หากคุณกำลังมองหาวิธีสร้างแชทบอทหรือระบบ AI ที่ทำงานได้จริง บทความนี้จะพาคุณเรียนรู้การใช้ Function Calling ของ Gemini 2.5 Pro ผ่านภาษา Python แบบละเอียดทีละขั้นตอน ไม่ต้องมีความรู้เรื่อง API มาก่อนก็เข้าใจได้

Function Calling คืออะไร

ลองนึกภาพว่า AI เหมือนล่ามที่เข้าใจภาษาคน เมื่อคุณถามว่า "วันพรุ่งนี้อากาศเป็นอย่างไร" ล่ามจะรู้ว่าต้องไปดูข้อมูลอากาศก่อน แล้วค่อยตอบคุณ นี่คือหลักการของ Function Calling คือการทำให้ AI สามารถเรียกใช้ฟังก์ชันภายนอกเพื่อดึงข้อมูลมาตอบได้อย่างถูกต้อง

ในบทความนี้เราจะใช้ บริการจาก HolySheep AI ซึ่งมีความเร็วต่ำกว่า 50 มิลลิวินาที ราคาถูกกว่าบริการอื่นถึง 85% และรองรับ API ของ Gemini ได้อย่างสมบูรณ์

เตรียมพร้อมก่อนเริ่มต้น

สิ่งที่คุณต้องมีมีดังนี้

ขั้นตอนที่ 1 ติดตั้งโปรแกรมที่จำเป็น

เปิด Terminal หรือ Command Prompt แล้วพิมพ์คำสั่งติดตั้งไลบรารีที่จำเป็น

pip install openinference-instrumentation-openai langchain-openai python-dotenv

ในบทความนี้เราใช้ OpenAI SDK เพราะ HolySheep API รองรับ compatibility กับ OpenAI ทำให้ใช้งานได้ง่ายโดยไม่ต้องเรียนรู้ syntax ใหม่

ขั้นตอนที่ 2 ตั้งค่า API Key

สร้างไฟล์ชื่อ .env ในโฟลเดอร์เดียวกับโค้ดของคุณ แล้วใส่ API Key ที่ได้จาก HolySheep

HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY

วิธีนี้ช่วยปกป้อง API Key ของคุณไม่ให้ถูกเปิดเผยเมื่ออัปโหลดโค้ดขึ้น GitHub

ขั้นตอนที่ 3 เขียนโค้ด Function Calling แบบพื้นฐาน

สร้างไฟล์ชื่อ basic_function_calling.py แล้วคัดลอกโค้ดด้านล่างนี้

import os
from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI


โหลด API Key จากไฟล์ .env

load_dotenv()


สร้าง client เชื่อมต่อกับ HolySheep API

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"),
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)


กำหนดฟังก์ชันที่ต้องการให้ AI เรียกใช้ได้

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "ดึงข้อมูลอากาศของเมืองที่ต้องการ",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {
                        "type": "string",
                        "description": "ชื่อเมืองที่ต้องการทราบอากาศ"
                    }
                },
                "required": ["city"]
            }
        }
    }
]


ส่งข้อความไปถาม AI

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-pro",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "อากาศที่กรุงเทพวันนี้เป็นอย่างไร"}
    ],
    tools=tools
)


แสดงผลลัพธ์ที่ AI ตอบกลับมา

print(response.choices[0].message.content)
print("\nข้อมูล Tool Calls:")
print(response.choices[0].message.tool_calls)

เมื่อรันโค้ดนี้ AI จะตอบกลับมาพร้อมกับข้อมูลว่าต้องเรียกใช้ฟังก์ชัน get_weather เพื่อดึงข้อมูลอากาศของกรุงเทพ ซึ่งเป็นการแสดงให้เห็นว่า AI เข้าใจความต้องการของเราและรู้ว่าต้องทำอะไรต่อ

ขั้นตอนที่ 4 ทำให้ Function Calling ทำงานจริง

โค้ดก่อนหน้าเป็นแค่การบอกว่า AI อยากเรียกใช้ฟังก์ชันไหน ต่อไปเราจะเขียนโค้ดเพื่อให้มันทำงานจริง

import os
from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI

load_dotenv()

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"),
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)


ฟังก์ชันจำลองดึงข้อมูลอากาศ

def get_weather(city):
    weather_data = {
        "กรุงเทพ": "แดดจัด อุณหภูมิ 35 องศาเซลเซียส",
        "เชียงใหม่": "มีเมฆ อุณหภูมิ 28 องศาเซลเซียส",
        "ภูเก็ต": "ฝนตกเล็กน้อย อุณหภูมิ 30 องศาเซลเซียส"
    }
    return weather_data.get(city, "ไม่พบข้อมูลของเมืองนี้")

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "ดึงข้อมูลอากาศของเมืองที่ต้องการ",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {"type": "string", "description": "ชื่อเมือง"}
                },
                "required": ["city"]
            }
        }
    }
]


รอบที่ 1 ถาม AI

messages = [
    {"role": "user", "content": "อากาศที่กรุงเทพวันนี้เป็นอย่างไร"}
]

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-pro",
    messages=messages,
    tools=tools
)

assistant_message = response.choices[0].message
messages.append(assistant_message)


ถ้า AI ต้องการเรียกใช้ฟังก์ชัน

if assistant_message.tool_calls:
    for tool_call in assistant_message.tool_calls:
        function_name = tool_call.function.name
        arguments = eval(tool_call.function.arguments)  # แปลง string เป็น dict
        
        # เรียกใช้ฟังก์ชันจริง
        result = get_weather(arguments["city"])
        
        # ส่งผลลัพธ์กลับไปให้ AI
        messages.append({
            "role": "tool",
            "tool_call_id": tool_call.id,
            "content": result
        })
    
    # รอบที่ 2 ถาม AI อีกครั้งพร้อมผลลัพธ์จากฟังก์ชัน
    final_response = client.chat.completions.create(
        model="gemini-2.5-pro",
        messages=messages,
        tools=tools
    )
    
    print("คำตอบสุดท้าย:")
    print(final_response.choices[0].message.content)
else:
    print("คำตอบ:", assistant_message.content)

จากโค้ดนี้จะเห็นว่ากระบวนการทำงานเป็น 2 รอบ รอบแรก AI จะวิเคราะห์คำถามและตัดสินใจว่าต้องเรียกใช้ฟังก์ชันไหน จากนั้นเราจะรันฟังก์ชันจริงแล้วส่งผลลัพธ์กลับไปให้ AI รอบที่สองเพื่อให้ตอบคำถามได้อย่างถูกต้อง

ตัวอย่างการใช้งานจริง ระบบจองร้านอาหาร

ต่อไปเราจะมาดูตัวอย่างที่ซับซ้อนขึ้น เป็นระบบจองร้านอาหารที่ใช้ Function Calling หลายตัวพร้อมกัน

import os
from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI
from datetime import datetime

load_dotenv()

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"),
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)


ฟังก์ชันสำหรับค้นหาร้านอาหาร

def search_restaurants(cuisine, price_range):
    restaurants = [
        {"name": "ร้านอาหารไทยเจ้าพระยา", "cuisine": "ไทย", "price_range": "กลาง", "rating": 4.5},
        {"name": "Suki Ya", "cuisine": "ญี่ปุ่น", "price_range": "กลาง", "rating": 4.3},
        {"name": "Italiano Prime", "cuisine": "อิตาเลียน", "price_range": "สูง", "rating": 4.7}
    ]
    results = [r for r in restaurants if r["cuisine"] == cuisine or r["price_range"] == price_range]
    return results


ฟังก์ชันสำหรับจองโต๊ะ

def book_table(restaurant_name, date, time, guests):
    booking_id = f"BK{int(datetime.now().timestamp())}"
    return {
        "status": "success",
        "booking_id": booking_id,
        "restaurant": restaurant_name,
        "date": date,
        "time": time,
        "guests": guests
    }

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "search_restaurants",
            "description": "ค้นหาร้านอาหารตามประเภทอาหารและราคา",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "cuisine": {"type": "string", "description": "ประเภทอาหาร เช่น ไทย ญี่ปุ่น อิตาเลียน"},
                    "price_range": {"type": "string", "description": "ระดับราคา ต่ำ กลาง หรือ สูง"}
                },
                "required": []
            }
        }
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "book_table",
            "description": "จองโต๊ะในร้านอาหาร",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "restaurant_name": {"type": "string", "description": "ชื่อร้านอาหาร"},
                    "date": {"type": "string", "description": "วันที่ต้องการจอง เช่น 2025-01-15"},
                    "time": {"type": "string", "description": "เวลาที่ต้องการจอง เช่น 19:00"},
                    "guests": {"type": "integer", "description": "จำนวนคนที่มากิน"}
                },
                "required": ["restaurant_name", "date", "time", "guests"]
            }
        }
    }
]

messages = [
    {"role": "user", "content": "ช่วยหาร้านอาหารไทยราคากลางให้หน่อย แล้วจองโต๊ะให้ 2 คน วันที่ 20 มกราคม เวลา 19:00 นะ"}
]

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-pro",
    messages=messages,
    tools=tools
)

assistant_message = response.choices[0].message
print("การตอบกลับจาก AI:")
print(assistant_message)

if assistant_message.tool_calls:
    print("\nรายละเอียดฟังก์ชันที่ AI ต้องการเรียก:")
    for tc in assistant_message.tool_calls:
        print(f"  - ฟังก์ชัน: {tc.function.name}")
        print(f"    พารามิเตอร์: {tc.function.arguments}")

จากตัวอย่างนี้จะเห็นว่า AI สามารถเข้าใจคำขอซับซ้อน และรู้ว่าต้องเรียกใช้ฟังก์ชัน search_restaurants ก่อนเพื่อหาร้านที่ตรงกับความต้องการ แล้วจึงค่อยจองโต๊ะด้วยฟังก์ชัน book_table

เปรียบเทียบราคาบริการ AI ปี 2026

หากคุณกำลังเลือกใช้บริการ AI API ควรดูราคาปี 2026 ต่อ 1 ล้าน token เปรียบเทียบกัน

บริการจาก HolySheep AI รองรับทุกโมเดลข้างต้นในราคาที่ประหยัดกว่า 85% พร้อมระบบชำระเงินผ่าน WeChat และ Alipay สำหรับผู้ใช้ในประเทศจีน หรือบัตรเครดิตสำหรับผู้ใช้ทั่วโลก ความหน่วงต่ำกว่า 50 มิลลิวินาที ทำให้การตอบสนองรวดเร็วไม่มีสะดุด

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยและวิธีแก้ไข

ปัญหาที่ 1 ข้อผิดพลาด Authentication Error

อาการ: ได้รับข้อความแจ้งข้อผิดพลาดว่า 401 Authentication Error หรือ Invalid API Key

สาเหตุ: API Key ไม่ถูกต้องหรือยังไม่ได้ตั้งค่าในไฟล์ .env

วิธีแก้ไข: ตรวจสอบว่าไฟล์ .env อยู่ในโฟลเดอร์เดียวกับไฟล์โค้ด Python และ API Key ตรงกับที่ได้รับจาก HolySheep อย่างแน่ชัด โดยไม่มีช่องว่างหรืออักขระพิเศษ

# วิธีตรวจสอบว่า API Key โหลดถูกต้อง
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
api_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")

if api_key:
    print(f"API Key ถูกโหลดแล้ว: {api_key[:10]}...")
else:
    print("ไม่พบ API Key กรุณาตรวจสอบไฟล์ .env")

ปัญหาที่ 2 ข้อผิดพลาด Model Not Found

อาการ: ได้รับข้อความว่า model not found หรือ invalid model name

สาเหตุ: ชื่อโมเดลไม่ถูกต้อง หรือโมเดลนั้นไม่รองรับ Function Calling

วิธีแก้ไข: ใช้ชื่อโมเดล gemini-2.5-pro สำหรับ Gemini 2.5 Pro หรือ gemini-2.5-flash สำหรับเวอร์ชัน Flash โดยตรวจสอบว่าชื่อโมเดลที่ใช้ตรงกับที่ HolySheep รองรับ

# ตรวจสอบรายชื่อโมเดลที่รองรับ
client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"),
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)


ขอดูรายชื่อโมเดลทั้งหมด

models = client.models.list()
print("โมเดลที่รองรับ:")
for model in models.data:
    if "gemini" in model.id:
        print(f"  - {model.id}")

ปัญหาที่ 3 ข้อผิดพลาด Tool Calls ไม่ทำงาน

อาการ: AI ตอบคำถามตรงๆ โดยไม่เรียกใช้ฟังก์ชันที่กำหนดไว้

สาเหตุ: parameter tools ไม่ได้ส่งไปใน request หรือรูปแบบไม่ถูกต้อง

วิธีแก้ไข: ตรวจสอบว่าพารามิเตอร์ tools อยู่ในรูปแบบที่ถูกต้องและส่งไปพร้อมกับ request โดยใช้โค้ดตรวจสอบดังนี้

# โค้ดตรวจสอบว่า tools ถูกส่งไปหรือไม่
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "ข้อความทดสอบ"}],
    tools=tools  # ตรวจสอบว่ามีบรรทัดนี้
)


ตรวจสอบผลลัพธ์

message = response.choices[0].message
if hasattr(message, 'tool_calls') and message.tool_calls:
    print("AI ต้องการเรียกใช้ฟังก์ชัน:")
    for tc in message.tool_calls:
        print(f"  {tc.function.name}")
else:
    print("AI ตอบโดยตรง (ไม่มี tool_calls)")
    print(f"เนื้อหาคำตอบ: {message.content}")

ปัญหาที่ 4 Rate Limit Error

อาการ: ได้รับข้อความ 429 Rate Limit Exceeded หรือ Too Many Requests

สาเหตุ: ส่งคำขอมากเกินไปในเวลาสั้น

วิธีแก้ไข: เพิ่มการหน่วงเวลาระหว่างคำขอ หรืออัปเกรดแพ็กเกจบริการเพื่อเพิ่มโควต้าการใช้งาน

import time
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"),
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)


วิธีจัดการ Rate Limit ด้วย retry

def call_with_retry(messages, tools, max_retries=3):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = client.chat.completions.create(
                model="gemini-2.5-pro",
                messages=messages,
                tools=tools
            )
            return response
        except Exception as e:
            if "429" in str(e) and attempt < max_retries - 1:
                wait_time = (attempt + 1) * 2  # รอ 2, 4, 6 วินาที
                print(f"รอ {wait_time} วินาทีก่อนลองใหม่...")
                time.sleep(wait_time)
            else:
                raise e


ใช้งาน

result = call_with_retry(messages, tools)
print(result.choices[0].message)

สรุป

การใช้ Function Calling ของ Gemini 2.5 Pro ผ่าน Python SDK เป็นวิธีที่ทรงพลังในการสร้างระบบ AI ที่ทำงานได้จริง ไม่ว่าจะเป็นแชทบอทตอบคำถาม ระบบจองต่างๆ หรือแม้แต่ระบบอัตโนมัติที่ซับซ้อน ด้วยบริการจาก HolySheep AI คุณจะได้รับความเร็วต่ำกว่า 50 มิลลิวินาที ราคาประหยัดกว่าบริการอื่นถึง 85% และเริ่มต้นใช้งานได้ทันทีโดยไม่ต้องตั้งค่าอะไรมาก

👉 สมัคร HolySheep AI — รับเครดิตฟรีเมื่อลงทะเบียน

แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

บทความที่เกี่ยวข้อง