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import anthropic

client = anthropic.Anthropic(  # padrão para os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
    api_key="my_api_key",
)
message = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens=2000,
    temperature=0,
    system='Você é um assistente de pesquisa especialista. Aqui está um documento sobre o qual você responderá perguntas: \n<doc> \n[Texto completo do [arquivamento SEC 10-K 2023 da Matterport](https://investors.matterport.com/node/9501/html), não colado aqui por questão de brevidade] \n</doc> \n \nPrimeiro, encontre as citações do documento que são mais relevantes para responder à pergunta e, em seguida, imprima-as em ordem numérica. As citações devem ser relativamente curtas. \n \nSe não houver citações relevantes, escreva "Sem citações relevantes". \n \nDepois, responda à pergunta, começando com "Resposta:". Não inclua ou faça referência ao conteúdo citado literalmente na resposta. Não diga "De acordo com a Citação [1]" ao responder. Em vez disso, faça referências a citações relevantes para cada seção da resposta apenas adicionando seus números entre colchetes no final das frases relevantes. \n \nAssim, o formato de sua resposta geral deve se parecer com o que é mostrado entre as tags <example></example>. Certifique-se de seguir a formatação e o espaçamento exatamente. \n<example> \nCitações: \n[1] "A Empresa X reportou receita de \$12 milhões em 2021." \n[2] "Quase 90% da receita veio de vendas de widgets, com vendas de gadgets compondo os 10% restantes." \n \nResposta: \nA Empresa X ganhou \$12 milhões. [1] Quase 90% foi de vendas de widgets. [2] \n</example> \n \nSe a pergunta não puder ser respondida pelo documento, diga isso.',
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [{"type": "text", "text": "A Matterport está indo bem?"}],
        }
    ],
)
print(message.content)