當從 Text Completions 遷移到 Messages 時，請考慮以下變更。

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輸入和輸出

Text Completions 和 Messages 之間最大的變化是指定模型輸入和接收模型輸出的方式。

使用 Text Completions 時，輸入是原始字串：

Python
prompt = "\n\nHuman: 你好\n\nAssistant: 嗨，我是 Claude。我能幫上什麼忙？\n\nHuman: 你能向我解釋糖酵解嗎？\n\nAssistant:"

使用 Messages 時，您需要指定一個輸入訊息列表，而不是原始提示：

messages = [
  {"role": "user", "content": "你好。"},
  {"role": "assistant", "content": "嗨，我是 Claude。我能幫上什麼忙？"},
  {"role": "user", "content": "你能向我解釋糖酵解嗎？"},
]

每個輸入訊息都有一個 role 和 content。

角色名稱

Text Completions API 期望交替的 \n\nHuman: 和 \n\nAssistant: 輪次，但 Messages API 期望 user 和 assistant 角色。您可能會看到文檔中提到 “human” 或 “user” 輪次。這些指的是相同的角色，以後將統一為 “user”。

使用 Text Completions 時，模型生成的文本會在響應的 completion 值中返回：

Python
>>> response = anthropic.completions.create(...)
>>> response.completion
" 嗨，我是 Claude"

使用 Messages 時，響應是 content 值，它是一個內容塊列表：

Python
>>> response = anthropic.messages.create(...)
>>> response.content
[{"type": "text", "text": "嗨，我是 Claude"}]

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讓 Claude 說話

使用 Text Completions 時，您可以預先填充 Claude 的部分響應：

Python
prompt = "\n\nHuman: 你好\n\nAssistant: 你好，我的名字是"

使用 Messages 時，您可以通過讓最後一條輸入訊息具有 assistant 角色來實現相同的結果：

Python
messages = [
  {"role": "human", "content": "你好"},
  {"role": "assistant", "content": "你好，我的名字是"},
]

這樣做時，響應的 content 將從最後一條輸入訊息的 content 繼續：

JSON
{
  "role": "assistant",
  "content": [{"type": "text", "text": " Claude。今天我能如何幫助您？" }],
  ...
}

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系統提示

使用 Text Completions 時，系統提示是通過在第一個 \n\nHuman: 輪次之前添加文本來指定的：

Python
prompt = "今天是 2024 年 1 月 1 日。\n\nHuman: 你好，Claude\n\nAssistant:"

使用 Messages 時，您可以使用 system 參數指定系統提示：

Python
anthropic.Anthropic().messages.create(
    model="claude-3-opus-20240229",
    max_tokens=1024,
    system="今天是 2024 年 1 月 1 日。", # <-- 系統提示
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好，Claude"}
    ]
)

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模型名稱

Messages API 要求您指定完整的模型版本（例如 claude-3-opus-20240229）。

我們之前支持僅指定主要版本號（例如 claude-2），這會導致自動升級到次要版本。但是，我們不再推薦這種集成模式，Messages 也不支持它。

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停止原因

Text Completions 的 stop_reason 總是以下兩個值之一：

  • "stop_sequence"：模型要麼自然結束了輪次，要麼生成了您自定義的停止序列之一。
  • "max_tokens"：模型要麼生成了您指定的 max_tokens 內容，要麼達到了其絕對最大值。

Messages 的 stop_reason 是以下值之一：

  • "end_turn"：對話輪次自然結束。
  • "stop_sequence"：生成了您指定的自定義停止序列之一。
  • "max_tokens"：（不變）

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指定最大 tokens

  • Text Completions：max_tokens_to_sample 參數。沒有驗證，但每個模型有上限值。
  • Messages：max_tokens 參數。如果傳遞的值高於模型支持的值，將返回驗證錯誤。

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流式格式

在 Text Completions 中使用 "stream": true 時，響應包括 completion、ping 和 error 服務器發送事件中的任何一個。有關詳細信息，請參閱 Text Completions 流式傳輸。

Messages 可以包含多個不同類型的內容塊，因此其流式格式稍微複雜一些。有關詳細信息，請參閱 Messages 流式傳輸。

流式訊息Messages 範例