Consulta la referencia de la API para obtener documentación completa sobre los parámetros disponibles.

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Solicitud y respuesta básica

#!/bin/sh
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
     --header "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
     --header "anthropic-version: 2023-06-01" \
     --header "content-type: application/json" \
     --data \
'{
    "model": "claude-opus-4-20250514",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Hello, Claude"}
    ]
}'
JSON
{
  "id": "msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Hello!"
    }
  ],
  "model": "claude-opus-4-20250514",
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 12,
    "output_tokens": 6
  }
}

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Múltiples turnos de conversación

La API de Mensajes no tiene estado, lo que significa que siempre envías el historial completo de la conversación a la API. Puedes usar este patrón para construir una conversación a lo largo del tiempo. Los turnos anteriores de la conversación no necesariamente tienen que originarse realmente de Claude — puedes usar mensajes sintéticos de assistant.

Shell
#!/bin/sh
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
     --header "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
     --header "anthropic-version: 2023-06-01" \
     --header "content-type: application/json" \
     --data \
'{
    "model": "claude-opus-4-20250514",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Hello, Claude"},
        {"role": "assistant", "content": "Hello!"},
        {"role": "user", "content": "Can you describe LLMs to me?"}

    ]
}'
Python
import anthropic

message = anthropic.Anthropic().messages.create(
    model="claude-opus-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello, Claude"},
        {"role": "assistant", "content": "Hello!"},
        {"role": "user", "content": "Can you describe LLMs to me?"}
    ],
)
print(message)
TypeScript
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const anthropic = new Anthropic();

await anthropic.messages.create({
  model: 'claude-opus-4-20250514',
  max_tokens: 1024,
  messages: [
    {"role": "user", "content": "Hello, Claude"},
    {"role": "assistant", "content": "Hello!"},
    {"role": "user", "content": "Can you describe LLMs to me?"}
  ]
});
JSON
{
    "id": "msg_018gCsTGsXkYJVqYPxTgDHBU",
    "type": "message",
    "role": "assistant",
    "content": [
        {
            "type": "text",
            "text": "Sure, I'd be happy to provide..."
        }
    ],
    "stop_reason": "end_turn",
    "stop_sequence": null,
    "usage": {
      "input_tokens": 30,
      "output_tokens": 309
    }
}

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Poniendo palabras en boca de Claude

Puedes precargar parte de la respuesta de Claude en la última posición de la lista de mensajes de entrada. Esto se puede usar para dar forma a la respuesta de Claude. El ejemplo a continuación usa "max_tokens": 1 para obtener una única respuesta de opción múltiple de Claude.

#!/bin/sh
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
     --header "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
     --header "anthropic-version: 2023-06-01" \
     --header "content-type: application/json" \
     --data \
'{
    "model": "claude-opus-4-20250514",
    "max_tokens": 1,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "What is latin for Ant? (A) Apoidea, (B) Rhopalocera, (C) Formicidae"},
        {"role": "assistant", "content": "The answer is ("}
    ]
}'
JSON
{
  "id": "msg_01Q8Faay6S7QPTvEUUQARt7h",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "C"
    }
  ],
  "model": "claude-opus-4-20250514",
  "stop_reason": "max_tokens",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 42,
    "output_tokens": 1
  }
}

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Visión

Claude puede leer tanto texto como imágenes en las solicitudes. Admitimos los tipos de fuente base64 y url para imágenes, y los tipos de medios image/jpeg, image/png, image/gif e image/webp. Consulta nuestra guía de visión para más detalles.

#!/bin/sh

# Option 1: Base64-encoded image
IMAGE_URL="https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a7/Camponotus_flavomarginatus_ant.jpg"
IMAGE_MEDIA_TYPE="image/jpeg"
IMAGE_BASE64=$(curl "$IMAGE_URL" | base64)

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
     --header "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
     --header "anthropic-version: 2023-06-01" \
     --header "content-type: application/json" \
     --data \
'{
    "model": "claude-opus-4-20250514",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": [
            {"type": "image", "source": {
                "type": "base64",
                "media_type": "'$IMAGE_MEDIA_TYPE'",
                "data": "'$IMAGE_BASE64'"
            }},
            {"type": "text", "text": "What is in the above image?"}
        ]}
    ]
}'

# Option 2: URL-referenced image
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
     --header "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
     --header "anthropic-version: 2023-06-01" \
     --header "content-type: application/json" \
     --data \
'{
    "model": "claude-opus-4-20250514",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": [
            {"type": "image", "source": {
                "type": "url",
                "url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a7/Camponotus_flavomarginatus_ant.jpg"
            }},
            {"type": "text", "text": "What is in the above image?"}
        ]}
    ]
}'
JSON
{
  "id": "msg_01EcyWo6m4hyW8KHs2y2pei5",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "This image shows an ant, specifically a close-up view of an ant. The ant is shown in detail, with its distinct head, antennae, and legs clearly visible. The image is focused on capturing the intricate details and features of the ant, likely taken with a macro lens to get an extreme close-up perspective."
    }
  ],
  "model": "claude-opus-4-20250514",
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 1551,
    "output_tokens": 71
  }
}

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Uso de herramientas, modo JSON y uso de computadora (beta)

Consulta nuestra guía para ver ejemplos de cómo usar herramientas con la API de Mensajes. Consulta nuestra guía de uso de computadora (beta) para ver ejemplos de cómo controlar entornos de computadora de escritorio con la API de Mensajes.