严格 Schema 工具调用

一句话结论

工具调用是一个由客户端驱动的两段流程：模型先返回 tool_calls，客户端执行函数并回传 role="tool" 结果，模型再生成最终回答。启用 strict beta 时，必须使用 beta 端点、为每个函数设置 strict: true，并提交符合服务端支持范围的 JSON Schema；Chat Completion 不支持把模型未生成的工具调用插入历史中间。

适用场景

• 适合的任务：需要模型调用天气、数据库、搜索或业务函数，并要求函数参数严格符合 Schema 的 Agent 工作流。

• 不适合的任务：需要在 Chat Completion 历史中途动态插入工具调用及结果的场景；此时应改用 Anthropic API 或 Responses API。

• 适用的模型版本：deepseek-flash，对应 DeepSeek-V4.1-Flash。

• 适用的客户端、Agent 或 API：OpenAI 兼容的 Chat Completion API；严格模式同时支持 thinking 和 non-thinking mode。

• 推荐的推理档位和参数：未注明；本文只规定工具调用和 Schema 配置。

可直接使用的内容

strict 工具定义最小片段

下面是可放入请求 tools 数组的一个工具定义，不是完整 API 请求或可直接运行的 Python 脚本：

{
  "type": "function",
  "function": {
    "name": "get_weather",
    "strict": true,
    "description": "Get weather of a location.",
    "parameters": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "location": { "type": "string" }
      },
      "required": ["location"],
      "additionalProperties": false
    }
  }
}

使用 strict 模式还需要把客户端端点设为：

https://api.deepseek.com/beta

请求中的每个 function 都必须设置 strict: true。服务端会校验函数 Schema；Schema 不符合要求或包含不支持的类型时，请求返回错误。

Schema 规则速查

支持的类型或组合包括：object、string、number、integer、boolean、array、enum、anyOf；页面还说明可用 $def 定义复用模块、用 $ref 引用模块或表达递归结构。

对象必须同时满足：

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "name": { "type": "string" },
    "age": { "type": "integer" }
  },
  "required": ["name", "age"],
  "additionalProperties": false
}

也就是每个 property 都列入 required，并将 additionalProperties 设为 false。字符串支持 pattern 和 format；当前支持的 format 为 email、hostname、ipv4、ipv6、uuid，不支持 minLength、maxLength。数字和整数支持 const、default、minimum、maximum、exclusiveMinimum、exclusiveMaximum、multipleOf；数组不支持 minItems、maxItems。

测试或工作流步骤

1. 在 tools 中定义函数及参数 Schema；严格模式下将每个函数的 strict 设为 true，并使用 https://api.deepseek.com/beta。

2. 将用户消息和 tools 发给 deepseek-flash，读取返回 assistant 消息中的 tool_calls。

3. 客户端根据 tool_calls 中的函数名和参数执行真实函数。模型只提出调用，不会替客户端执行具体函数。

4. 将完整 assistant 消息追加到历史，再追加对应的工具结果：

   { "role": "tool", "tool_call_id": "<对应调用 ID>", "content": "<客户端函数结果>" }

5. 再次发送消息历史，直到 assistant 不再返回 tool_calls，然后读取自然语言回答。

工具调用中途插入的协议边界如下：

sequenceDiagram
    participant U as 用户
    participant M as 模型
    participant C as 客户端
    participant T as 外部工具
    U->>M: messages + tools
    M-->>C: assistant.tool_calls
    C->>T: 执行函数
    T-->>C: 结果
    C->>M: 完整 assistant + role=tool
    M-->>C: 最终回答

• Anthropic API（/messages）和 Responses API 支持把客户端动态插入的工具调用及结果放入对话中间，也支持中间插入 system message。

• Chat Completion 支持中间插入 system message，但不支持中间插入工具调用；需要该能力时改用前述两种 API。

原始证据与数据

• 官方页面的 Non-thinking Mode 小节给出 get_weather 示例：模型返回 get_weather({location: 'Hangzhou'})，客户端提供结果后，模型返回“杭州当前温度为 24°C”的自然语言回答。

• 示例中的 "content": "24℃" 是代码直接写入的固定模拟结果，代表客户端工具回传，不是真实天气工具或实时天气数据。

• 页面明确写明 get_weather 的具体功能必须由用户提供，模型本身不执行函数。

• strict beta 的要求是：端点使用 https://api.deepseek.com/beta；每个 function 设置 strict: true；服务端校验用户提交的 JSON Schema。

• strict 模式支持 thinking 和 non-thinking mode；页面没有给出 thinking 开关或推理档位配置。

适用边界

• 页面把示例放在标题为 “Non-thinking Mode” 的小节，但示例请求未显式传入 thinking 字段。当前模型首页默认 thinking 开启，因此该标题不能单独证明代码显式关闭了 thinking；复现时应按当前 API 的 thinking 配置确认实际模式。

• strict 是 beta 能力，并非任意 JSON Schema 都能通过服务端校验；尤其要检查嵌套对象的 required 和 additionalProperties: false。

• 工具结果必须由客户端生成并按对应 tool_call_id 回传；不能把模型返回的函数调用当成已执行结果。

• 本文的 JSON 仅为最小工具定义片段，不包含 API key、完整客户端初始化、异常处理或真实工具实现。

复现说明

2026-09-16 使用 Tabbit 浏览器完整读取 DeepSeek Tool Calls 页面；未执行真实 API 请求。复现 strict 配置时，按页面要求使用 beta 端点、strict: true 和完整 Schema；天气示例的 24℃ 应视为客户端固定模拟回传。