Comment implémenter l'utilisation d'outils

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Choisir un modèle

En général, utilisez Claude Opus 4, Claude Sonnet 4, Claude Sonnet 3.7, Claude Sonnet 3.5 ou Claude Opus 3 pour les outils complexes et les requêtes ambiguës ; ils gèrent mieux les outils multiples et cherchent des clarifications quand nécessaire.

Utilisez Claude Haiku 3.5 ou Claude Haiku 3 pour les outils simples, mais notez qu’ils peuvent inférer des paramètres manquants.

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Spécifier les outils client

Les outils client (définis par Anthropic et définis par l’utilisateur) sont spécifiés dans le paramètre de niveau supérieur tools de la requête API. Chaque définition d’outil inclut :

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Prompt système d’utilisation d’outils

Lorsque vous appelez l’API Anthropic avec le paramètre tools, nous construisons un prompt système spécial à partir des définitions d’outils, de la configuration d’outils et de tout prompt système spécifié par l’utilisateur. Le prompt construit est conçu pour instruire le modèle à utiliser le ou les outils spécifiés et fournir le contexte nécessaire pour que l’outil fonctionne correctement :

Dans cet environnement, vous avez accès à un ensemble d'outils que vous pouvez utiliser pour répondre à la question de l'utilisateur.
{{ INSTRUCTIONS DE FORMATAGE }}
Les paramètres de chaîne et scalaires doivent être spécifiés tels quels, tandis que les listes et objets doivent utiliser le format JSON. Notez que les espaces pour les valeurs de chaîne ne sont pas supprimés. La sortie n'est pas censée être du XML valide et est analysée avec des expressions régulières.
Voici les fonctions disponibles au format JSONSchema :
{{ DÉFINITIONS D'OUTILS EN JSON SCHEMA }}
{{ PROMPT SYSTÈME UTILISATEUR }}
{{ CONFIGURATION D'OUTILS }}

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Meilleures pratiques pour les définitions d’outils

Pour obtenir les meilleures performances de Claude lors de l’utilisation d’outils, suivez ces directives :

• Fournissez des descriptions extrêmement détaillées. C’est de loin le facteur le plus important dans les performances d’outils. Vos descriptions doivent expliquer chaque détail sur l’outil, incluant :
  • Ce que fait l’outil
  • Quand il doit être utilisé (et quand il ne doit pas l’être)
  • Ce que signifie chaque paramètre et comment il affecte le comportement de l’outil
  • Toute mise en garde ou limitation importante, comme les informations que l’outil ne retourne pas si le nom de l’outil n’est pas clair. Plus vous pouvez donner de contexte à Claude sur vos outils, mieux il sera à décider quand et comment les utiliser. Visez au moins 3-4 phrases par description d’outil, plus si l’outil est complexe.
• Priorisez les descriptions par rapport aux exemples. Bien que vous puissiez inclure des exemples d’utilisation d’un outil dans sa description ou dans le prompt d’accompagnement, c’est moins important que d’avoir une explication claire et complète du but et des paramètres de l’outil. N’ajoutez des exemples qu’après avoir entièrement développé la description.

La bonne description explique clairement ce que fait l’outil, quand l’utiliser, quelles données il retourne et ce que signifie le paramètre ticker. La mauvaise description est trop brève et laisse Claude avec de nombreuses questions ouvertes sur le comportement et l’utilisation de l’outil.

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Contrôler la sortie de Claude

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Forcer l’utilisation d’outils

Dans certains cas, vous pourriez vouloir que Claude utilise un outil spécifique pour répondre à la question de l’utilisateur, même si Claude pense pouvoir fournir une réponse sans utiliser d’outil. Vous pouvez faire cela en spécifiant l’outil dans le champ tool_choice comme ceci :

tool_choice = {"type": "tool", "name": "get_weather"}

Lorsque vous travaillez avec le paramètre tool_choice, nous avons quatre options possibles :

• auto permet à Claude de décider s’il faut appeler les outils fournis ou non. C’est la valeur par défaut quand des tools sont fournis.
• any dit à Claude qu’il doit utiliser un des outils fournis, mais ne force pas un outil particulier.
• tool nous permet de forcer Claude à toujours utiliser un outil particulier.
• none empêche Claude d’utiliser des outils. C’est la valeur par défaut quand aucun tools n’est fourni.

Ce diagramme illustre comment chaque option fonctionne :

Notez que lorsque vous avez tool_choice comme any ou tool, nous pré-remplirons le message assistant pour forcer l’utilisation d’un outil. Cela signifie que les modèles n’émettront pas de bloc de contenu text de chaîne de pensée avant les blocs de contenu tool_use, même si explicitement demandé.

Nos tests ont montré que cela ne devrait pas réduire les performances. Si vous souhaitez conserver la chaîne de pensée (particulièrement avec Opus) tout en demandant que le modèle utilise un outil spécifique, vous pouvez utiliser {"type": "auto"} pour tool_choice (par défaut) et ajouter des instructions explicites dans un message user. Par exemple : Quel temps fait-il à Londres ? Utilisez l'outil get_weather dans votre réponse.

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Sortie JSON

Les outils n’ont pas nécessairement besoin d’être des fonctions client — vous pouvez utiliser des outils chaque fois que vous voulez que le modèle retourne une sortie JSON qui suit un schéma fourni. Par exemple, vous pourriez utiliser un outil record_summary avec un schéma particulier. Voir Utilisation d’outils avec Claude pour un exemple complet fonctionnel.

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Chaîne de pensée

Lors de l’utilisation d’outils, Claude montrera souvent sa “chaîne de pensée”, c’est-à-dire le raisonnement étape par étape qu’il utilise pour décomposer le problème et décider quels outils utiliser. Le modèle Claude Opus 3 fera cela si tool_choice est défini sur auto (c’est la valeur par défaut, voir Forcer l’utilisation d’outils), et Sonnet et Haiku peuvent être incités à le faire.

Par exemple, étant donné le prompt “Quel temps fait-il à San Francisco maintenant, et quelle heure est-il là-bas ?”, Claude pourrait répondre avec :

{
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "<thinking>Pour répondre à cette question, je vais : 1. Utiliser l'outil get_weather pour obtenir la météo actuelle à San Francisco. 2. Utiliser l'outil get_time pour obtenir l'heure actuelle dans le fuseau horaire America/Los_Angeles, qui couvre San Francisco, CA.</thinking>"
    },
    {
      "type": "tool_use",
      "id": "toolu_01A09q90qw90lq917835lq9",
      "name": "get_weather",
      "input": {"location": "San Francisco, CA"}
    }
  ]
}

Cette chaîne de pensée donne un aperçu du processus de raisonnement de Claude et peut vous aider à déboguer un comportement inattendu.

Avec le modèle Claude Sonnet 3, la chaîne de pensée est moins commune par défaut, mais vous pouvez inciter Claude à montrer son raisonnement en ajoutant quelque chose comme "Avant de répondre, expliquez votre raisonnement étape par étape dans des balises." au message utilisateur ou au prompt système.

Il est important de noter que bien que les balises <thinking> soient une convention commune que Claude utilise pour dénoter sa chaîne de pensée, le format exact (comme le nom de cette balise XML) peut changer avec le temps. Votre code devrait traiter la chaîne de pensée comme tout autre texte généré par l’assistant, et ne pas s’appuyer sur la présence ou le formatage spécifique des balises <thinking>.

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Utilisation d’outils en parallèle

Par défaut, Claude peut utiliser plusieurs outils pour répondre à une requête utilisateur. Vous pouvez désactiver ce comportement en :

• Définissant disable_parallel_tool_use=true quand le type tool_choice est auto, ce qui assure que Claude utilise au plus un outil
• Définissant disable_parallel_tool_use=true quand le type tool_choice est any ou tool, ce qui assure que Claude utilise exactement un outil

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Maximiser l’utilisation d’outils en parallèle

Bien que les modèles Claude 4 aient d’excellentes capacités d’utilisation d’outils en parallèle par défaut, vous pouvez augmenter la probabilité d’exécution d’outils en parallèle sur tous les modèles avec un prompting ciblé :

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Gérer les blocs de contenu d’utilisation d’outils et de résultats d’outils

La réponse de Claude diffère selon qu’il utilise un outil client ou serveur.

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Gérer les résultats d’outils client

La réponse aura un stop_reason de tool_use et un ou plusieurs blocs de contenu tool_use qui incluent :

• id : Un identifiant unique pour ce bloc d’utilisation d’outil particulier. Ceci sera utilisé pour faire correspondre les résultats d’outils plus tard.
• name : Le nom de l’outil utilisé.
• input : Un objet contenant l’entrée passée à l’outil, conforme au input_schema de l’outil.

Quand vous recevez une réponse d’utilisation d’outil pour un outil client, vous devriez :

1. Extraire le name, id, et input du bloc tool_use.
2. Exécuter l’outil réel dans votre base de code correspondant à ce nom d’outil, en passant l’input de l’outil.
3. Continuer la conversation en envoyant un nouveau message avec le role de user, et un bloc content contenant le type tool_result et les informations suivantes :
   • tool_use_id : L’id de la requête d’utilisation d’outil pour laquelle c’est un résultat.
   • content : Le résultat de l’outil, comme une chaîne (par exemple "content": "15 degrés") ou une liste de blocs de contenu imbriqués (par exemple "content": [{"type": "text", "text": "15 degrés"}]). Ces blocs de contenu peuvent utiliser les types text ou image.
   • is_error (optionnel) : Définir à true si l’exécution de l’outil a résulté en une erreur.

{"role": "user", "content": [
  {"type": "text", "text": "Voici les résultats :"},  // ❌ Texte avant tool_result
  {"type": "tool_result", "tool_use_id": "toolu_01", ...}
]}

{"role": "user", "content": [
  {"type": "tool_result", "tool_use_id": "toolu_01", ...},
  {"type": "text", "text": "Que dois-je faire ensuite ?"}  // ✅ Texte après tool_result
]}

Après avoir reçu le résultat d’outil, Claude utilisera cette information pour continuer à générer une réponse au prompt utilisateur original.

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Gérer les résultats d’outils serveur

Claude exécute l’outil en interne et incorpore les résultats directement dans sa réponse sans nécessiter d’interaction utilisateur supplémentaire.

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Gérer la raison d’arrêt max_tokens

Si la réponse de Claude est coupée à cause d’avoir atteint la limite max_tokens, et que la réponse tronquée contient un bloc d’utilisation d’outil incomplet, vous devrez réessayer la requête avec une valeur max_tokens plus élevée pour obtenir l’utilisation d’outil complète.

# Vérifier si la réponse a été tronquée pendant l'utilisation d'outil
if response.stop_reason == "max_tokens":
    # Vérifier si le dernier bloc de contenu est un tool_use incomplet
    last_block = response.content[-1]
    if last_block.type == "tool_use":
        # Envoyer la requête avec max_tokens plus élevé
        response = client.messages.create(
            model="claude-opus-4-20250514",
            max_tokens=4096,  # Limite augmentée
            messages=messages,
            tools=tools
        )

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Gérer la raison d’arrêt pause_turn

Lors de l’utilisation d’outils serveur comme la recherche web, l’API peut retourner une raison d’arrêt pause_turn, indiquant que l’API a mis en pause un tour de longue durée.

Voici comment gérer la raison d’arrêt pause_turn :

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# Requête initiale avec recherche web
response = client.messages.create(
    model="claude-3-7-sonnet-latest",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Recherchez des informations complètes sur les percées en informatique quantique en 2025"
        }
    ],
    tools=[{
        "type": "web_search_20250305",
        "name": "web_search",
        "max_uses": 10
    }]
)

# Vérifier si la réponse a une raison d'arrêt pause_turn
if response.stop_reason == "pause_turn":
    # Continuer la conversation avec le contenu en pause
    messages = [
        {"role": "user", "content": "Recherchez des informations complètes sur les percées en informatique quantique en 2025"},
        {"role": "assistant", "content": response.content}
    ]
    
    # Envoyer la requête de continuation
    continuation = client.messages.create(
        model="claude-3-7-sonnet-latest",
        max_tokens=1024,
        messages=messages,
        tools=[{
            "type": "web_search_20250305",
            "name": "web_search",
            "max_uses": 10
        }]
    )
    
    print(continuation)
else:
    print(response)

Lors de la gestion de pause_turn :

• Continuer la conversation : Passez la réponse en pause telle quelle dans une requête subséquente pour laisser Claude continuer son tour
• Modifier si nécessaire : Vous pouvez optionnellement modifier le contenu avant de continuer si vous voulez interrompre ou rediriger la conversation
• Préserver l’état des outils : Incluez les mêmes outils dans la requête de continuation pour maintenir la fonctionnalité

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Dépannage des erreurs

Il y a quelques types différents d’erreurs qui peuvent survenir lors de l’utilisation d’outils avec Claude :