Anthropic Messages - CometAPI Documentation

POST

messages

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://api.cometapi.com",
    api_key="<COMETAPI_KEY>",
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    system="You are a helpful assistant.",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello, world"}
    ],
)

print(message.content[0].text)

{
  "id": "<string>",
  "content": [
    {
      "text": "<string>",
      "thinking": "<string>",
      "signature": "<string>",
      "id": "<string>",
      "name": "<string>",
      "input": {}
    }
  ],
  "model": "<string>",
  "stop_sequence": "<string>",
  "usage": {
    "input_tokens": 123,
    "output_tokens": 123,
    "cache_creation_input_tokens": 123,
    "cache_read_input_tokens": 123,
    "cache_creation": {
      "ephemeral_5m_input_tokens": 123,
      "ephemeral_1h_input_tokens": 123
    }
  }
}

يدعم CometAPI واجهة Anthropic Messages API بشكل أصيل، مما يمنحك وصولًا مباشرًا إلى نماذج Claude مع جميع الميزات الخاصة بـ Anthropic. استخدم نقطة النهاية هذه للإمكانات الحصرية لـ Claude مثل التفكير الموسّع، وتخزين Prompt مؤقتًا، والتحكم في الجهد.

يتم دعم كل من رؤوس x-api-key وAuthorization: Bearer للمصادقة. تستخدم مجموعات SDK الرسمية الخاصة بـ Anthropic الرأس x-api-key بشكل افتراضي.

البدء السريع

لاستخدام Anthropic SDK الرسمية مع CometAPI، اضبط base URL:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://api.cometapi.com",
    api_key="<COMETAPI_KEY>",
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(message.content[0].text)

تفعيل التفكير الموسّع

فعّل الاستدلال خطوة بخطوة في Claude باستخدام المعامل thinking. تتضمن الاستجابة كتل محتوى thinking تعرض الاستدلال الداخلي لـ Claude قبل الإجابة النهائية.

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=16000,
    thinking={
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000,
    },
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Prove that there are infinitely many primes."}
    ],
)

for block in message.content:
    if block.type == "thinking":
        print(f"Thinking: {block.thinking[:200]}...")
    elif block.type == "text":
        print(f"Answer: {block.text}")

يتطلب التفكير حدًا أدنى من budget_tokens قدره 1,024. يتم احتساب Tokens الخاصة بالتفكير ضمن حد max_tokens — لذا اضبط max_tokens على قيمة مرتفعة بما يكفي لاستيعاب كل من التفكير والاستجابة.

تخزين Prompt مؤقتًا

لتقليل زمن الاستجابة والتكلفة في الطلبات اللاحقة، خزّن Prompts النظام الكبيرة أو بدايات المحادثة مؤقتًا. أضف cache_control إلى كتل المحتوى التي يجب تخزينها مؤقتًا:

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    system=[
        {
            "type": "text",
            "text": "You are an expert code reviewer. [Long detailed instructions...]",
            "cache_control": {"type": "ephemeral"},
        }
    ],
    messages=[{"role": "user", "content": "Review this code..."}],
)

يتم الإبلاغ عن استخدام التخزين المؤقت في حقل usage ضمن الاستجابة:

cache_creation_input_tokens — Tokens التي تمت كتابتها إلى التخزين المؤقت (تُحتسب بسعر أعلى)
cache_read_input_tokens — Tokens التي تمت قراءتها من التخزين المؤقت (تُحتسب بسعر مخفّض)

يتطلب تخزين Prompt مؤقتًا حدًا أدنى قدره 1,024 Tokens في كتلة المحتوى المخزنة مؤقتًا. المحتوى الأقصر من ذلك لن يتم تخزينه مؤقتًا.

بث Responses

لبث Responses باستخدام Server-Sent Events (SSE)، اضبط stream: true. تصل الأحداث بهذا الترتيب:

message_start — يحتوي على البيانات الوصفية للرسالة والاستخدام الأولي
content_block_start — يحدد بداية كل كتلة محتوى
content_block_delta — أجزاء نصية تزايدية (text_delta)
content_block_stop — يحدد نهاية كل كتلة محتوى
message_delta — stop_reason النهائي وusage الكامل
message_stop — يشير إلى نهاية البث

with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=256,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="")

التحكم في الجهد

للتحكم في مقدار الجهد الذي يبذله Claude في إنشاء الاستجابة، استخدم output_config.effort:

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Summarize this briefly."}
    ],
    output_config={"effort": "low"},  # "low", "medium", or "high"
)

استخدام أدوات الخادم

يدعم Claude أدوات من جهة الخادم تعمل على البنية التحتية الخاصة بـ Anthropic:

Web Fetch
Web Search

اجلب المحتوى من عناوين URL وحلّله:

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Analyze the content at https://arxiv.org/abs/1512.03385"}
    ],
    tools=[
        {"type": "web_fetch_20250910", "name": "web_fetch", "max_uses": 5}
    ],
)

ابحث في الويب عن معلومات في الوقت الفعلي:

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What are the latest developments in AI?"}
    ],
    tools=[
        {"type": "web_search_20250305", "name": "web_search", "max_uses": 5}
    ],
)

مثال على الاستجابة

استجابة نموذجية من نقطة نهاية Anthropic في CometAPI:

{
  "id": "msg_bdrk_01UjHdmSztrL7QYYm7CKBDFB",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Hello!"
    }
  ],
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 19,
    "cache_creation_input_tokens": 0,
    "cache_read_input_tokens": 0,
    "cache_creation": {
      "ephemeral_5m_input_tokens": 0,
      "ephemeral_1h_input_tokens": 0
    },
    "output_tokens": 4
  }
}

مقارنة مع نقطة النهاية المتوافقة مع OpenAI

الميزة	Anthropic Messages (`/v1/messages`)	OpenAI-Compatible (`/v1/chat/completions`)
التفكير الموسّع	المعامل `thinking` مع `budget_tokens`	غير متاح
تخزين Prompt مؤقتًا	`cache_control` على كتل `content`	غير متاح
التحكم في الجهد	`output_config.effort`	غير متاح
Web fetch/search	أدوات الخادم (`web_fetch`, `web_search`)	غير متاح
ترويسة المصادقة	`x-api-key` أو `Bearer`	`Bearer` فقط
تنسيق الاستجابة	تنسيق Anthropic (كتل `content`)	تنسيق OpenAI (`choices`, `message`)
النماذج	Claude فقط	مزودون متعددون (GPT, Claude, Gemini, etc.)

التفويضات

x-api-key

string

header

مطلوب

Your CometAPI key passed via the x-api-key header. Authorization: Bearer <key> is also supported.

الترويسات

anthropic-version

string

افتراضي:2023-06-01

The Anthropic API version to use. Defaults to 2023-06-01.

مثال:

"2023-06-01"

anthropic-beta

string

Comma-separated list of beta features to enable. Examples: max-tokens-3-5-sonnet-2024-07-15, pdfs-2024-09-25, output-128k-2025-02-19.

الجسم

application/json

model

string

مطلوب

The Claude model to use. See the Models page for current Claude model IDs.

مثال:

"claude-sonnet-4-6"

messages

object[]

مطلوب

The conversation messages. Must alternate between user and assistant roles. Each message's content can be a string or an array of content blocks (text, image, document, tool_use, tool_result). There is a limit of 100,000 messages per request.

Show child attributes

max_tokens

integer

مطلوب

The maximum number of tokens to generate. The model may stop before reaching this limit. When using thinking, the thinking tokens count towards this limit.

النطاق المطلوب: x >= 1

مثال:

1024

system

System prompt providing context and instructions to Claude. Can be a plain string or an array of content blocks (useful for prompt caching).

temperature

number

افتراضي:1

Controls randomness in the response. Range: 0.0–1.0. Use lower values for analytical tasks and higher values for creative tasks. Defaults to 1.0.

النطاق المطلوب: 0 <= x <= 1

top_p

number

Nucleus sampling threshold. Only tokens with cumulative probability up to this value are considered. Range: 0.0–1.0. Use either temperature or top_p, not both.

النطاق المطلوب: 0 <= x <= 1

top_k

integer

Only sample from the top K most probable tokens. Recommended for advanced use cases only.

النطاق المطلوب: x >= 0

stream

boolean

افتراضي:false

If true, stream the response incrementally using Server-Sent Events (SSE). Events include message_start, content_block_start, content_block_delta, content_block_stop, message_delta, and message_stop.

stop_sequences

string[]

Custom strings that cause the model to stop generating when encountered. The stop sequence is not included in the response.

thinking

object

Enable extended thinking — Claude's step-by-step reasoning process. When enabled, the response includes thinking content blocks before the answer. Requires a minimum budget_tokens of 1,024.

Show child attributes

tools

object[]

Tools the model may use. Supports client-defined functions, web search (web_search_20250305), web fetch (web_fetch_20250910), code execution (code_execution_20250522), and more.

Show child attributes

tool_choice

object

Controls how the model uses tools.

Show child attributes

metadata

object

Request metadata for tracking and analytics.

Show child attributes

output_config

object

Configuration for output behavior.

Show child attributes

service_tier

enum<string>

The service tier to use. auto tries priority capacity first, standard_only uses only standard capacity.

الخيارات المتاحة:

auto,

standard_only

الاستجابة

200 - application/json

Successful response. When stream is true, the response is a stream of SSE events.

string

Unique identifier for this message (e.g., msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL).

type

enum<string>

Always message.

الخيارات المتاحة:

message

role

enum<string>

Always assistant.

الخيارات المتاحة:

assistant

content

object[]

The response content blocks. May include text, thinking, tool_use, and other block types.

Show child attributes

model

string

The specific model version that generated this response (e.g., claude-sonnet-4-6).

stop_reason

enum<string>

Why the model stopped generating.

الخيارات المتاحة:

end_turn,

max_tokens,

stop_sequence,

tool_use,

pause_turn

stop_sequence

string | null

The stop sequence that caused the model to stop, if applicable.

usage

object

Token usage statistics.

Show child attributes

Responses

Gemini Generating Content

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://api.cometapi.com",
    api_key="<COMETAPI_KEY>",
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    system="You are a helpful assistant.",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello, world"}
    ],
)

print(message.content[0].text)

{
  "id": "<string>",
  "content": [
    {
      "text": "<string>",
      "thinking": "<string>",
      "signature": "<string>",
      "id": "<string>",
      "name": "<string>",
      "input": {}
    }
  ],
  "model": "<string>",
  "stop_sequence": "<string>",
  "usage": {
    "input_tokens": 123,
    "output_tokens": 123,
    "cache_creation_input_tokens": 123,
    "cache_read_input_tokens": 123,
    "cache_creation": {
      "ephemeral_5m_input_tokens": 123,
      "ephemeral_1h_input_tokens": 123
    }
  }
}

Documentation Index

​البدء السريع

​تفعيل التفكير الموسّع

​تخزين Prompt مؤقتًا

​بث Responses

​التحكم في الجهد

​استخدام أدوات الخادم

​مثال على الاستجابة

​مقارنة مع نقطة النهاية المتوافقة مع OpenAI

التفويضات

الترويسات

الجسم

الاستجابة

البدء السريع

تفعيل التفكير الموسّع

تخزين Prompt مؤقتًا

بث Responses

التحكم في الجهد

استخدام أدوات الخادم

مثال على الاستجابة

مقارنة مع نقطة النهاية المتوافقة مع OpenAI