Các điểm chính của bài viết này Gọi hàm là một cơ chế khiến LLM xuất ra "hàm nào sẽ gọi với đối số nào" trong JSON. Bạn chạy mã của riêng mình và AI chỉ đưa ra hướng dẫn. OpenAI là tia sáng, nhưng giờ đây Claude và Gemini cũng được đưa vào làm tiêu chuẩn. Mỗi công ty sử dụng những cái tên hơi khác nhau, trong đó Anthropic và Google gọi nó là "Cách gọi công cụ". Trong bảng xếp hạng AI thế hệ (2026), Gemini 3.5 Flash và Claude Opus 4.8 xếp hạng cao về độ chính xác khi gọi công cụ. RAG "đưa kiến thức" và gọi hàm "thực hiện hành động". Vì vai trò của chúng khác nhau nên việc sử dụng chúng cùng nhau trong thực tế là đúng.
Hộp thông tin Ban biên tập
Bản thân chức năng này là miễn phí. Chỉ tính phí mã thông báo được sử dụng cho các cuộc gọi
Có thể được sử dụng trong gói miễn phí/có đồng hồ đo của mỗi công ty (áp dụng giới hạn trên riêng biệt)
OpenAI / Anthropic / Google Tất cả các API được bao gồm dưới dạng tiêu chuẩn
Mã của công ty được thực thi. Cần có sự cho phép thiết kế chức năng.
Dòng GPT-5 / Claude Opus / Gemini Pro・Flash, v.v.
Xác nhận lần cuối: Ngày 3 tháng 7 năm 2026 bởi ban biên tập
Gọi hàm đã trở thành một chức năng cơ bản trong quá trình phát triển ứng dụng AI vào năm 2026, đến mức không có lý do gì để không sử dụng nó. Nếu chúng tôi hỏi về thời tiết, chúng tôi nhấn API thời tiết và nếu chúng tôi hỏi về hàng tồn kho, chúng tôi sẽ lấy cơ sở dữ liệu nội bộ. Hãy coi nó như một thiết bị dịch thuật chuyển đổi sự mơ hồ trong ngôn ngữ tự nhiên thành các lệnh gọi API có cấu trúc.
Tuy nhiên, cái tên có cuộc sống riêng của nó. Nhiều người lầm tưởng rằng đây là “ma thuật cho phép AI tự thực hiện các chức năng”. khác biệt. AI chỉ cần quyết định hàm và đối số nào sẽ được gọi và chính mã của bạn sẽ thực sự chạy hàm đó. Nếu bạn bỏ qua điều này, thiết kế sẽ sai hoàn toàn.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về mọi thứ, từ việc tháo rời cơ chế, sự khác biệt trong cách triển khai giữa ba mô hình chính, cách sử dụng nó với RAG, phí và bom mìn để dẫm lên trong quá trình sản xuất thực tế, dựa trên thông tin chính mà chúng tôi đã nghiên cứu.
Gọi hàm là gì? Nói tóm lại, “Cầu nối giữa AI và mã”
Gọi hàm là một hàm trong đó LLM phân tích đầu vào ngôn ngữ tự nhiên của người dùng, chọn một hàm thích hợp từ các hàm được đăng ký trước và xuất các đối số của hàm đó ở định dạng JSON.
Phương tiện cổng thông tin AI AIsmiley mô tả chức năng này là “cầu nối gọi các chức năng cần thiết cho lời nhắc và cộng tác với các API và dịch vụ bên ngoài”. Sự tương tự này có ý nghĩa nhất.
Hãy xem một ví dụ cụ thể. Người dùng nhập "Thời tiết ở Tokyo ngày mai sẽ như thế nào?" LLM xác định rằng "điều này có thể được giải quyết bằng hàm get_weather(city, date)" và trả về JSON {"city": "Tokyo", "date": "2026-07-04"}. Tại thời điểm này, công việc LLM đã kết thúc. API thực sự gọi API thời tiết là chương trình nhận JSON được trả về.
Viện nghiên cứu AI định nghĩa chức năng này là “chức năng cung cấp quyền truy cập vào các công cụ và chức năng bên ngoài cho các mô hình trong API OpenAI” và trích dẫn “khả năng kiểm soát việc thu thập và cập nhật dữ liệu thông qua API bằng ngôn ngữ tự nhiên” là ứng cử viên hàng đầu.
Tại sao việc gọi hàm lại quan trọng bây giờ?
Lý do rất đơn giản. Bản thân LLM chỉ là một “chiếc hộp tạo ra từ ngữ” và không thể tiếp xúc với thế giới bên ngoài.
LLM cơ bản có ba hạn chế. Tôi không biết điều gì sẽ xảy ra sau khi cắt dữ liệu đào tạo. Tôi không giỏi tính toán hay thực thi mã và tôi thường mắc lỗi. Và tôi không thể truy cập cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống nội bộ của riêng mình. Việc gọi hàm giải quyết ba vấn đề này cùng một lúc.
Bản demo nổi tiếng được keywalker giới thiệu rất dễ hiểu. Câu hỏi đặt ra là "Bạn gái của Leonardo DiCaprio là ai? lũy thừa 0,43 tuổi của người đó là bao nhiêu?" Nửa đầu yêu cầu tìm kiếm thông tin mới nhất và nửa sau yêu cầu mô-đun tính toán. Riêng trong LLM, tôi tự tin mắc cả hai sai lầm. Tuy nhiên, nếu bạn truyền một hàm tìm kiếm và một hàm tính toán, AI có thể giải quyết vấn đề bằng cách chọn công cụ riêng, ``tìm kiếm trước, tính toán sau.''
Nói cách khác, gọi hàm là trái tim của một AI agent. agent chịu trách nhiệm về toàn bộ phần lựa chọn công cụ của vòng lặp ``suy nghĩ, chọn công cụ và thực thi''.
Tôi cũng muốn đọc nó
TypingMind là gì? Giá và các tùy chọn lựa chọn bắt đầu từ $39 (phiên bản 2026)
TypingMind là màn hình trò chuyện một lần, nơi bạn có thể sử dụng nhiều AI bằng khóa API của riêng mình. Chúng tôi đã sắp xếp các nội dung của Tiêu chuẩn $39, Mở rộng $79 và Cao cấp $99, phiên bản Nhóm bắt đầu từ $83 mỗi tháng, nơi lưu dữ liệu và mức độ bạn có thể sử dụng miễn phí bằng cách sử dụng thông tin chính thức kể từ tháng 8 năm 2026.
Ngày 7 tháng 8 năm 2026
14 bài toán và giải pháp triển khai AI trong các công ty xây dựng và ngành xây dựng
Phải mất nửa ngày để tạo ước tính và bạn có thể thu thập 20 báo cáo hàng ngày. Chúng tôi đã sắp xếp 14 vấn đề gặp phải khi giới thiệu AI trong ngành xây dựng dưới dạng Hỏi đáp. Hầu hết các nguyên nhân không nằm ở hiệu suất của AI mà nằm ở cách nó được phân phối. Nó bao gồm bản tóm tắt chi tiết về báo cáo hàng ngày, cách bắt đầu sau một tuần, chi phí khoảng 3.000 yên Nhật mỗi tháng và những điểm cần lưu ý về trợ cấp.
Ngày 7 tháng 8 năm 2026
Phá vỡ cơ chế gọi hàm
Quy trình có thể được chia đại khái thành 5 bước. Khi bạn hiểu điều này, bạn đã hoàn thành được 80% việc triển khai.
Đầu tiên, nhà phát triển chuyển ``danh sách các hàm có thể sử dụng'' cho API dưới dạng lược đồ (tên, mô tả, loại đối số). Tiếp theo, LLM nhận đầu vào và lược đồ của người dùng, đồng thời trả về hàm và đối số được gọi trong JSON. Mã của nhà phát triển thực thi JSON đó và gửi kết quả trở lại LLM. Cuối cùng, LLM tóm tắt kết quả thành các câu tự nhiên và trả về cho người dùng.
Bảng dưới đây tóm tắt trách nhiệm của từng bước.
| bước chân | chuyện gì xảy ra | phụ trách |
|---|---|---|
| ① Đăng ký chức năng | Truyền tên hàm, mô tả và lược đồ đối số cho API | nhà phát triển |
| ② Phân tích ý định | Xác định hàm và đối số để gọi từ đầu vào | LLM |
| ③ Đầu ra JSON | trả về {"tên":..., "đối số":...} | LLM |
| ④ Thực hiện chức năng | Trên thực tế nhấn API/DB | mã nhà phát triển |
| ⑤ Định dạng kết quả | Tóm tắt kết quả thực hiện bằng ngôn ngữ tự nhiên | LLM |
Vấn đề là ④. LLM chỉ chịu trách nhiệm về ②, ③ và ⑤ và hoàn toàn không chạm vào ④. Do đó, việc thiết kế quyền và xử lý lỗi đều là trách nhiệm của nhà phát triển. Tuân thủ sự phân chia này là bước đầu tiên trong việc thiết kế một agent an toàn.
Hơn nữa, trong bối cảnh AI tạo sinh hình ảnh và video, cơ chế này sẽ khác và vai trò chính là thiết kế quy trình làm việc ở phía công cụ, chẳng hạn như sự khác biệt giữa ComfyUI và Stable Diffusion. Tốt nhất là tách chức năng gọi khỏi lớp nơi mô hình tạo văn bản thao tác với thế giới bên ngoài.
Sự khác biệt giữa gọi hàm và gọi công cụ là gì?
Nói tóm lại, chúng có nghĩa gần như giống nhau. Chỉ là mỗi hãng gọi nó một cách khác nhau thôi.
OpenAI ban đầu đặt tên cho nó là "gọi hàm". Sau đó, khái niệm này được mở rộng để không chỉ bao gồm các chức năng mà còn bao gồm nhiều "công cụ" như thực thi và tìm kiếm mã, vì vậy bây giờ thuật ngữ rộng hơn "gọi công cụ" cũng được sử dụng. Claude của Anthropic và Gemini của Google đã thống nhất "Sử dụng công cụ / Gọi công cụ" ngay từ đầu.
Viện Nghiên cứu AI cũng mô tả cả hai thuật ngữ này là “gọi hàm (gọi công cụ)” và trong thực tế, chúng có thể được coi là đồng nghĩa.
| Tên | Người đề xuất chính | sắc thái |
|---|---|---|
| Gọi hàm | OpenAI (ban đầu) | Tập trung vào các cuộc gọi chức năng duy nhất |
| Gọi công cụ / Sử dụng công cụ | Nhân loại・Google | Định nghĩa rộng bao gồm tất cả các công cụ như tìm kiếm và thực thi mã |
Có rất ít lợi ích thực tế trong việc thực hiện một sự phân biệt nghiêm ngặt. Chỉ cần đọc tài liệu và nhận ra, "Ồ, họ đang nói điều tương tự dưới những cái tên khác nhau" là đủ.
Claude là một chatbot AI được phát triển bởi Anthropic, hỗ trợ hiểu, tạo, tóm tắt và phân tích văn bản theo cách trò chuyện tự nhiên. Nó có thế mạnh trong việc đọc các văn bản dài và sắp xếp các vấn đề, đồng thời có thể tóm tắt nội dung giấy tờ, hợp đồng, báo cáo, biên bản, v.v. và rút ra những điểm và rủi ro quan trọng. Chúng tôi cũng có thể trợ giúp soạn thảo email, đề xuất và tài liệu kinh doanh, diễn giải văn bản và tư vấn về quy tắc. Nó phù hợp cho các cá nhân và người dùng doanh nghiệp muốn hợp lý hóa việc nghiên cứu, viết và tạo tài liệu kinh doanh đồng thời nhấn mạnh tính chính xác và giải thích chi tiết.
Cách sử dụng chức năng gọi hàm OpenAI
Định dạng cơ bản của API OpenAI là truyền lược đồ hàm dưới dạng mảng cho tham số công cụ.
Viết ít nhất 3 trong lược đồ. Tên hàm, mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên (mô tả ảnh hưởng đến độ chính xác của lựa chọn) và định nghĩa đối số ở định dạng Lược đồ JSON. Nếu bạn viết mô tả cẩu thả ở đây thì AI sẽ không chọn được chức năng. Đây là điểm điều chỉnh “đơn giản nhưng hiệu quả”.
Khi mô hình quyết định gọi một hàm, tool_calls sẽ được đưa vào phản hồi và được trả về. Nhà phát triển phân tích cú pháp nó, thực thi hàm tương ứng và đưa kết quả dưới dạng thông báo có vai trò: "tool" vào yêu cầu tiếp theo. Chuyến đi khứ hồi này thiết lập suy luận nhiều bước.
OpenAI đã cập nhật cấu trúc giá và triển khai chức năng gọi thông qua các bản cập nhật API và chi tiết triển khai thay đổi theo từng phiên bản. Vì vậy, tốt hơn hết bạn nên tập thói quen kiểm tra các tài liệu chính thức như thông tin chính. Nhiều người tìm kiếm "hàm gọi openai" phụ KW gặp khó khăn khi viết tham số công cụ này.
chức năng gọi trong Claude・Gemini
Cả ba công ty đều có triết lý cơ bản giống nhau, nhưng định dạng và tên JSON khác nhau. Nếu điều này không được hấp thụ, nó sẽ cạn kiệt do hỗ trợ đa mô hình.
Hướng dẫn năm 2026 của OfoxAI đề cập đến sự khác biệt về định dạng giữa GPT, Claude và Gemini, cách xử lý các cuộc gọi song song và vòng lặp agent nhiều bước. Nếu bạn đang làm việc với ba công ty cùng một lúc thì đây là cuốn sách phải đọc.
Dưới đây là so sánh cách gọi hàm của ba mô hình chính. Bảng xếp hạng bằng số được dựa trên các nguồn được đề cập dưới đây.
| mục | OpenAI (loại GPT) | Nhân loại (Claude) | Google (Gemini) |
|---|---|---|---|
| Tên | gọi hàm/công cụ | Sử dụng công cụ | Gọi hàm |
| cuộc gọi song song | thư từ | thư từ | thư từ |
| định dạng lược đồ | Lược đồ JSON | Lược đồ JSON | Tuân thủ OpenAPI |
| vòng lặp agent | Chuyến đi khứ hồi với tin nhắn công cụ | khối tool_result | chức năngPhản hồi |
| Đặc trưng | Phổ biến nhất và nhiều trường hợp nhất | Tuân thủ lược đồ mạnh mẽ | Hệ thống flash nhanh và rẻ |
Nếu bạn có thể quyết định chọn một công ty thực hiện thì chi phí học tập sẽ thấp. Tuy nhiên, nếu bạn muốn A/B nhiều mô hình, câu trả lời đúng là bao gồm một lớp trừu tượng (thư viện được mô tả bên dưới) ngay từ đầu.
Độ phân giải của sự khác biệt về cách sử dụng tiếng Nhật và kỹ năng của từng mô hình sẽ được cải thiện nếu bạn nhìn vào bức tranh tổng thể về AI chính bao gồm Meta và các giải thích riêng lẻ như hướng dẫn đầy đủ của Felo.
Gemini là trợ lý AI tương tác do Google cung cấp và là chatbot AI hỗ trợ trả lời câu hỏi, viết câu, tóm tắt và tạo ý tưởng dưới dạng trò chuyện. Nó có thể đọc nội dung không chỉ từ văn bản mà còn từ hình ảnh và tệp, đồng thời có thể được sử dụng để sắp xếp các điểm chính của tài liệu, văn bản email nháp, cách diễn đạt lại cụm từ, v.v. Nó cũng hỗ trợ các câu trả lời dựa trên thông tin tìm kiếm của Google và tích hợp với các dịch vụ của Google như Gmail, Google Docs và Google Drive. Đối với các cá nhân và nhóm thường làm việc hoặc học tập trong môi trường Google, ưu điểm là dễ dàng thực hiện từ nghiên cứu đến sáng tạo trong cùng một quy trình.
Mô hình nào mạnh mẽ chống lại việc gọi công cụ?
Tính đến năm 2026, công cụ gọi có độ chính xác hàng đầu sẽ là Gemini 3.5 Flash của Google, tiếp theo là Claude Opus 4.8.
Đây là bảng xếp hạng AI Tốt nhất cho Gọi công cụ năm 2026, được đánh giá dựa trên độ chính xác của lệnh gọi hàm, tuân thủ lược đồ và hiệu suất điều phối đa công cụ. Lý do Flash đứng đầu có lẽ là do nó có sự cân bằng tốt giữa tốc độ và giá thành. Đối với các AI agent thực hiện nhiều cuộc gọi công cụ, độ trễ và chi phí cho mỗi cuộc gọi sẽ tăng lên. Đó là nơi các mô hình nhẹ xuất hiện.
Tuy nhiên, "xếp hạng số 1 = tốt nhất cho mục đích của bạn" không có nghĩa. Giải pháp thực tế là sử dụng mô hình lớn cấp cao nếu nó liên quan đến suy luận nhiều giai đoạn phức tạp và mô hình nhanh và rẻ tiền nếu nó liên quan đến các cuộc gọi đơn giản và thường xuyên. Điểm chuẩn là điểm khởi đầu, không phải là kết luận.
Bạn có thể làm gì với chức năng gọi hàm (các trường hợp sử dụng)
Các ứng dụng bao gồm từ “muốn AI tương tác với thế giới bên ngoài”. Các mục tiêu biểu được liệt kê.
| trường hợp sử dụng | Ví dụ về hàm cần gọi | tác dụng |
|---|---|---|
| Thu thập thông tin thời gian thực | API thời tiết/giá cổ phiếu/trao đổi | Tương thích với thông tin sau khi cắt |
| Truy vấn dữ liệu nội bộ | DB hàng tồn kho/CRM khách hàng | Trả lời bằng dữ liệu của riêng bạn |
| Tự động hóa kinh doanh | Gửi email/đăng ký đặt chỗ | Từ trò chuyện đến hành động thực tế |
| Cấu trúc trích xuất thông tin | hàm phân tích cú pháp | Chuyển đổi đầu ra thành JSON một cách đáng tin cậy |
| Tính toán/thực thi mã | Máy tính/Hộp cát | Loại bỏ lỗi số |
keywalker giới thiệu một ví dụ về việc sử dụng chức năng gọi hàm để cải thiện độ tin cậy của việc trích xuất thông tin bằng GPT. Vì đầu ra luôn có thể được đưa vào một lược đồ cố định nên quá trình xử lý tiếp theo sẽ không bị ổn định. Đây là một cách đơn giản nhưng hiệu quả để sử dụng nó trong cuộc sống thực.
NTTPC đã xuất bản nhật ký sử dụng sử dụng chức năng gọi hàm để biến LLM thành "trợ lý kinh doanh". Đây là một ví dụ hoàn hảo về cầu nối giữa hệ thống kinh doanh và giao diện người dùng đàm thoại.
Các ứng dụng dành riêng cho các ngành như chăm sóc y tế và cửa hàng cũng đang mở rộng; ví dụ: việc sử dụng AI trong phòng khám nha khoa sử dụng các ý tưởng tương tự như tự động hóa việc đặt chỗ và phỏng vấn y tế.
Làm thế nào để sử dụng RAG và gọi hàm đúng cách?
Mặc dù họ thường bị nhầm lẫn nhưng vai trò của họ hoàn toàn khác nhau. Cái này không thể thay thế cái kia.
RAG là công nghệ “đưa kiến thức vào AI”. Vector tìm kiếm tài liệu nội bộ và chèn văn bản có liên quan vào lời nhắc để cải thiện độ chính xác của câu trả lời. Mặt khác, gọi hàm là một công nghệ "khiến AI phải hành động". Chịu trách nhiệm tiếp cận với thế giới bên ngoài, chẳng hạn như thực thi API và cập nhật DB.
NTTPC cũng đã đặt ra vấn đề về cách sử dụng cả hai và thông lệ tiêu chuẩn là sử dụng RAG để tham khảo kiến thức và gọi hàm để xử lý động.
| quan điểm | RAG | Gọi hàm |
|---|---|---|
| mục đích | đưa kiến thức vào bài đọc | kêu gọi hành động |
| Xử lý chính | Tìm kiếm và thêm vào ngữ cảnh | Chọn một chức năng và hướng dẫn nó thực hiện |
| sử dụng phù hợp | Câu hỏi thường gặp/câu trả lời kiến thức nội bộ | Đặt trước/Cập nhật/Thu thập theo thời gian thực |
| Định hướng dữ liệu | lấy việc đọc làm trung tâm | cả đọc và viết |
Trong các sản phẩm thực tế, chúng thường được sử dụng cùng nhau. Việc này được thực hiện song song bằng cách ''tìm kiếm các quy định của công ty (RAG) và gửi email thông báo đến người có liên quan (gọi chức năng).'' Nếu bạn cố gắng làm mọi thứ với cái này hay cái kia, bạn sẽ luôn thấy không thể thực hiện được ở đâu đó.
Các bước triển khai (luồng mã)
Ngay cả khi ngôn ngữ hoặc SDK khác nhau thì quy trình vẫn giống nhau.
Đầu tiên, triển khai phần thân hàm một cách bình thường (lấy thời tiết, kéo DB, v.v.). Tiếp theo, viết lược đồ cho hàm và đăng ký nó trong các công cụ API. Nó ném đầu vào của người dùng, nhận phản hồi và thực thi chức năng tương ứng nếu có tool_calls. Kết quả thực thi được thêm vào lịch sử tin nhắn và gửi lại cho mô hình để có được câu trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên cuối cùng.
Vấn đề mà những người mới bắt đầu luôn gặp phải ở đây là AI sẽ không thực thi chức năng. Nguyên nhân phổ biến nhất là mô tả hàm không rõ ràng hoặc đặc tả enum của đối số không được chỉ định đúng. AI lựa chọn các chức năng dựa trên văn bản giải thích nên nếu bạn viết cẩn thận như thể đang viết tài liệu cho con người thì độ chính xác của việc lựa chọn sẽ tăng lên đáng kể.
Một điều nữa là giữ cho kết quả thực hiện được trả về ngắn gọn. Việc trả về một JSON khổng lồ như hiện tại sẽ ngốn hết mã thông báo và mô hình sẽ bỏ lỡ điểm. Thủ thuật dành cho hoạt động sản xuất là chỉ xóa các trường cần thiết và chuyển chúng đi.
Cuộc gọi song song và agent nhiều bước
Gọi chức năng vào năm 2026 đã qua thời đại của các cuộc gọi đơn lẻ.
Cuộc gọi song song là một chức năng hướng dẫn nhiều chức năng cùng một lúc với một phản hồi duy nhất. Nếu bạn yêu cầu ``cả thời tiết ở Tokyo và Osaka'', nó sẽ trả về song song hai hàm get_weather. Ít chuyến đi khứ hồi hơn, độ trễ và chi phí thấp hơn.
Vòng lặp agent nhiều bước là một cơ chế trong đó AI tự động lặp lại ``Thực thi → Xem kết quả và quyết định việc cần làm tiếp theo → Thực thi lại.'' Hướng dẫn của OfoxAI đề cập đến vòng lặp này và cách xử lý lỗi linh hoạt trong mã sản xuất. Ví dụ của DiCaprio lúc đầu (tìm kiếm → tính toán) cũng có thể được giải bằng vòng lặp này.
Tuy nhiên, có nguy cơ vòng lặp vượt khỏi tầm kiểm soát. Đảm bảo đặt giới hạn trên cho số bước tối đa để hàm không tiếp tục được gọi vô thời hạn. Nếu điều này không được thiết kế, giá sẽ tăng vọt.
Những điểm chính trong xử lý lỗi và vận hành sản xuất
Bản demo hoạt động. Nó rơi trong quá trình thực hiện thực tế. Sự khác biệt là ở cách xử lý lỗi.
Đầu tiên, các đối số do AI trả về không thể tin cậy được. Tên thành phố không tồn tại, một giá trị không khớp với loại, một chuỗi trông giống như một nội dung SQL -- nó được trả về mà không gặp trở ngại nào. Xác nhận trước khi thực hiện là điều cần thiết. Phía chức năng tăng cường khả năng phòng thủ của mình với tiền đề rằng `` AI sẽ vượt qua đầu vào thù địch.''
Tiếp theo, truyền đạt chính xác các lỗi ở phía API bên ngoài (thời gian chờ và giới hạn tốc độ) tới AI. Nếu lỗi được trả về mô hình dưới dạng kết quả của công cụ, AI có thể quyết định ``Hãy thử lại'' hoặc ``Hãy thử phương pháp khác.'' Nếu bạn bỏ qua lỗi, AI sẽ không nhận thấy lỗi và sẽ tạo ra một câu trả lời sai.
Và quyền lực. Nếu bạn đang chuyển chức năng xóa hoặc thanh toán bằng cách gọi hàm, hãy bao gồm luồng phê duyệt của con người trước khi thực hiện. Thành thật mà nói, thật đáng sợ khi thực hiện các hoạt động không thể đảo ngược chỉ dựa trên phán đoán của AI.
Chi phí gọi hàm là bao nhiêu?
Không có phí bổ sung cho chính tính năng này. Chi phí duy nhất là phí mã thông báo được sử dụng cho cuộc gọi.
Tuy nhiên, có những cạm bẫy thường bị bỏ qua. Lược đồ hàm được bao gồm trong mỗi lời nhắc, vì vậy bạn đăng ký càng nhiều hàm thì mã thông báo đầu vào sẽ càng lớn. Nếu bạn thêm 10 hoặc 20 chức năng, bạn sẽ bị tính phí cho mỗi yêu cầu. Với đường vòng nhiều bước, chi phí được cộng dồn cho mỗi chuyến khứ hồi nên chi phí hiệu quả sẽ cao hơn so với đi một lần.
Có ba quy tắc để giảm chi phí. Tự động thu hẹp và chỉ chuyển các chức năng được sử dụng. Giữ mô tả lược đồ ngắn gọn. Chỉ định một mô hình tốc độ cao, rẻ tiền (chẳng hạn như hệ thống Flash đã đề cập ở trên) cho các cuộc gọi tần số cao. Có một quan niệm sai lầm rằng “càng thêm nhiều chức năng thì nó càng thông minh hơn”. Quá nhiều chức năng làm giảm độ chính xác và chi phí.
Đơn giá cụ thể dựa trên phí API của từng công ty. Các phiên bản mẫu và giá thường xuyên được sửa đổi, vì vậy hãy nhớ kiểm tra bảng giá chính thức mới nhất kể từ tháng 7 năm 2026.
So sánh thư viện lớn
Bạn có thể sử dụng API thô trực tiếp nhưng sử dụng thư viện sẽ giúp việc triển khai dễ dàng hơn nhiều. Nó đặc biệt hiệu quả trong việc hỗ trợ đa mô hình và tạo lược đồ tự động.
Bảng xếp hạng năm 2026 của TECHSY đánh giá các thư viện gọi chức năng cho LLM từ góc độ hoạt động thực tế và xếp Người hướng dẫn ở vị trí đầu tiên. Câu ``mỗi thư viện giải một câu đố khác nhau'' là chính xác và nên được lựa chọn tùy theo mục đích.
| thư viện | Điểm mạnh | sử dụng phù hợp |
|---|---|---|
| Người hướng dẫn | Loại an toàn cho đầu ra có cấu trúc | Tôi muốn đảm bảo nhận được JSON |
| Chuỗi LangChain | Chức năng agent phong phú | xây dựng vòng lặp phức tạp |
| SDK chính thức của từng hãng | Nhanh chóng theo dõi các tính năng mới nhất | Quyết định mô hình đơn |
Nếu bạn không chắc chắn, trước tiên hãy thử sử dụng SDK chính thức để hiểu cơ chế và nếu nó phức tạp, hãy thêm khung Người hướng dẫn hoặc agent. Nếu cài framework nặng ngay từ đầu thì nó sẽ biến thành hộp đen.
Những thách thức và cạm bẫy trong quá trình thực hiện
Tôi chỉ viết những điều hay, nhưng thành thật mà nói, còn nhiều điểm vấp ngã.
Rào cản lớn nhất là vấn đề không chọn được hàm/lấy sai đối số. Như đã đề cập ở trên, chất lượng của mô tả và định nghĩa đối số quyết định mọi thứ. Nó đòi hỏi kiến thức về “kỹ thuật lược đồ” hơn là prompt engineering chóng.
Tiếp theo là độ khó của việc gỡ lỗi. Tại sao AI chọn (hoặc không chọn) chức năng đó là một hộp đen, và không thể truy tìm nguyên nhân trừ khi nhật ký được lưu giữ cẩn thận. Nguyên tắc vàng là ghi lại tất cả nội dung và kết quả thực thi của tool_calls.
Và an ninh. Vì ngôn ngữ tự nhiên đến từ bên ngoài trở thành một đối số hàm nên nó có thể trở thành một lộ trình để đưa vào nhanh chóng. Các chức năng phải được thiết kế để ngăn chặn các cuộc tấn công chẳng hạn như ``gọi một chức năng bỏ qua và xóa tất cả dữ liệu.'' Đây là lĩnh vực mà bạn có thể muốn nhanh chóng thử các tính năng mới nhưng không nên thỏa hiệp.
Ban biên tập Phán quyết
Gọi hàm đã trở thành nền tảng của sự phát triển AI vào năm 2026, đây sẽ là "điều đương nhiên cần biết". Cuối cùng, bản chất của sự bùng nổ agent là một vòng lặp gọi hàm. Có thể nói rằng bạn không thể tạo ra một sản phẩm AI nếu không hiểu điều này.
Tuy nhiên, có điều gì đó để nói về tâm lý của công chúng. Sự cường điệu rằng `` AI có thể tự động làm mọi việc '' đã đi quá xa. Trên thực tế, 90% công việc được thực hiện bởi con người: chuẩn bị chức năng, viết lược đồ cẩn thận, đảm bảo xác thực và thu hẹp các đặc quyền. Nó giống hệ thống ống nước hơn là phép thuật. Chỉ những đội hiểu rõ điều này mới có thể đưa nó vào sản xuất chứ không chỉ là bản demo.
Khi chọn một mô hình, câu trả lời đúng là sử dụng thực tế là Gemini 3.5 Flash và Claude Opus 4.8 có độ chính xác gọi công cụ cao làm điểm bắt đầu, sau đó sử dụng chúng tùy theo mục đích. Quan điểm của ban biên tập là hệ thống Flash là không thể đánh bại đối với các mô hình tần số cao và đơn giản, trong khi các mô hình lớn là lựa chọn duy nhất cho lý luận nhiều giai đoạn phức tạp. Lợi ích của việc học là rất lớn so với chi phí học tập. Nếu bạn chưa thử, tôi khuyên bạn nên bắt đầu với chức năng nhỏ nhất trong SDK chính thức.
Các câu hỏi thường gặp (FAQ)
Hỏi. Nếu tôi sử dụng chức năng gọi hàm, AI có tự động thực thi chương trình không?
KHÔNG. AI chỉ đơn giản trả về JSON cho bạn biết hàm nào sẽ gọi với đối số nào và mã của bạn thực sự thực thi hàm đó. Hiểu sai cách phân chia này sẽ dẫn đến thiết kế sai.
Câu hỏi: Sự khác biệt giữa cách gọi hàm và cách gọi Công cụ là gì?
Gần như đồng nghĩa. OpenAI ban đầu gọi nó là "gọi hàm" và sau đó mở rộng nó thành "gọi công cụ", xử lý các công cụ nói chung. Claude và Gemini đã thống nhất "Sử dụng công cụ / Gọi công cụ" ngay từ đầu.
Q. Nếu tôi có RAG, tôi không cần gọi hàm?
Họ không thể được thay thế vì vai trò của họ khác nhau. RAG là việc đưa kiến thức vào (tập trung vào việc đọc) và gọi hàm là thực hiện hành động (cả đọc và viết). Trong thực tế, tiêu chuẩn là sử dụng chúng cùng nhau.
Câu hỏi: Mô hình nào phù hợp nhất để gọi hàm?
Trong bảng xếp hạng năm 2026, Gemini 3.5 Flash đứng đầu về độ chính xác khi gọi công cụ, tiếp theo là Claude Opus 4.8. Tuy nhiên, mô hình tối ưu thay đổi tùy thuộc vào tần suất cao/cách sử dụng đơn giản và suy luận nhiều giai đoạn phức tạp.
Câu hỏi: Có phải trả thêm phí khi gọi Chức năng không?
Bản thân tính năng này là miễn phí và bạn sẽ chỉ bị tính phí cho số token đã sử dụng. Lưu ý rằng lược đồ hàm được bao gồm trong mọi yêu cầu, vì vậy, bạn càng thêm nhiều hàm thì bạn càng cần nhiều mã thông báo đầu vào.
Q. AI có trở nên thông minh hơn nếu tôi đăng ký nhiều chức năng không?
Nó có xu hướng có tác dụng ngược lại. Khi số lượng chức năng tăng lên, số lượng mã thông báo đầu vào sẽ tăng lên và độ chính xác lựa chọn của AI sẽ giảm đi. Bí quyết là thu hẹp động và chỉ chuyển các chức năng bạn sẽ sử dụng.
Q. Người mới bắt đầu nên bắt đầu từ đâu?
Cách nhanh nhất là bắt đầu với "một chức năng" bằng SDK chính thức. Nhận biết quy trình khứ hồi bằng các chức năng đơn giản như lấy thông tin thời tiết hoặc sử dụng máy tính, sau đó mở rộng nó thành nhiều chức năng và vòng lặp agent.
Q. Bạn nên quan tâm điều gì nhất về vấn đề bảo mật?
Đừng tin tưởng vào các đối số do AI trả về; hãy chắc chắn xác nhận chúng trước khi thực hiện. Đối với các hoạt động không thể đảo ngược như xóa và thanh toán, vui lòng sử dụng quy trình phê duyệt của con người.
Xem các so sánh/lựa chọn thay thế liên quan
- So sánh ChatGPT và Claude
- So sánh Claude và Gemini
- So sánh ChatGPT và Gemini
- Xem các lựa chọn thay thế ChatGPT
- Xem các lựa chọn thay thế của Claude
- Xem các lựa chọn thay thế của Gemini
Hơn nữa, giống như các chủ đề liên quan, hướng dẫn đầy đủ của Sora về tạo video và ComfyUI vs Stable Diffusion để tạo hình ảnh cũng hữu ích từ góc độ ''làm chủ AI như một công cụ''.
ChatGPT là chatbot AI hỗ trợ trả lời câu hỏi, tạo văn bản, sắp xếp thông tin và tạo ý tưởng thông qua đối thoại tự nhiên. Bạn có thể thực hiện các tác vụ dựa trên văn bản như tóm tắt văn bản dài, soạn thảo email và đề xuất, dịch, diễn giải và sắp xếp chúng dưới dạng bảng trong khi trò chuyện. Chúng tôi còn cung cấp dịch vụ tạo mã lập trình, xác nhận nguyên nhân lỗi, giải thích nội dung học tập và tư vấn bằng hình ảnh. Nó phù hợp cho những người dùng muốn sử dụng nó cho nhiều mục đích khác nhau, từ nghiên cứu cá nhân đến hỗ trợ tạo và phát triển tài liệu kinh doanh.
Trang web chính thức của từng công cụ (thông tin chính)
Giá cả, chức năng và phạm vi hỗ trợ là thông tin chính được cung cấp bởi trang web chính thức của mỗi công ty. Bài viết này dựa trên xác minh tại thời điểm xuất bản, nhưng hãy nhớ kiểm tra từng trang chính thức để biết các điều kiện chính xác và mới nhất.
- ChatGPT — Trang web chính thức (xem chi tiết)
- Claude — Trang web chính thức (xem chi tiết)
- Gemini — Trang web chính thức (xem chi tiết)
Bài viết liên quan
- BFCL là gì? Cách đọc điểm chuẩn so sánh độ chính xác của lệnh gọi hàm AI (phiên bản 2026)
- Ghế bán hàng tự động là gì? Bạn có thể học được gì khi giao việc quản lý máy bán hàng tự động cho AI 365 ngày một năm (phiên bản 2026)
- HLE là gì? Nội dung bài benchmark AI khó nhất và cách đọc điểm (ấn bản 2026)
- LiveBench là gì? Cách đọc và những cạm bẫy của điểm chuẩn LLM không ô nhiễm (phiên bản 2026)
- Urava là gì? Nội dung và lựa chọn đào tạo AI tổng quát và phát triển AI agent (phiên bản 2026)