Anthropic メッセージ - CometAPI Documentation

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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
    }
  }
}

CometAPI は Anthropic メッセージ API をネイティブにサポートしており、Anthropic 固有のすべての機能を備えた Claude モデルに直接アクセスできます。extended thinking、prompt caching、effort control など、Claude 専用の機能にはこのエンドポイントを使用してください。

認証には x-api-key と Authorization: Bearer ヘッダーの両方をサポートしています。公式の Anthropic SDK はデフォルトで x-api-key を使用します。

クイックスタート

CometAPI で公式 Anthropic SDK を使用するには、base URL を設定します。

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)

extended thinking を有効にする

thinking パラメータを使って Claude の段階的な推論を有効にします。レスポンスには、最終回答の前に Claude の内部推論を示す thinking content ブロックが含まれます。

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}")

thinking には最小 1,024 の budget_tokens が必要です。thinking トークン（Token）は max_tokens の制限に含まれるため、thinking とレスポンスの両方を収められるよう max_tokens を十分高く設定してください。

プロンプト（Prompt）をキャッシュする

後続リクエストのレイテンシとコストを削減するために、大きな system プロンプト（Prompt）や会話のプレフィックスをキャッシュできます。キャッシュ対象にする content ブロックに cache_control を追加します。

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..."}],
)

キャッシュの使用状況は、レスポンスの usage フィールドに報告されます。

cache_creation_input_tokens — キャッシュに書き込まれたトークン（Token）（より高い料金で課金）
cache_read_input_tokens — キャッシュから読み取られたトークン（Token）（割引料金で課金）

プロンプト（Prompt）キャッシュでは、キャッシュされる content ブロックに最低 1,024 tokens が必要です。これより短い content はキャッシュされません。

レスポンスをストリーミングする

Server-Sent Events (SSE) を使用してレスポンスをストリーミングするには、stream: true を設定します。イベントは次の順序で到着します。

message_start — メッセージのメタデータと初期の usage を含みます
content_block_start — 各 content ブロックの開始を示します
content_block_delta — 増分のテキストチャンク（text_delta）
content_block_stop — 各 content ブロックの終了を示します
message_delta — 最終的な stop_reason と完全な usage
message_stop — ストリームの終了を示します

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="")

effort を制御する

Claude がレスポンス生成にどの程度 effort をかけるかを制御するには、output_config.effort を使用します。

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"
)

サーバーツールを使う

Claude は、Anthropic のインフラ上で実行されるサーバーサイドツールをサポートしています。

Web Fetch
Web Search

URL からコンテンツを取得して分析します。

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}
    ],
)

リアルタイム情報をウェブ検索します。

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}
    ],
)

レスポンス例

CometAPI の Anthropic エンドポイントからの典型的なレスポンス:

{
  "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
  }
}

OpenAI-compatible endpoint と比較する

機能	Anthropic メッセージ (`/v1/messages`)	OpenAI-Compatible (`/v1/chat/completions`)
Extended thinking	`thinking` parameter と `budget_tokens`	利用不可
Prompt caching	content ブロック上の `cache_control`	利用不可
Effort control	`output_config.effort`	利用不可
Web fetch/search	サーバーツール（`web_fetch`, `web_search`）	利用不可
Auth header	`x-api-key` または `Bearer`	`Bearer` のみ
Response format	Anthropic 形式（`content` ブロック）	OpenAI 形式（`choices`, `message`）
Models	Claude のみ	マルチプロバイダー（GPT, Claude, Gemini など）

承認

x-api-key

string

header

必須

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

ヘッダー

anthropic-version

string

デフォルト:2023-06-01

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

例:

"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.

ボディ

application/json

model

string

必須

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

例:

"claude-sonnet-4-6"

messages

object[]

必須

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

必須

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.

必須範囲: x >= 1

例:

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

デフォルト: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.

必須範囲: 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.

必須範囲: 0 <= x <= 1

top_k

integer

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

必須範囲: x >= 0

stream

boolean

デフォルト: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.

利用可能なオプション:

auto,

standard_only

レスポンス

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.

利用可能なオプション:

message

role

enum<string>

Always assistant.

利用可能なオプション:

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.

利用可能なオプション:

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

レスポンス

Gemini コンテンツ生成

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

​クイックスタート

​extended thinking を有効にする

​プロンプト（Prompt）をキャッシュする

​レスポンスをストリーミングする

​effort を制御する

​サーバーツールを使う

​レスポンス例

​OpenAI-compatible endpoint と比較する

承認

ヘッダー

ボディ

レスポンス

クイックスタート

extended thinking を有効にする

プロンプト（Prompt）をキャッシュする

レスポンスをストリーミングする

effort を制御する

サーバーツールを使う

レスポンス例

OpenAI-compatible endpoint と比較する