Claude 调用指南

Claude API 概述

Claude 是由 Anthropic 公司开发的大语言模型，通过官方提供的 API 可以方便地在应用中集成。Claude API 与 OpenAI API 风格类似，但有一些独特的功能。

支持的 Claude 模型

模型	上下文	特点
claude-opus-4	20万 token	最强能力，适合复杂任务
claude-sonnet-4	20万 token	平衡性能与成本
claude-3.5-sonnet	20万 token	高性价比，代码能力强
claude-3-opus	20万 token	复杂推理
claude-3-haiku	20万 token	快速响应，低成本

安装与基础调用

安装 SDK

bash

pip install anthropic

基础调用

python

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    api_key="sk-ant-api03-xxxxx"  # 从 Anthropic Console 获取
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "请用 Python 写一个快速排序"
        }
    ]
)

print(message.content)

响应结构

python

# message 对象的主要属性
print(message.id)           # 消息唯一 ID
print(message.type)         # "message"
print(message.role)         # "assistant"
print(message.content)      # 内容列表
print(message.model)        # 使用的模型
print(message.stop_reason)  # 停止原因: "end_turn", "stop_sequence", "max_tokens"
print(message.usage)        # token 使用量

消息内容结构

Claude 的 content 可以包含多种类型：

python

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                # 文本内容
                {
                    "type": "text",
                    "text": "请分析这张图片"
                },
                # 图片（需 URL 或 base64）
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "url",
                        "url": "https://example.com/image.png"
                    }
                },
                # 文档（PDF）
                {
                    "type": "document",
                    "source": {
                        "type": "url", 
                        "url": "https://example.com/doc.pdf"
                    }
                }
            ]
        }
    ]
)

System Prompt

使用 system 参数设置系统级指令：

python

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    system="你是一个 Python 编程助手，专注于编写清晰、高效的代码。",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "解释一下 Python 的装饰器"}
    ]
)

带样式的 System Prompt

python

SYSTEM_PROMPT = """你是一个资深技术作家。

风格要求：
- 语言简洁明了，避免冗余
- 使用代码示例时添加注释
- 解释概念时联系实际应用场景
- 适当使用表格和列表增强可读性

格式要求：
- 标题使用 ## 
- 代码块标注语言
- 重要术语用 **bold**
"""

多轮对话

python

messages = [
    {"role": "user", "content": "什么是递归？"},
    {"role": "assistant", "content": "递归是指..."},
    {"role": "user", "content": "能举个Python例子吗？"},
]

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    messages=messages
)

# 新消息追加到列表
messages.append({"role": "assistant", "content": message.content[0].text})
messages.append({"role": "user", "content": "复杂度是多少？"})

流式输出

python

with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "写一首关于程序员的诗"}]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

完整事件流

python

with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "解释 Git 的工作原理"}]
) as stream:
    for event in stream:
        if event.type == "content_block_delta":
            print(event.delta.text, end="")
        elif event.type == "message_stop":
            print("\n--- 生成完成 ---")

工具使用（Tool Use）

Claude 支持 Function Calling，可以让模型调用外部工具：

定义工具

python

from anthropic import Anthropic, TOOL_USE_RESULT

client = Anthropic()

# 定义天气查询工具
tools = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "查询指定城市的天气",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "city": {
                    "type": "string",
                    "description": "城市名称，如 北京、上海"
                },
                "unit": {
                    "type": "string",
                    "enum": ["celsius", "fahrenheit"],
                    "description": "温度单位"
                }
            },
            "required": ["city"]
        }
    }
]

使用工具

python

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "北京今天天气怎么样？"}
    ],
    tools=tools
)

# 模型会返回 stop_reason = "tool_use"
print(message.stop_reason)  # "tool_use"
print(message.tool_calls)    # 模型调用的工具列表

# 执行工具并返回结果
for tool_call in message.tool_calls:
    if tool_call.name == "get_weather":
        result = get_weather(tool_call.input["city"])
        
        # 提交工具结果
        tool_result = client.messages.create(
            model="claude-sonnet-4-20250514",
            max_tokens=1024,
            messages=[
                {"role": "user", "content": "北京今天天气怎么样？"},
                message,
                {
                    "role": "user",
                    "content": f"工具结果: {result}"
                }
            ],
            tools=tools
        )
        print(tool_result.content[0].text)

错误处理

python

from anthropic import Anthropic, APIError, RateLimitError, APIStatusError

try:
    message = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-20250514",
        max_tokens=1024,
        messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
    )
except RateLimitError as e:
    print(f"速率限制: {e}")
except APIStatusError as e:
    print(f"API 状态错误: {e.status_code} - {e.message}")
except APIError as e:
    print(f"API 错误: {e}")

Token 计算

python

# 使用 tokenizer 计算 token 数
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()

# 文本 token 数
text = "你好，Claude！"
count = client.count_tokens(text)
print(f"Token 数: {count}")

# 消息 token 数（包含 overhead）
messages = [
    {"role": "user", "content": "Hello"}
]
count = client.count_tokens(messages)
print(f"消息 token 数: {count}")

与 OpenAI 兼容调用

如果你已经有 OpenAI 的代码，可以通过修改 base URL 来使用 Claude：

python

from openai import OpenAI

# OpenAI 兼容格式
client = OpenAI(
    api_key="sk-ant-api03-xxxxx",
    base_url="https://api.anthropic.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello"}
    ],
    # Claude 特有参数需要通过 extra_headers 传递
    extra_headers={
        "anthropic-version": "2023-06-01",
        "anthropic-dangerous-direct-browser-access": "true"
    }
)

使用 claude-cli（命令行工具）

bash

# 安装
pip install anthropic

# 配置 API Key
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-api03-xxxxx"

# 交互式对话
claude

# 单次请求
claude "解释什么是闭包"

# 流式输出
claude -s "写一个快速排序"

# 指定模型
claude -m opus "解释量子计算"

最佳实践

选择合适的模型：简单任务用 Haiku，复杂任务用 Sonnet/Opus
控制 max_tokens：设置足够大的值避免截断，但也不要过大浪费
使用 system prompt：为模型设定明确的角色和约束
错误重试：实现指数退避的重试机制处理限流
流式响应：长文本使用流式输出提升用户体验

价格参考

模型	输入	输出
Opus 4	$15/1M	$75/1M
Sonnet 4	$3/1M	$15/1M
3.5 Sonnet	$3/1M	$15/1M
3 Haiku	$0.25/1M	$1.25/1M

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Claude API 概述 ​

支持的 Claude 模型 ​

安装与基础调用 ​

安装 SDK ​

基础调用 ​

响应结构 ​

消息内容结构 ​

System Prompt ​

带样式的 System Prompt ​

多轮对话 ​

流式输出 ​

完整事件流 ​

工具使用（Tool Use） ​

定义工具 ​

使用工具 ​

错误处理 ​

Token 计算 ​

与 OpenAI 兼容调用 ​

使用 claude-cli（命令行工具） ​

最佳实践 ​

价格参考 ​

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支持的 Claude 模型

安装与基础调用

安装 SDK

基础调用

响应结构

消息内容结构

System Prompt

带样式的 System Prompt

多轮对话

流式输出

完整事件流

工具使用（Tool Use）

定义工具

使用工具

错误处理

Token 计算

与 OpenAI 兼容调用

使用 claude-cli（命令行工具）

最佳实践

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