Consulta il riferimento API per la documentazione completa sui parametri disponibili.
Richiesta e risposta di 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
}
}
Turni di conversazione multipli
L’API Messages è stateless, il che significa che invii sempre la cronologia completa della conversazione all’API. Puoi utilizzare questo modello per costruire una conversazione nel tempo. I turni di conversazione precedenti non devono necessariamente provenire da Claude - puoi utilizzare messaggi assistant sintetici.
#!/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
}
}
Mettere le parole in bocca a Claude
Puoi pre-compilare parte della risposta di Claude nell’ultima posizione dell’elenco dei messaggi di input. Questo può essere utilizzato per modellare la risposta di Claude. L’esempio seguente utilizza "max_tokens": 1 per ottenere una singola risposta a scelta multipla da 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
}
}
Visione
Claude può leggere sia testo che immagini nelle richieste. Attualmente, supportiamo il tipo di fonte base64 per le immagini e i tipi di media image/jpeg, image/png, image/gif e image/webp. Consulta la nostra guida alla visione per maggiori dettagli.
{
"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
}
}
Uso degli strumenti, modalità JSON e uso del computer (beta)
Consulta la nostra guida per esempi su come utilizzare gli strumenti con l’API Messages.
Consulta la nostra guida all’uso del computer (beta) per esempi su come controllare gli ambienti desktop con l’API Messages.
