CASO DE USO EM PRODUÇÃO

API de IA para chamadas de funções

Um assistente de vendas consulta contas, calcula orçamentos e cria rascunhos de pedidos. Primeiro chama lookup_account, depois calculate_quote. create_order fica indisponível até uma pessoa confirmar o rascunho exato.

Chamada validada que conecta uma resposta LLM a uma ação
API de IA para chamadas de funções

Implementação para produção

API, modelo principal e configuração alternativa

Escolha para produçãoRecomendaçãoPor quê
APIPOST /v1/chat/completionsRequisição do servidor compatível com OpenAI
Modelo principalgpt-5.6-terraTerra é a opção inicial para escolher ferramentas e construir argumentos em várias etapas, sem usar o modelo principal em toda chamada.
Modelo alternativogpt-5.5Use gpt-5.5 para solicitações só de leitura com uma ferramenta após validar o esquema. Encaminhe ao Sol planos ambíguos com várias ferramentas dependentes.
Modelo para tarefas mais difíceisgpt-5.6-solUse só se a rota principal não atingir o limite de qualidade ou complexidade
Formato esperadoChamadas de ferramentas validadasChamadas validadas seguidas de um orçamento provisório; nenhum pedido externo é criado antes da confirmação.
01
Exemplo

Chamadas de funções em produção

Um assistente de vendas consulta contas, calcula orçamentos e cria rascunhos de pedidos. Primeiro chama lookup_account, depois calculate_quote. create_order fica indisponível até uma pessoa confirmar o rascunho exato.

O modelo propõe chamadas; a aplicação valida esquemas, permissões e estado antes de executar. Erros são retornados de forma estruturada e a mesma chamada inválida não é repetida.

02
Arquitetura

Como funciona o processo de chamadas de funções

  • Disponibilize só ferramentas permitidas no estado atual.
  • Deixe o modelo escolher a ferramenta e propor argumentos.
  • Valide cada argumento e permissão na aplicação.
  • Use uma chave de idempotência quando houver gravações.
  • Retorne um resultado estruturado e continue até o limite de parada definido.
03
Requisição de API

Chame gpt-5.6-terra pela LLMFly AI

Envie a requisição pelo servidor. Troque o conteúdo e os esquemas de exemplo pelos dados e ferramentas do aplicativo.

request.example
curl https://app.llmfly.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLMFLY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-terra",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Use the available tools to prepare a quote. Never create an order until the user confirms the exact draft. Do not invent account IDs or prices."},
      {"role": "user", "content": "Prepare a quote for 25 seats for Acme's current plan."}
    ],
    "tools": [{"type": "function", "function": {"name": "YOUR_TOOL", "description": "Replace with the tool contract for this workflow", "parameters": {"type": "object", "properties": {}, "additionalProperties": false}}}]
  }'
04
Escolha do modelo

Por que gpt-5.6-terra é o modelo principal

Terra é a opção inicial para escolher ferramentas e construir argumentos em várias etapas, sem usar o modelo principal em toda chamada.

Use gpt-5.5 para solicitações só de leitura com uma ferramenta após validar o esquema. Encaminhe ao Sol planos ambíguos com várias ferramentas dependentes.

05
Aceitação

Testes de aceitação de chamadas de funções

MétricaCondição de aprovação
Taxa de escolha correta de ferramentasO modelo chama a ferramenta necessária e evita ferramentas quando não precisa
Taxa de argumentos válidosOs argumentos passam nas validações de esquema, intervalo, ID e permissões
Recuperação após erros de ferramentasUm erro recuperável leva a corrigir a chamada, não a repeti-la igual
Taxa de chamadas insegurasNenhuma ferramenta importante é executada sem permissão ou confirmação obrigatórias
06
Tratamento de falhas

Falhas a tratar antes de publicar

  • Executar argumentos sem validar
  • Repetir a mesma chamada inválida
  • Usar descrições de ferramentas que se confundem
  • Deixar o texto contornar permissões
07
Saída

Saída e histórico de execução

Chamadas validadas seguidas de um orçamento provisório; nenhum pedido externo é criado antes da confirmação.

Registre ID do modelo e da requisição, tokens, novas tentativas, validação e decisão final em cada execução de produção.

Dúvidas frequentes

Qual métrica devo acompanhar primeiro?

Antes dos argumentos, confira se escolheu a ferramenta correta ou acertou ao não usar nenhuma.

Devo confiar nos argumentos?

Não. Valide tipos, campos obrigatórios, intervalos, IDs e permissões.

Como retornar erros de ferramentas?

Retorne um erro curto e estruturado, sem segredos nem rastros internos.

Teste esta configuração com seus dados

Compare principal e alternativo com as mesmas requisições, ferramentas e regras de validação.

Comparar modelos