# OpenAI function calling: uma ferramenta de pesquisa do Google em 60 linhas de Python > Dê a um modelo da OpenAI uma ferramenta de pesquisa do Google: o schema JSON e o loop de tool calling em Python na API de SERP do SerpCrypto. Sem KYC. - URL: https://serpcrypto.com/pt/docs/openai/ - Última atualização: 2026-10-22 - Editor: SerpCrypto (https://serpcrypto.com) Descreva uma função `google_search` para o modelo, execute as pesquisas que ele pedir e envie os resultados de volta. O schema é JSON Schema puro, então ele se aplica ao Claude e a outros modelos com tool calling. **Resposta rápida — Como dou a um modelo da OpenAI uma ferramenta de pesquisa na web?** Declare uma função `google_search` com um JSON Schema em `tools` e então faça um loop: quando o modelo retornar `tool_calls`, execute cada pesquisa na `https://serpcrypto.com/api/v1/search` e anexe os resultados como mensagens `tool` até ele responder. A **SerpCrypto** cobra 1 crédito por pesquisa bem-sucedida, a partir de US$ 0,30/1K pesquisas, pago com cripto e sem KYC. ## Como é o schema da ferramenta? Uma function tool tem um nome, uma descrição e parâmetros em JSON Schema. O modelo vê apenas essas três coisas, então a descrição precisa dizer o que a ferramenta retorna e quando usá-la. Apenas `query` é obrigatório; país e idioma são opcionais e têm como padrão inglês dos EUA no código. *Definição da ferramenta (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"] } } } ``` ## Como funciona o loop de chamada de ferramentas? Envie a pergunta com `tools`. Se a resposta contiver `tool_calls`, execute cada uma, acrescente a mensagem do assistente e uma mensagem `tool` por chamada com o `tool_call_id` correspondente, e então chame o modelo de novo. Quando uma resposta não tem chamada de ferramenta, ela é a resposta final. O loop abaixo para após três pesquisas. Um limite protege seus créditos se um modelo continuar pesquisando, e três pesquisas respondem à maioria das perguntas factuais. *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.")) ``` ## O mesmo schema funciona com Claude e outros modelos? Sim, com um wrapper diferente. O uso de ferramentas do Claude aceita o mesmo JSON Schema em `input_schema`, ao lado de `name` e `description`. A maioria das outras APIs de chamada de ferramentas também aceita JSON Schema para parâmetros; só mudam os nomes dos campos externos. A função de pesquisa em si continua a mesma, porque ela só chama o endpoint SerpCrypto. *A mesma ferramenta 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"] } } ``` ## O que a ferramenta deve retornar ao modelo? Texto curto com links. Cinco resultados com título, link e snippet costumam bastar para o modelo responder e citar. Retornar o JSON completo funciona, mas custa mais tokens e dá ao modelo mais ruído para ler. Acrescente o texto do AI Overview quando houver, se você quiser que o modelo veja o resumo do próprio Google, e mantenha os links das fontes para que a resposta possa citar páginas em vez do overview. ## Como mantenho os custos de pesquisa previsíveis? Conte as chamadas de ferramenta: cada uma que dá certo é um crédito. Limite as pesquisas por pergunta, como o loop faz, e registre cada chamada com a consulta para ver o que o modelo pede. No pack 100.000 pesquisas a taxa é US$ 0,56/1K pesquisas, e Os créditos de pesquisa pré-pagos nunca expiram: as pesquisas não utilizadas ficam na sua conta até você usá-las. Erros não custam nada: 1 crédito = 1 solicitação de pesquisa bem-sucedida, que retorna uma página de resultados em qualquer engine compatível. Uma solicitação que falha não é cobrada. ## Perguntas sobre function calling ### Posso usar a Responses API em vez da Chat Completions? Sim. A Responses API aceita function tools com o mesmo JSON Schema, com `name`, `description` e `parameters` no nível superior de cada ferramenta. A função de pesquisa e a ideia do loop não mudam. ### Por que não usar a busca na web integrada do provedor do modelo? As ferramentas de busca integradas escolhem suas próprias fontes e configurações. Uma função no SerpCrypto entrega resultados do Google para o país e o idioma que você escolher, como JSON que você pode registrar, a um preço conhecido por pesquisa. ### O modelo pode escolher o país? Sim. `gl` é um parâmetro da ferramenta, então o modelo pode defini-lo a partir da pergunta, por exemplo `gb` para uma pergunta sobre o Reino Unido. Mantenha um padrão no seu código para perguntas que não citam país. ### Preciso de cartão de crédito para obter a chave de API de pesquisa? Não. Os créditos SerpCrypto são pagos em BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC, sem documento de identidade, sem selfie e sem documentos. Login pelo número da conta; e-mail é opcional. --- SerpCrypto: O SerpCrypto é uma API de SERP para desenvolvedores e agentes de IA que retorna resultados de pesquisa do Google e do Bing em JSON, pago com cripto e sem envio de documento de identidade. Os créditos de pesquisa pré-pagos a partir de US$ 0,30/1K pesquisas nunca expiram. Sem KYC — sem documento, sem selfie, sem documentos. Pague com cripto.