メッセージを作成

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messages

import os
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://api.cometapi.com",
    api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
)

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=1000,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Suggest three search queries about renewable energy storage.",
        },
    ],
)

for block in message.content:
    if block.type == "text":
        print(block.text)

{
  "id": "msg_example",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "model": "claude-opus-5",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Here are three search queries covering different angles of the topic:\n\n1. **\"grid-scale battery storage cost trends 2024 2025\"**\n — Targets economics and recent price data for lithium-ion and other utility-scale systems.\n\n2. **\"long-duration energy storage technologies comparison flow battery vs compressed air vs thermal\"**\n — Surfaces technical comparisons of options for storage beyond the 4–8 hour range, where lithium-ion becomes less cost-effective.\n\n3. **\"green hydrogen seasonal storage feasibility round-trip efficiency\"**\n — Digs into the viability of hydrogen for multi-week or seasonal balancing, including its efficiency penalties.\n\n**A few tips for refining these:**\n- Add `site:.gov` or `site:.edu` to prioritize research and agency reports (e.g., NREL, IEA, DOE).\n- Append a region like `Europe`, `India`, or `California` if you need location-specific policy or deployment data.\n- Try `filetype:pdf` to pull up technical white papers and government studies directly.\n\nWant me to tailor these toward a specific use case — academic research, investment analysis, or policy work?"
    }
  ],
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 23,
    "cache_creation_input_tokens": 0,
    "cache_read_input_tokens": 0,
    "cache_creation": {
      "ephemeral_5m_input_tokens": 0,
      "ephemeral_1h_input_tokens": 0
    },
    "output_tokens": 437,
    "output_tokens_details": {
      "thinking_tokens": 50
    }
  }
}

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 固有の機能を備えた Claude モデルへ直接アクセスできます。適応的思考、プロンプトキャッシュ、effort 制御といった Claude の機能には、このエンドポイントを使用してください。

完全なパラメータ一覧、レスポンススキーマ、Claude 固有の動作については、公式の Anthropic Messages API reference を信頼できる情報源として参照してください。この CometAPI ページでは、そのリクエスト形式を CometAPI 経由で送信する方法を説明します。

Claude の機能進化に伴い、Anthropic のリクエストパラメータとレスポンスフィールドは変更される可能性があります。最新の完全なパラメータ一覧とプロバイダー固有の挙動については、Anthropic Messages API documentation を確認してください。

多くの新しい Claude モデルは、Messages API でデフォルト以外の temperature、top_p、top_k の値を受け付けません。選択したモデルでサポートを確認している場合を除き、これらのサンプリングフィールドは省略してください。モデルが未対応または非推奨パラメータのエラーを返した場合は、そのフィールドをリクエストから削除してください。

認証には x-api-key と Authorization: Bearer ヘッダーの両方を利用できます。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 で公式の Anthropic SDK を使用するには、ベース URL を設定します。

import os
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://api.cometapi.com",
    api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(message.content[0].text)

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic({
    apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
    baseURL: "https://api.cometapi.com",
});

const message = await client.messages.create({
    model: "claude-sonnet-5",
    max_tokens: 1024,
    messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(message.content[0].text);

適応的思考を制御する

output_config.effort を使って適応的思考を利用し、Claude がレスポンスにどれだけの処理をかけるかを制御します。新しい Claude モデルは、従来の手動思考形式 thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": ...} を受け付けません。

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-5",
    max_tokens=4096,
    thinking={"type": "adaptive"},
    output_config={"effort": "xhigh"},
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Analyze the trade-offs between a monolithic architecture and microservices for a small engineering team.",
        }
    ],
)

for block in message.content:
    if block.type == "text":
        print(block.text)

高い effort レベルを使用する場合、thinking トークン（Token）も max_tokens の上限に含まれます。思考分と最終回答の両方に十分な max_tokens を設定してください。

プロンプトをキャッシュする

後続のリクエストで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。キャッシュしたい content ブロックに cache_control を追加します。

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-5",
    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..."}],
)

キャッシュの利用状況は、レスポンスの usage フィールドで報告されます。

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）

プロンプトキャッシュを利用するには、キャッシュ対象の 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）を使っ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 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-5",
    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れだけの 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-sonnet-5",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Summarize this briefly."}
    ],
    output_config={"effort": "low"},  # "low", "medium", "high", "xhigh", or "max"
)

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-5",
    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-5",
    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-5",
  "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互換エンドポイントとの比較

機能	Anthropic メッセージ (`/v1/messages`)	OpenAI互換 (`/v1/chat/completions`)
適応的思考	`type: "adaptive"` と `output_config.effort` を使用する `thinking`	利用不可
プロンプトキャッシュ	content ブロック上の `cache_control`	利用不可
Effort 制御	`output_config.effort`	利用不可
Web 取得/検索	サーバーツール（`web_fetch`, `web_search`）	利用不可
認証ヘッダー	`x-api-key` または `Bearer`	`Bearer` のみ
レスポンス形式	Anthropic 形式（`content` ブロック）	OpenAI 形式（`choices`, `message`）
モデル	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 $COMETAPI_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 feature identifiers required by a specific beta API feature. Omit this header for the examples on this page.

ボディ

application/json

model

string

デフォルト:claude-opus-5

必須

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

例:

"claude-opus-5"

messages

object[]

必須

Conversation history. Use user and assistant messages with text strings or content-block arrays. Return complete assistant content blocks when continuing a tool call.

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

Sampling temperature. The examples omit sampling overrides.

必須範囲: 0 <= x <= 1

top_p

number

Nucleus sampling threshold. The examples omit sampling overrides.

必須範囲: 0 <= x <= 1

top_k

integer

Limits sampling to the k most likely tokens. The examples omit sampling overrides.

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

Thinking configuration. The adaptive example uses type adaptive and sets output_config.effort separately.

Show child attributes

tools

object[]

Client tools define a name and input_schema. Server tools use a versioned type and name, such as the web_fetch and web_search examples on this page.

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 reasoning effort and structured output.

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

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

string

Message identifier returned by the API.

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

Model ID reported by the response.

stop_reason

enum<string>

Why the model stopped generating. refusal can be returned as a successful HTTP response when the model declines a request.

利用可能なオプション:

end_turn,

max_tokens,

stop_sequence,

tool_use,

pause_turn,

refusal

stop_sequence

string | null

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

usage

object

Token usage statistics.

Show child attributes

最終更新日 2026年7月3日

import os
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://api.cometapi.com",
    api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
)

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=1000,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Suggest three search queries about renewable energy storage.",
        },
    ],
)

for block in message.content:
    if block.type == "text":
        print(block.text)

{
  "id": "msg_example",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "model": "claude-opus-5",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Here are three search queries covering different angles of the topic:\n\n1. **\"grid-scale battery storage cost trends 2024 2025\"**\n — Targets economics and recent price data for lithium-ion and other utility-scale systems.\n\n2. **\"long-duration energy storage technologies comparison flow battery vs compressed air vs thermal\"**\n — Surfaces technical comparisons of options for storage beyond the 4–8 hour range, where lithium-ion becomes less cost-effective.\n\n3. **\"green hydrogen seasonal storage feasibility round-trip efficiency\"**\n — Digs into the viability of hydrogen for multi-week or seasonal balancing, including its efficiency penalties.\n\n**A few tips for refining these:**\n- Add `site:.gov` or `site:.edu` to prioritize research and agency reports (e.g., NREL, IEA, DOE).\n- Append a region like `Europe`, `India`, or `California` if you need location-specific policy or deployment data.\n- Try `filetype:pdf` to pull up technical white papers and government studies directly.\n\nWant me to tailor these toward a specific use case — academic research, investment analysis, or policy work?"
    }
  ],
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 23,
    "cache_creation_input_tokens": 0,
    "cache_read_input_tokens": 0,
    "cache_creation": {
      "ephemeral_5m_input_tokens": 0,
      "ephemeral_1h_input_tokens": 0
    },
    "output_tokens": 437,
    "output_tokens_details": {
      "thinking_tokens": 50
    }
  }
}

コンテンツモデレーション

APIキー

クイックスタート

適応的思考を制御する

プロンプトをキャッシュする

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互換エンドポイントとの比較

承認

ヘッダー

ボディ

レスポンス

​クイックスタート

​適応的思考を制御する

​プロンプトをキャッシュする

​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互換エンドポイントとの比較

承認

ヘッダー

ボディ

レスポンス

クイックスタート

適応的思考を制御する

プロンプトをキャッシュする

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互換エンドポイントとの比較