Anthropic Claude API

鉴权方式

Header：x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY
Header：anthropic-version: 2023-06-01
Header：content-type: application/json
可选 Header：anthropic-beta

请求地址

方法：POST
地址：https://api.anthropic.com/v1/messages

请求参数

参数	类型	必填	说明
`model`	string	是	模型 ID。
`max_tokens`	integer	是	最大输出 token 数。
`messages`	array	是	输入消息数组。
`messages[].role`	string	是	消息角色，例如 `user`、`assistant`。
`messages[].content`	string \| array	是	消息内容，可以是字符串，也可以是内容块数组。
`messages[].content[].type`	string	否	内容块类型，例如 `text`、`image`、`tool_result`、`document`。
`messages[].content[].text`	string	否	文本内容。
`messages[].content[].source`	object	否	图片、文档等内容块的来源对象。
`container`	string	否	容器 ID。
`mcp_servers`	array	否	MCP server 列表。
`mcp_servers[].type`	string	否	MCP server 类型。
`mcp_servers[].url`	string	否	MCP server URL。
`metadata`	object	否	元数据对象。
`metadata.user_id`	string	否	用户标识。
`service_tier`	string	否	服务层级。
`stop_sequences`	array	否	停止序列数组。
`stream`	boolean	否	是否流式返回。
`system`	string \| array	否	系统提示。
`system[].type`	string	否	系统内容块类型，例如 `text`。
`system[].text`	string	否	系统文本内容。
`temperature`	number	否	温度。
`thinking`	object	否	Thinking 配置。
`thinking.type`	string	否	Thinking 类型，例如 `enabled`、`disabled`、`adaptive`。
`thinking.budget_tokens`	integer	否	Thinking token 预算。
`tool_choice`	string \| object	否	工具选择策略。
`tool_choice.type`	string	否	工具选择类型，例如 `auto`、`any`、`tool`。
`tool_choice.name`	string	否	指定工具名。
`tools`	array	否	工具定义数组。
`tools[].name`	string	否	工具名。
`tools[].description`	string	否	工具说明。
`tools[].input_schema`	object	否	工具输入 JSON Schema。
`top_k`	integer	否	top-k。
`top_p`	number	否	top-p。

请求示例

curl


curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'anthropic-version: 2023-06-01' \
  -H "X-Api-Key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  --max-time 600 \
  -d "{
        \"max_tokens\": 1024,
        \"messages\": [
          {
            \"content\": \"Hello, world\",
            \"role\": \"user\"
          }
        ],
        \"model\": \"claude-opus-4-6\",
        \"system\": [
          {
            \"text\": \"Today's date is 2024-06-01.\",
            \"type\": \"text\"
          }
        ],
        \"temperature\": 1,
        \"thinking\": {
          \"type\": \"adaptive\"
        },
        \"tools\": [
          {
            \"input_schema\": {
              \"type\": \"object\",
              \"properties\": {
                \"location\": \"bar\",
                \"unit\": \"bar\"
              },
              \"required\": [
                \"location\"
              ]
            },
            \"name\": \"name\"
          }
        ],
        \"top_k\": 5,
        \"top_p\": 0.7
      }"

TypeScript


import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
 
const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});
 
const response = await client.messages.create({
  max_tokens: 1024,
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "Hello, world",
    },
  ],
  model: "claude-opus-4-6",
  system: [
    {
      type: "text",
      text: "Today's date is 2024-06-01.",
    },
  ],
  temperature: 1,
  thinking: {
    type: "adaptive",
  },
  tools: [
    {
      name: "name",
      input_schema: {
        type: "object",
        properties: {
          location: "bar",
          unit: "bar",
        },
        required: ["location"],
      },
    },
  ],
  top_k: 5,
  top_p: 0.7,
});
 
console.log(response);

Python


import os
from anthropic import Anthropic
 
client = Anthropic(api_key=os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"])
 
response = client.messages.create(
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "content": "Hello, world",
            "role": "user",
        }
    ],
    model="claude-opus-4-6",
    system=[
        {
            "text": "Today's date is 2024-06-01.",
            "type": "text",
        }
    ],
    temperature=1,
    thinking={
        "type": "adaptive",
    },
    tools=[
        {
            "name": "name",
            "input_schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": "bar",
                    "unit": "bar",
                },
                "required": ["location"],
            },
        }
    ],
    top_k=5,
    top_p=0.7,
)
 
print(response)

Java


import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
 
public class AnthropicMessagesExample {
  public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
    String apiKey = System.getenv("ANTHROPIC_API_KEY");
    String body = """
      {
        "max_tokens": 1024,
        "messages": [
          {
            "content": "Hello, world",
            "role": "user"
          }
        ],
        "model": "claude-opus-4-6",
        "system": [
          {
            "text": "Today's date is 2024-06-01.",
            "type": "text"
          }
        ],
        "temperature": 1,
        "thinking": {
          "type": "adaptive"
        },
        "tools": [
          {
            "input_schema": {
              "type": "object",
              "properties": {
                "location": "bar",
                "unit": "bar"
              },
              "required": [
                "location"
              ]
            },
            "name": "name"
          }
        ],
        "top_k": 5,
        "top_p": 0.7
      }
      """;
 
    HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
        .uri(URI.create("https://api.anthropic.com/v1/messages"))
        .header("Content-Type", "application/json")
        .header("anthropic-version", "2023-06-01")
        .header("X-Api-Key", apiKey)
        .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(body))
        .build();
 
    HttpResponse<String> response = HttpClient.newHttpClient()
        .send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
    System.out.println(response.body());
  }
}

Go


package main
 
import (
	"bytes"
	"fmt"
	"net/http"
	"os"
)
 
func main() {
	body := []byte(`{
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "content": "Hello, world",
      "role": "user"
    }
  ],
  "model": "claude-opus-4-6",
  "system": [
    {
      "text": "Today's date is 2024-06-01.",
      "type": "text"
    }
  ],
  "temperature": 1,
  "thinking": {
    "type": "adaptive"
  },
  "tools": [
    {
      "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "location": "bar",
          "unit": "bar"
        },
        "required": [
          "location"
        ]
      },
      "name": "name"
    }
  ],
  "top_k": 5,
  "top_p": 0.7
}`)
 
	req, err := http.NewRequest(http.MethodPost, "https://api.anthropic.com/v1/messages", bytes.NewBuffer(body))
	if err != nil {
		panic(err)
	}
 
	req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
	req.Header.Set("anthropic-version", "2023-06-01")
	req.Header.Set("X-Api-Key", os.Getenv("ANTHROPIC_API_KEY"))
 
	resp, err := http.DefaultClient.Do(req)
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	defer resp.Body.Close()
 
	buf := new(bytes.Buffer)
	_, _ = buf.ReadFrom(resp.Body)
	fmt.Println(buf.String())
}

请求返回结果

参数	类型	说明
`id`	string	消息 ID。
`container`	object \| null	容器对象。
`container.id`	string	容器 ID。
`container.expires_at`	string	容器过期时间。
`content`	array	输出内容块数组。
`content[].type`	string	内容块类型。
`content[].text`	string	文本内容。
`content[].citations`	array	引用数组。
`content[].citations[].type`	string	引用类型，例如 `char_location`。
`content[].citations[].cited_text`	string	被引用文本。
`content[].citations[].document_index`	integer	文档索引。
`content[].citations[].document_title`	string	文档标题。
`content[].citations[].start_char_index`	integer	起始字符位置。
`content[].citations[].end_char_index`	integer	结束字符位置。
`content[].citations[].file_id`	string	文件 ID。
`model`	string	模型 ID。
`role`	string	返回角色，通常为 `assistant`。
`stop_details`	object \| null	停止详情对象。
`stop_details.type`	string	停止详情类型。
`stop_details.category`	string	停止分类。
`stop_details.explanation`	string	停止解释。
`stop_reason`	string	停止原因。
`stop_sequence`	string \| null	命中的停止序列。
`type`	string	对象类型，通常为 `message`。
`usage`	object	用量对象。
`usage.cache_creation`	object	缓存创建用量。
`usage.cache_creation.ephemeral_1h_input_tokens`	integer	1 小时缓存创建输入 token。
`usage.cache_creation.ephemeral_5m_input_tokens`	integer	5 分钟缓存创建输入 token。
`usage.cache_creation_input_tokens`	integer	缓存创建输入 token 总数。
`usage.cache_read_input_tokens`	integer	缓存读取输入 token 总数。
`usage.inference_geo`	string	推理地理区域。
`usage.input_tokens`	integer	输入 token 数。
`usage.output_tokens`	integer	输出 token 数。
`usage.server_tool_use`	object	服务端工具调用用量。
`usage.server_tool_use.web_fetch_requests`	integer	Web fetch 请求次数。
`usage.server_tool_use.web_search_requests`	integer	Web search 请求次数。
`usage.service_tier`	string	实际服务层级。

请求返回示例


{
  "id": "msg_013Zva2CMHLNnXjNJJKqJ2EF",
  "container": {
    "id": "id",
    "expires_at": "2019-12-27T18:11:19.117Z"
  },
  "content": [
    {
      "citations": [
        {
          "cited_text": "cited_text",
          "document_index": 0,
          "document_title": "document_title",
          "end_char_index": 0,
          "file_id": "file_id",
          "start_char_index": 0,
          "type": "char_location"
        }
      ],
      "text": "Hi! My name is Claude.",
      "type": "text"
    }
  ],
  "model": "claude-opus-4-6",
  "role": "assistant",
  "stop_details": {
    "category": "cyber",
    "explanation": "explanation",
    "type": "refusal"
  },
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "type": "message",
  "usage": {
    "cache_creation": {
      "ephemeral_1h_input_tokens": 0,
      "ephemeral_5m_input_tokens": 0
    },
    "cache_creation_input_tokens": 2051,
    "cache_read_input_tokens": 2051,
    "inference_geo": "inference_geo",
    "input_tokens": 2095,
    "output_tokens": 503,
    "server_tool_use": {
      "web_fetch_requests": 2,
      "web_search_requests": 0
    },
    "service_tier": "standard"
  }
}