利用可能なパラメータの完全なドキュメントについては、APIリファレンスを参照してください。

​
基本的なリクエストとレスポンス

JSON
{
  "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
  }
}

​
複数の会話ターン

メッセージAPIはステートレスです。つまり、常に完全な会話履歴をAPIに送信する必要があります。このパターンを使用して、時間の経過とともに会話を構築できます。以前の会話ターンは必ずしもClaudeから実際に発信される必要はありません - 合成されたassistantメッセージを使用できます。

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-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?"}
    ]
}'
Python
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)
TypeScript
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?"}
  ]
});
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
    }
}

​
Claudeの言葉を事前に設定する

入力メッセージリストの最後の位置にClaudeの応答の一部を事前に設定できます。これはClaudeの応答を形作るために使用できます。以下の例では、"max_tokens": 1を使用してClaudeから単一の多肢選択回答を取得します。

JSON
{
  "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
  }
}

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ビジョン

Claudeはリクエストでテキストと画像の両方を読み取ることができます。現在、画像のbase64ソースタイプと、image/jpeg、image/png、image/gif、image/webpのメディアタイプをサポートしています。詳細についてはビジョンガイドを参照してください。

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-3-5-sonnet-20241022",
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 1551,
    "output_tokens": 71
  }
}

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ツールの使用、JSONモード、およびコンピュータの使用（ベータ版）

メッセージAPIでツールを使用する方法の例については、ガイドを参照してください。 メッセージAPIでデスクトップコンピュータ環境を制御する方法の例については、コンピュータ使用（ベータ版）ガイドを参照してください。

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