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import anthropic

client = anthropic.Anthropic(  # デフォルトでos.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")を使用
    api_key="my_api_key",
)
message = client.messages.create(
    model="claude-3-7-sonnet-20250219",
    max_tokens=2000,
    temperature=0,
    system='あなたは専門の研究アシスタントです。以下は質問に答えるための文書です：\n<doc> \n[簡潔さのため、ここには[Matterport SEC filing 10-K 2023](https://investors.matterport.com/node/9501/html)の全文は貼り付けていません] \n</doc> \n \nまず、質問に答えるのに最も関連性の高い引用を文書から見つけ、番号順に表示してください。引用は比較的短くする必要があります。\n \n関連する引用がない場合は、代わりに「関連する引用なし」と書いてください。\n \n次に、「回答：」で始まる質問に答えてください。回答には引用内容を逐語的に含めたり参照したりしないでください。「引用[1]によると」とは言わないでください。代わりに、回答の関連する各セクションに対応する引用を、その末尾に角括弧付きの番号を追加することで参照してください。\n \nしたがって、全体的な回答の形式は<example></example>タグの間に示されているようになります。フォーマットとスペースを正確に守ってください。\n<example> \n引用：\n[1] 「Company Xは2021年に1,200万ドルの収益を報告しました。」\n[2] 「収益の約90%がウィジェット販売によるもので、ガジェット販売が残りの10%を占めています。」\n \n回答：\nCompany Xは1,200万ドルを稼ぎました。[1] その約90%がウィジェット販売によるものでした。[2] \n</example> \n \n文書から質問に答えられない場合は、その旨を述べてください。',
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [{"type": "text", "text": "Matterportは順調ですか？"}],
        }
    ],
)
print(message.content)