En este ejemplo, haremos que Claude escriba una función de Python que verifique si una cadena es un palíndromo.

Requisitos previos

Necesitarás:

  • Una cuenta de Console de Anthropic
  • Una clave API
  • Python 3.7+ o TypeScript 4.5+

Anthropic proporciona SDKs de Python y TypeScript, aunque puedes hacer solicitudes HTTP directas a la API.

Comienza con el Workbench

Cualquier llamada a la API que hagas —independientemente de la tarea específica— envía un prompt bien configurado a la API de Anthropic. Mientras aprendes a aprovechar al máximo Claude, recomendamos que comiences el proceso de desarrollo en el Workbench, una interfaz web para Claude.

Inicia sesión en la Console de Anthropic y haz clic en Write a prompt from scratch.

En la sección central, bajo User, hagamos una pregunta a Claude.

Why is the ocean salty?

Haz clic en Run. En el lado derecho, verás una salida como

Response
The ocean is salty due to several factors:

1. Weathering of rocks: Over millions of years, rain, rivers, and streams have eroded rocks containing mineral salts. These salts are carried into the ocean by water runoff.
2. Volcanic activity: Underwater volcanoes and hydrothermal vents release minerals, including salts, into the ocean water.
3. Atmospheric deposition: Salt particles from ocean spray can be carried by wind and deposited back into the ocean.
4. Evaporation: As water evaporates from the surface of the ocean, it leaves behind dissolved salts, increasing the concentration of salt in the remaining water.
5. Biological processes: Some marine organisms contribute to the ocean's salinity by releasing salt compounds as byproducts of their metabolism.

Over time, these processes have continuously added salts to the ocean, while evaporation removes pure water, leading to the ocean's current salinity levels. It's important to note that the total amount of salt in the ocean remains relatively stable because the input of salts is balanced by the removal of salts through processes like the formation of evaporite deposits.

Esta es una buena respuesta, pero digamos que queremos controlar el tipo exacto de respuesta que Claude proporciona. Por ejemplo, permitir que Claude responda a preguntas solo con poemas. Podemos controlar el formato, el tono y la personalidad de la respuesta añadiendo un System Prompt.

You are a world-class poet. Respond only with short poems.

Haz clic en Run de nuevo.

Response
The ocean's salty brine,
A tale of time and elements combined.
Rocks and rain, a slow erosion,
Minerals carried in solution.
Eons pass, the salt remains,
In the vast, eternal watery domain.

¿Ves cómo ha cambiado la respuesta de Claude? Los LLM responden bien a instrucciones claras y directas. Puedes poner las instrucciones de rol tanto en el system prompt como en el mensaje del usuario. Recomendamos probar para ver qué forma produce los mejores resultados para tu caso de uso.

Una vez que hayas ajustado las entradas de manera que estés satisfecho con la salida y tengas una buena idea de cómo usar Claude, convierte tu Workbench en una integración.

Haz clic en Get Code para copiar el código generado que representa tu sesión de Workbench.

Instala el SDK

Anthropic proporciona SDKs para Python (3.7+), TypeScript (4.5+) y Java (8+). También tenemos actualmente un SDK de Go en versión beta.

En el directorio de tu proyecto, crea un entorno virtual.

python -m venv claude-env

Activa el entorno virtual usando

  • En macOS o Linux, source claude-env/bin/activate
  • En Windows, claude-env\Scripts\activate
pip install anthropic

Configura tu clave API

Cada llamada a la API requiere una clave API válida. Los SDKs están diseñados para obtener la clave API de una variable de entorno ANTHROPIC_API_KEY. También puedes proporcionar la clave al cliente de Anthropic al inicializarlo.

export ANTHROPIC_API_KEY='your-api-key-here'

Llama a la API

Llama a la API pasando los parámetros adecuados al endpoint /messages.

Ten en cuenta que el código proporcionado por el Workbench establece la clave API en el constructor. Si configuraste la clave API como una variable de entorno, puedes omitir esa línea como se muestra a continuación.

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-20250514",
    max_tokens=1000,
    temperature=1,
    system="You are a world-class poet. Respond only with short poems.",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Why is the ocean salty?"
                }
            ]
        }
    ]
)
print(message.content)

Ejecuta el código usando python3 claude_quickstart.py o node claude_quickstart.js.

[TextBlock(text="The ocean's salty brine,\nA tale of time and design.\nRocks and rivers, their minerals shed,\nAccumulating in the ocean's bed.\nEvaporation leaves salt behind,\nIn the vast waters, forever enshrined.", type='text')]
El Workbench y los ejemplos de código utilizan configuraciones de modelo predeterminadas para: modelo (nombre), temperatura y tokens máximos a muestrear.

Este inicio rápido muestra cómo desarrollar una aplicación básica, pero funcional, impulsada por Claude utilizando la Console, el Workbench y la API. Puedes usar este mismo flujo de trabajo como base para casos de uso mucho más potentes.

Próximos pasos

Ahora que has realizado tu primera solicitud a la API de Anthropic, es hora de explorar qué más es posible: