# OpenAI function calling: una herramienta de búsqueda de Google en 60 líneas de Python > Dale a un modelo de OpenAI una herramienta de búsqueda de Google con tool calling en Python sobre la API SERP de SerpCrypto y haz lo mismo con Claude. - URL: https://serpcrypto.com/es/docs/openai/ - Última actualización: 2026-10-22 - Editor: SerpCrypto (https://serpcrypto.com) Describe al modelo una función `google_search`, ejecuta las búsquedas que pida y devuélvele los resultados. El esquema es JSON Schema puro, así que se traslada a Claude y a otros modelos con tool calling. **Respuesta rápida — ¿Cómo le doy a un modelo de OpenAI una herramienta de búsqueda web?** Declara una función `google_search` con un JSON Schema en `tools` y luego haz un bucle: cuando el modelo devuelva `tool_calls`, ejecuta cada búsqueda en `https://serpcrypto.com/api/v1/search` y añade los resultados como mensajes `tool` hasta que responda. **SerpCrypto** cobra 1 crédito por búsqueda exitosa, desde 0,30 US$/1K búsquedas, pagado con criptomonedas sin KYC. ## ¿Cómo es el esquema de la herramienta? Una herramienta de función tiene un nombre, una descripción y parámetros en JSON Schema. El modelo solo ve estas tres cosas, así que la descripción debe indicar qué devuelve la herramienta y cuándo usarla. Solo `query` es obligatorio; país e idioma son opcionales y por defecto usan inglés de EE. UU. en el código. *Definición de la herramienta (formato Chat Completions)* ```json { "type": "function", "function": { "name": "google_search", "description": "Search Google for current information. Returns the top results with title, link and snippet. Use it for facts newer than your training data.", "parameters": { "type": "object", "properties": { "query": { "type": "string", "description": "The search query, as a person would type it." }, "gl": { "type": "string", "description": "Two-letter country code of the results, e.g. us, gb, de." }, "hl": { "type": "string", "description": "Language code, e.g. en, de, pt-BR." } }, "required": ["query"] } } } ``` ## ¿Cómo funciona el bucle de llamada a herramientas? Envía la pregunta con `tools`. Si la respuesta contiene `tool_calls`, ejecuta cada una, añade el mensaje del asistente y un mensaje `tool` por cada llamada con el `tool_call_id` correspondiente, y vuelve a llamar al modelo. Cuando una respuesta no tiene llamada a herramienta, es la respuesta final. El bucle de abajo se detiene tras tres búsquedas. Un límite protege tus créditos si un modelo sigue buscando, y tres búsquedas responden la mayoría de las preguntas factuales. *search_agent.py* ```python """Tool-calling loop: the model asks for searches, this code runs them on SerpCrypto.""" import json import os import requests from openai import OpenAI client = OpenAI() # reads OPENAI_API_KEY MODEL = os.environ["OPENAI_MODEL"] # any OpenAI chat model with tool calling API_URL = "https://serpcrypto.com/api/v1/search" TOOLS = [ { "type": "function", "function": { "name": "google_search", "description": "Search Google for current information. Returns the top results with title, link and snippet.", "parameters": { "type": "object", "properties": { "query": {"type": "string", "description": "The search query."}, "gl": {"type": "string", "description": "Two-letter country code, e.g. us."}, "hl": {"type": "string", "description": "Language code, e.g. en."}, }, "required": ["query"], }, }, } ] def google_search(query, gl="us", hl="en"): r = requests.get( API_URL, params={"q": query, "gl": gl, "hl": hl}, headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["SERPCRYPTO_API_KEY"]}, timeout=90, ) if r.status_code != 200: return f"Search failed with HTTP {r.status_code}." items = r.json().get("organic_results", [])[:5] return "\n\n".join(f"{x['title']}\n{x['link']}\n{x.get('snippet', '')}" for x in items) or "No results." def ask(question, max_searches=3): messages = [{"role": "user", "content": question}] for _ in range(max_searches + 1): reply = client.chat.completions.create(model=MODEL, messages=messages, tools=TOOLS) msg = reply.choices[0].message if not msg.tool_calls: return msg.content messages.append(msg) for call in msg.tool_calls: args = json.loads(call.function.arguments) messages.append({"role": "tool", "tool_call_id": call.id, "content": google_search(**args)}) return "Stopped: search limit reached." print(ask("Which countries changed their data protection laws in 2026? Cite sources.")) ``` ## ¿Funciona el mismo esquema con Claude y otros modelos? Sí, con un wrapper distinto. El uso de herramientas de Claude acepta el mismo JSON Schema en `input_schema`, junto a `name` y `description`. La mayoría de las otras APIs de llamada a funciones también aceptan JSON Schema para los parámetros; solo cambian los nombres de los campos externos. La función de búsqueda en sí no cambia, porque solo llama al endpoint SerpCrypto. *La misma herramienta para Claude (Messages API)* ```json { "name": "google_search", "description": "Search Google for current information. Returns the top results with title, link and snippet.", "input_schema": { "type": "object", "properties": { "query": { "type": "string", "description": "The search query." }, "gl": { "type": "string", "description": "Two-letter country code, e.g. us." }, "hl": { "type": "string", "description": "Language code, e.g. en." } }, "required": ["query"] } } ``` ## ¿Qué debería devolver la herramienta al modelo? Texto corto con enlaces. Cinco resultados con título, enlace y snippet suelen bastar para que el modelo responda y cite. Devolver el JSON completo funciona, pero cuesta más tokens y le da al modelo más ruido que leer. Añade el texto del AI Overview cuando esté presente si quieres que el modelo vea el propio resumen de Google, y conserva los enlaces de las fuentes para que la respuesta pueda citar páginas en lugar del overview. ## ¿Cómo mantengo predecibles los costes de búsqueda? Cuenta las llamadas a herramientas: cada una que se realiza con éxito es un crédito. Limita las búsquedas por pregunta, como hace el bucle, y registra cada llamada con su consulta para ver qué pide el modelo. En el pack 100.000 búsquedas la tarifa es 0,56 US$/1K búsquedas, y Los créditos de búsqueda prepagados no caducan nunca: las consultas sin usar se quedan en tu cuenta hasta que las uses. Los errores no cuestan nada: 1 crédito = 1 consulta correcta, que devuelve una página de resultados en cualquier motor compatible. Una consulta fallida no se cobra. ## Preguntas sobre llamada a funciones ### ¿Puedo usar la Responses API en lugar de Chat Completions? Sí. La Responses API acepta herramientas de función con el mismo JSON Schema, con `name`, `description` y `parameters` en el nivel superior de cada herramienta. La función de búsqueda y la idea del bucle no cambian. ### ¿Por qué no usar la búsqueda web integrada del proveedor del modelo? Las herramientas de búsqueda integradas eligen sus propias fuentes y ajustes. Una función en SerpCrypto te da resultados de Google para el país y el idioma que elijas, como JSON que puedes registrar, a un precio conocido por búsqueda. ### ¿Puede el modelo elegir el país? Sí. `gl` es un parámetro de la herramienta, así que el modelo puede definirlo a partir de la pregunta, por ejemplo `gb` para una pregunta sobre el Reino Unido. Mantén un valor predeterminado en tu código para preguntas que no nombran ningún país. ### ¿Necesito una tarjeta de crédito para obtener la clave API de búsqueda? No. Los créditos de SerpCrypto se pagan con BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC, sin identificación, sin selfie y sin documentos. Inicio de sesión con el número de cuenta; el email es opcional. --- SerpCrypto: SerpCrypto es una API SERP para desarrolladores y agentes de IA que devuelve resultados de Google y Bing como JSON, pagada con criptomonedas sin subir ningún documento de identidad. Los créditos de búsqueda prepagados desde 0,30 US$/1K búsquedas nunca caducan. Sin KYC: ni identificación, ni selfie, ni documentos. Paga con criptomonedas.