Anthropic SDK

Użyj SDK Anthropic, aby wywołać POST /v1/messages. SDK wybiera format API, a identyfikator modelu wskazuje model, o który prosisz bramkę.

Zanim zacznieszKopiuj link do sekcji

Przejdź szybki start. Potrzebujesz środków na koncie, klucza bramki i identyfikatora skopiowanego z Marketplace. Zainstaluj Pythona lub Node.js, a następnie dodaj SDK do projektu.

python -m pip install anthropic==1.13.0

Ustaw klucz i zastąp przykładowy model wybranym identyfikatorem. Nie zapisuj klucza w kodzie.

export UNUSED_API_KEY='sk-unused-...'
export UNUSED_MODEL='claude-sonnet-5-5'

Wyślij żądanieKopiuj link do sekcji

Zapisz wybrany przykład w projekcie. Bazowy URL to sam adres hosta, bez /v1; SDK dodaje /v1/messages.

import os
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key=os.environ["UNUSED_API_KEY"],
    base_url="https://unused.market",
)
raw = client.messages.with_raw_response.create(
    model=os.environ["UNUSED_MODEL"],
    max_tokens=64,
    messages=[{"role": "user", "content": "Say hello in one sentence."}],
)
result = raw.parse()
for block in result.content:
    if block.type == "text":
        print(block.text)
print("x-request-id:", raw.headers.get("x-request-id"))
print("x-unused-listing:", raw.headers.get("x-unused-listing"))

Uruchom plik w tym samym terminalu, w którym ustawisz zmienne.

python anthropic-example.py

npx tsx anthropic.mts

Zobaczysz wygenerowany tekst, x-request-id i x-unused-listing wybranej oferty. Otwórz Analytics → Requests i znajdź nowe żądanie po czasie oraz modelu. Zachowaj identyfikator żądania na wypadek zgłoszenia problemu.

Odbierz odpowiedź strumieniowoKopiuj link do sekcji

Zapisz plik ze strumieniowaniem i uruchom go tym samym poleceniem Pythona lub TypeScript, podając jego nazwę.

import os
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(api_key=os.environ["UNUSED_API_KEY"], base_url="https://unused.market")
with client.messages.stream(
    model=os.environ["UNUSED_MODEL"],
    max_tokens=64,
    messages=[{"role": "user", "content": "Say hello in one sentence."}],
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)
    print("\nusage:", stream.get_final_message().usage)

Strumień może zakończyć się błędem już po przesłaniu tekstu. Obsłuż tę sytuację w aplikacji; bramka nie przenosi rozpoczętego strumienia do innej oferty.

Ograniczenia i rozwiązywanie problemówKopiuj link do sekcji

Podaj max_tokens w każdym żądaniu Messages. Dostępność narzędzi, obrazów, rozumowania i kontroli cache zależy od wybranego modelu oraz oferty.

Źródła i weryfikacjaKopiuj link do sekcji

Sprawdzono 2026-10-10: Python 1.13.0; TypeScript 0.133.0. Oficjalna dokumentacja SDK Anthropic. Lokalne testy obejmują tekst i strumieniowanie; nie potwierdzają obsługi wszystkich dostawców ani pełnej pracy agenta.