提升小模型工具调用成功率
newz2000 · reddit · 2026-07-18
这篇 Reddit 长帖总结了作者如何**提升小模型调用工具的成功率**，核心结论很工程化，也很实用。 作者先让 Claude 帮忙写测试脚本：用 mock 工具和 `ollama` 跑不同模型、不同参数组合，观察工具调用是否命中预期。结果显示小模型失败率很高，于是继续让 Claude 迭代参数，直到把成功率做到 100%。 他归纳出的经验是： - **工具越多越容易出错**：工具集越大，模型越难判断该调用哪个，因此把多个工具合并成更少、更高层的工具 - **参数约束别太死**：过于严格的参数校验会让小模型更难遵守 - **错误提示要具体**：比起泛泛的失败信息，明确告诉模型缺了哪个参数更有效 他还给了一个 ClickUp 的例子：把原来大约 100 个工具压缩成 5 个本地工具后，token 上下文从约 50k 降到几千，API 调用链也更快，整体执行时间降到原来的约 10%。