Довідник API
Посібники з інтеграції
Помилки
Ціни та оплата
Anthropic Messages
Використовуйте Anthropic Messages API через CometAPI, щоб отримати доступ до моделей Claude з extended thinking, prompt caching, використанням інструментів, web search/fetch, streaming та контролем effort.
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>",
"type": "message",
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "<string>",
"thinking": "<string>",
"signature": "<string>",
"id": "<string>",
"name": "<string>",
"input": {}
}
],
"model": "<string>",
"stop_reason": "end_turn",
"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
}
}
}Огляд
CometAPI нативно підтримує Anthropic Messages API, надаючи вам прямий доступ до моделей Claude з усіма специфічними можливостями Anthropic. Використовуйте цей endpoint для ексклюзивних можливостей Claude, таких як extended thinking, prompt caching і контроль effort.Швидкий старт
Використовуйте офіційний Anthropic SDK — просто встановіть base URL на CometAPI: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)
x-api-key і Authorization: Bearer. Офіційні Anthropic SDK за замовчуванням використовують x-api-key.Extended Thinking
Увімкніть покрокове міркування Claude за допомогою параметраthinking. Відповідь містить блоки контенту thinking, які показують внутрішнє міркування Claude перед фінальною відповіддю.
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}")
budget_tokens 1,024. Thinking tokens зараховуються до вашого ліміту max_tokens — встановіть max_tokens достатньо великим, щоб умістити і thinking, і відповідь.Prompt Caching
Кешуйте великі system prompts або префікси розмови, щоб зменшити затримку та вартість у наступних запитах. Додайтеcache_control до блоків контенту, які потрібно кешувати:
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..."}],
)
usage відповіді:
cache_creation_input_tokens— tokens, записані в кеш (тарифікуються за вищою ставкою)cache_read_input_tokens— tokens, прочитані з кешу (тарифікуються за зниженою ставкою)
Streaming
Транслюйте відповіді за допомогою Server-Sent Events (SSE), установившиstream: true. Події надходять у такому порядку:
message_start— містить метадані повідомлення та початкове використанняcontent_block_start— позначає початок кожного блоку вмістуcontent_block_delta— інкрементальні фрагменти тексту (text_delta)content_block_stop— позначає завершення кожного блоку вмістуmessage_delta— фінальнийstop_reasonі повнеusagemessage_stop— сигналізує про завершення потоку
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="")
Керування effort
Керуйте тим, скільки effort Claude вкладає в генерацію відповіді, за допомогоюoutput_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"
)
Інструменти сервера
Claude підтримує серверні інструменти, які працюють в інфраструктурі Anthropic:- Web Fetch
- Web Search
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}
],
)
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}
],
)
Приклад відповіді
Типова відповідь від Anthropic endpoint у 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
}
}
Ключові відмінності від OpenAI-Compatible endpoint
| Функція | Anthropic Messages (/v1/messages) | OpenAI-Compatible (/v1/chat/completions) |
|---|---|---|
| Розширене мислення | Параметр thinking з budget_tokens | Недоступно |
| Кешування Prompt | cache_control у блоках content | Недоступно |
| Керування effort | output_config.effort | Недоступно |
| Web fetch/search | Серверні інструменти (web_fetch, web_search) | Недоступно |
| Заголовок автентифікації | x-api-key або Bearer | Лише Bearer |
| Формат відповіді | Формат Anthropic (блоки content) | Формат OpenAI (choices, message) |
| Моделі | Лише Claude | Кілька провайдерів (GPT, Claude, Gemini тощо) |
Авторизації
Your CometAPI key passed via the x-api-key header. Authorization: Bearer <key> is also supported.
Заголовки
The Anthropic API version to use. Defaults to 2023-06-01.
"2023-06-01"
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.
Тіло
The Claude model to use. See the Models page for current Claude model IDs.
"claude-sonnet-4-6"
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
Show child attributes
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.
x >= 11024
System prompt providing context and instructions to Claude. Can be a plain string or an array of content blocks (useful for prompt caching).
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.
0 <= x <= 1Nucleus 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.
0 <= x <= 1Only sample from the top K most probable tokens. Recommended for advanced use cases only.
x >= 0If 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.
Custom strings that cause the model to stop generating when encountered. The stop sequence is not included in the response.
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
Show child attributes
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
Show child attributes
Controls how the model uses tools.
Show child attributes
Show child attributes
Request metadata for tracking and analytics.
Show child attributes
Show child attributes
Configuration for output behavior.
Show child attributes
Show child attributes
The service tier to use. auto tries priority capacity first, standard_only uses only standard capacity.
auto, standard_only Відповідь
Successful response. When stream is true, the response is a stream of SSE events.
Unique identifier for this message (e.g., msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL).
Always message.
message Always assistant.
assistant The response content blocks. May include text, thinking, tool_use, and other block types.
Show child attributes
Show child attributes
The specific model version that generated this response (e.g., claude-sonnet-4-6).
Why the model stopped generating.
end_turn, max_tokens, stop_sequence, tool_use, pause_turn The stop sequence that caused the model to stop, if applicable.
Token usage statistics.
Show child attributes
Show child attributes
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>",
"type": "message",
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "<string>",
"thinking": "<string>",
"signature": "<string>",
"id": "<string>",
"name": "<string>",
"input": {}
}
],
"model": "<string>",
"stop_reason": "end_turn",
"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
}
}
}