Claude API（由Anthropic提供）为构建应用程序、工具和工作流程的开发者提供对Claude模型的程序化访问。本指南涵盖了如何入门、核心概念，以及大多数开发者在使用API的第一周需要的实践模式。
设置和身份验证
获取访问权限：在console.anthropic.com上创建账户。新账户获得免费积分以开始使用。对于生产使用，计费按使用量配置（没有固定月费）。API密钥：从控制台生成API密钥。将其存储为环境变量——永远不要在代码中硬编码。标准做法：在你的shell配置文件中`export ANTHROPIC_API_KEY=your-key-here`，然后在Python中以`os.environ[“ANTHROPIC_API_KEY”]`访问它。Python SDK：`pip install anthropic`。JavaScript/TypeScript SDK：`npm install @anthropic-ai/sdk`。Python中的最小工作示例：
“`python
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
model=”claude-sonnet-4-6″,
max_tokens=1024,
messages=[{“role”: “user”, “content”: “Hello”}]
)
print(message.content[0].text)
“`
模型名称：截至2025年中期的当前模型：`claude-opus-4-8`（最强大）、`claude-sonnet-4-6`（能力和速度最佳平衡）、`claude-haiku-4-5-20251001`（最快且最便宜）。始终检查docs.anthropic.com获取当前模型ID——随着新版本发布，它们会变化。
核心概念
Messages API：多轮对话的主要API。`messages`参数接受一个`{role, content}`对象数组——在`user`和`assistant`之间交替。系统提示：作为`system`参数传递给`messages.create()`。这与消息数组分开，不以相同方式计入令牌数。系统提示用于：角色、指令、约束、格式要求，以及适用于整个对话的上下文。最大令牌：`max_tokens`参数设置最大输出长度——设置得比你认为需要的更高（截断的输出比支付额外令牌费用更糟糕）。令牌限制因模型而异：Claude Sonnet 4.6支持200k输入上下文和最多64k输出令牌。流式传输：对于面向用户的应用程序，流式传输响应而不是等待完整输出。使用`client.messages.stream()`，它在事件到达时生成。在Python中：
“`python
with client.messages.stream(
model=”claude-sonnet-4-6″,
max_tokens=1024,
messages=[{“role”: “user”, “content”: “Write a short story”}]
) as stream:
for text in stream.text_stream:
print(text, end=””, flush=True)
“`
工具使用（函数调用）：定义Claude可以调用来采取行动或检索信息的工具。Claude输出指定要调用哪个工具以及使用什么参数的`tool_use`内容块；你执行工具并将结果作为`tool_result`内容块返回。这是构建AI代理的基础。视觉：Claude可以处理以内容数组中base64编码数据或URL传递的图像。对文档处理、图像分析和多模态应用很有用。
实践模式和成本
提示缓存：API支持前缀缓存——如果你用`cache_control: {“type”: “ephemeral”}`标记系统提示或上下文的大部分，共享该前缀的后续请求以正常输入令牌成本的10%使用缓存计算。对于有大型稳定系统提示的应用程序显著节省成本。批处理：对于非实时工作负载，消息批处理API以标准每令牌价格的50%异步处理请求。对于批量文档处理、评估运行和数据丰富化很有用。当前定价（2025年中期，近似值）：Claude Sonnet 4.6——输入$3/百万令牌，输出$15/百万令牌（每1000令牌$0.003/$0.015）。典型的1000令牌输入+500令牌输出请求成本约$0.01050。通过缓存，重复的系统提示成本显著降低。错误处理：对529（过载）和等效错误实现指数退避的重试逻辑。API通常可靠，但使用峰值有时会导致限速。速率限制：新账户有保守的速率限制；随着使用量增长，它们会自动增加。如果你立即需要更高限制，联系Anthropic团队。anthropic Python SDK包含内置重试逻辑：`anthropic.Anthropic(max_retries=3)`。
