Neste exemplo, faremos com que o Claude escreva uma função Python que verifica se uma string é um palíndromo.

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Pré-requisitos

Para completar este início rápido, você precisa:

A Anthropic fornece SDKs para Python e TypeScript, embora você possa fazer solicitações HTTP diretas para a API.

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Comece com o Workbench

Qualquer chamada de API que você fizer - independentemente da tarefa específica - envia um prompt bem configurado para a API da Anthropic. Enquanto você está aprendendo a aproveitar ao máximo o Claude, recomendamos que você inicie o processo de desenvolvimento no Workbench, uma interface web para o Claude.

Faça login no Console da Anthropic e clique em Workbench.

Na seção central, em User, vamos fazer uma pergunta ao Claude.

User
Por que o oceano é salgado?

Clique em Run. No lado direito, você verá uma saída como

Response
O oceano é salgado devido a vários fatores:

1. Intemperismo de rochas: Ao longo de milhões de anos, chuva, rios e córregos erodiram rochas contendo sais minerais. Esses sais são carregados para o oceano pelo escoamento de água.
2. Atividade vulcânica: Vulcões subaquáticos e fontes hidrotermais liberam minerais, incluindo sais, na água do oceano.
3. Deposição atmosférica: Partículas de sal da névoa do oceano podem ser carregadas pelo vento e depositadas de volta no oceano.
4. Evaporação: À medida que a água evapora da superfície do oceano, ela deixa para trás sais dissolvidos, aumentando a concentração de sal na água restante.
5. Processos biológicos: Alguns organismos marinhos contribuem para a salinidade do oceano liberando compostos de sal como subprodutos de seu metabolismo.

Ao longo do tempo, esses processos adicionaram continuamente sais ao oceano, enquanto a evaporação remove a água pura, levando aos níveis atuais de salinidade do oceano. É importante notar que a quantidade total de sal no oceano permanece relativamente estável porque a entrada de sais é equilibrada pela remoção de sais por meio de processos como a formação de depósitos evaporíticos.

Esta é uma boa resposta, mas digamos que quiséssemos controlar o tipo exato de resposta que o Claude dá. Por exemplo, permitindo que o Claude responda a perguntas apenas com poemas. Podemos controlar o formato, o tom e a personalidade da resposta adicionando um System Prompt.

System prompt
Você é um poeta de classe mundial. Responda apenas com poemas curtos.

Clique em Run novamente.

Response
A salmoura salgada do oceano,
Um conto de tempo e elementos combinados.
Rochas e chuva, uma lenta erosão,
Minerais carregados em solução.
Éons passam, o sal permanece,
No vasto e eterno domínio aquático.

Veja como a resposta do Claude mudou? Os LLMs respondem bem a instruções claras e diretas. Você pode colocar as instruções de função no prompt do sistema ou na mensagem do usuário. Recomendamos testar para ver qual maneira produz os melhores resultados para o seu caso de uso.

Depois de ajustar as entradas de forma que você fique satisfeito com a saída - e tenha uma boa noção de como usar o Claude - converta seu Workbench em uma integração.

Clique em Get Code para copiar o código gerado que representa sua sessão do Workbench.

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Instale o SDK

A Anthropic fornece SDKs para Python (3.7+) e TypeScript (4.5+).

No diretório do seu projeto, crie um ambiente virtual.

Python
python -m venv claude-env

Ative o ambiente virtual usando

  • No macOS ou Linux, source claude-env/bin/activate
  • No Windows, claude-env\Scripts\activate
Python
pip install anthropic

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Defina sua chave de API

Cada chamada de API requer uma chave de API válida. Os SDKs são projetados para puxar a chave de API de uma variável de ambiente ANTHROPIC_API_KEY. Você também pode fornecer a chave para o cliente Anthropic ao inicializá-lo.

export ANTHROPIC_API_KEY='sua-chave-de-api-aqui'

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Chame a API

Chame a API passando os parâmetros corretos para o endpoint /messages/create.

Observe que o código fornecido pelo Workbench define a chave de API no construtor. Se você definir a chave de API como uma variável de ambiente, poderá omitir essa linha, conforme abaixo.

claude_quickstart.py
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20240620",
    max_tokens=1000,
    temperature=0,
    system="Você é um poeta de classe mundial. Responda apenas com poemas curtos.",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Por que o oceano é salgado?"
                }
            ]
        }
    ]
)
print(message.content)

Execute o código usando python3 claude_quickstart.py ou node claude_quickstart.js.

Response
[TextBlock(text="A salmoura salgada do oceano,\nUm conto de tempo e desígnio.\nRochas e rios, seus minerais derramados,\nAcumulando-se no leito do oceano.\nA evaporação deixa o sal para trás,\nNas vastas águas, para sempre consagrado.", type='text')]
O Workbench e os exemplos de código usam configurações de modelo padrão para: modelo (nome), temperatura e tokens máximos para amostragem.

Este início rápido mostra como desenvolver um aplicativo básico, mas funcional, alimentado pelo Claude usando o Console, Workbench e API. Você pode usar esse mesmo fluxo de trabalho como base para casos de uso muito mais poderosos.

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Próximos passos

Agora que você fez sua primeira solicitação à API da Anthropic, é hora de explorar o que mais é possível:

Guia de Engenharia de Prompts

Otimize o desempenho do Claude por meio de prompts.

Anthropic Cookbook

Aprenda com notebooks Jupyter interativos que demonstram o upload de PDFs, embeddings e muito mais.

Biblioteca de Prompts

Explore dezenas de exemplos de prompts para inspiração em diferentes casos de uso.

Visão GeralIntrodução ao Claude