Consultez la référence API pour la documentation complète sur les paramètres disponibles.
Requête et réponse de base
{
"id": "msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL",
"type": "message",
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Hello!"
}
],
"model": "claude-3-5-sonnet-20241022",
"stop_reason": "end_turn",
"stop_sequence": null,
"usage": {
"input_tokens": 12,
"output_tokens": 6
}
}
Plusieurs tours de conversation
L’API Messages est sans état, ce qui signifie que vous envoyez toujours l’historique complet de la conversation à l’API. Vous pouvez utiliser ce modèle pour construire une conversation au fil du temps. Les tours de conversation précédents ne doivent pas nécessairement provenir de Claude - vous pouvez utiliser des messages assistant synthétiques.
#!/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-3-5-sonnet-20241022",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, Claude"},
{"role": "assistant", "content": "Hello!"},
{"role": "user", "content": "Can you describe LLMs to me?"}
]
}'
import anthropic
message = anthropic.Anthropic().messages.create(
model="claude-3-5-sonnet-20241022",
max_tokens=1024,
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello, Claude"},
{"role": "assistant", "content": "Hello!"},
{"role": "user", "content": "Can you describe LLMs to me?"}
],
)
print(message)
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';
const anthropic = new Anthropic();
await anthropic.messages.create({
model: 'claude-3-5-sonnet-20241022',
max_tokens: 1024,
messages: [
{"role": "user", "content": "Hello, Claude"},
{"role": "assistant", "content": "Hello!"},
{"role": "user", "content": "Can you describe LLMs to me?"}
]
});
{
"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
}
}
Mettre des mots dans la bouche de Claude
Vous pouvez pré-remplir une partie de la réponse de Claude à la dernière position de la liste des messages d’entrée. Cela peut être utilisé pour façonner la réponse de Claude. L’exemple ci-dessous utilise "max_tokens": 1 pour obtenir une seule réponse à choix multiple de Claude.
{
"id": "msg_01Q8Faay6S7QPTvEUUQARt7h",
"type": "message",
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "C"
}
],
"model": "claude-3-5-sonnet-20241022",
"stop_reason": "max_tokens",
"stop_sequence": null,
"usage": {
"input_tokens": 42,
"output_tokens": 1
}
}
Vision
Claude peut lire à la fois du texte et des images dans les requêtes. Actuellement, nous prenons en charge le type de source base64 pour les images, et les types de médias image/jpeg, image/png, image/gif, et image/webp. Consultez notre guide de vision pour plus de détails.
{
"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-3-5-sonnet-20241022",
"stop_reason": "end_turn",
"stop_sequence": null,
"usage": {
"input_tokens": 1551,
"output_tokens": 71
}
}
Utilisation d’outils, mode JSON et utilisation d’ordinateur (bêta)
Consultez notre guide pour des exemples d’utilisation d’outils avec l’API Messages.
Consultez notre guide d’utilisation d’ordinateur (bêta) pour des exemples de contrôle d’environnements informatiques de bureau avec l’API Messages.
