
    {
      "type": "function", // 明确指定类型
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the weather",
        "parameters": { ... }
      }
    }
  ]
}

4. 总结对比表

结论

如果你正在开发新的 AI 应用：请直接使用 Tool Calling。

它不仅包含了 Function Calling 的所有功能，还解决了并行调用的问题，并且是未来接入更多内置 AI 能力（如联网搜索、绘图等）的标准接口。