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    ÜbersichtErste Schritte mit Agent Skills in der APIBest Practices für die Skill-ErstellungSkills verwenden

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    Werkzeuge

    Token-effiziente Werkzeugnutzung

    Ab Claude Sonnet 3.7 ist Claude in der Lage, Werkzeuge auf token-effiziente Weise aufzurufen. Anfragen sparen durchschnittlich 14% an Ausgabe-Tokens, bis zu 70%, was auch die Latenz reduziert. Die genaue Token-Reduktion und Latenz-Verbesserungen hängen von der Gesamtform und Größe der Antwort ab.

    Token-effiziente Werkzeugnutzung ist eine Beta-Funktion, die nur mit Claude 3.7 Sonnet funktioniert. Um diese Beta-Funktion zu nutzen, fügen Sie den Beta-Header token-efficient-tools-2025-02-19 zu einer Werkzeugnutzungsanfrage hinzu. Dieser Header hat keine Auswirkung auf andere Claude-Modelle.

    Alle Claude 4 Modelle unterstützen token-effiziente Werkzeugnutzung standardmäßig. Es ist kein Beta-Header erforderlich.

    Token-effiziente Werkzeugnutzung funktioniert derzeit nicht mit disable_parallel_tool_use.

    Hier ist ein Beispiel für die Verwendung von token-effizienten Werkzeugen mit der API in Claude Sonnet 3.7:

    Shell
    curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
      -H "content-type: application/json" \
      -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
      -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
      -H "anthropic-beta: token-efficient-tools-2025-02-19" \
      -d '{
        "model": "claude-3-7-sonnet-20250219",
        "max_tokens": 1024,
        "tools": [
          {
            "name": "get_weather",
            "description": "Get the current weather in a given location",
            "input_schema": {
              "type": "object",
              "properties": {
                "location": {
                  "type": "string",
                  "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
                }
              },
              "required": [
                "location"
              ]
            }
          }
        ],
        "messages": [
          {
            "role": "user",
            "content": "Tell me the weather in San Francisco."
          }
        ]
      }' | jq '.usage'
    Python
    import anthropic
    
    client = anthropic.Anthropic()
    
    response = client.beta.messages.create(
        max_tokens=1024,
        model="claude-3-7-sonnet-20250219",
        tools=[{
          "name": "get_weather",
          "description": "Get the current weather in a given location",
          "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "location": {
                "type": "string",
                "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
              }
            },
            "required": [
              "location"
            ]
          }
        }],
        messages=[{
          "role": "user",
          "content": "Tell me the weather in San Francisco."
        }],
        betas=["token-efficient-tools-2025-02-19"]
    )
    
    print(response.usage)
    TypeScript
    import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';
    
    const anthropic = new Anthropic();
    
    const message = await anthropic.beta.messages.create({
      model: "claude-3-7-sonnet-20250219",
      max_tokens: 1024,
      tools: [{
        name: "get_weather",
        description: "Get the current weather in a given location",
        input_schema: {
          type: "object",
          properties: {
            location: {
              type: "string",
              description: "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
            }
          },
          required: ["location"]
        }
      }],
      messages: [{ 
        role: "user", 
        content: "Tell me the weather in San Francisco." 
      }],
      betas: ["token-efficient-tools-2025-02-19"]
    });
    
    console.log(message.usage);
    Java
    import java.util.List;
    import java.util.Map;
    
    import com.anthropic.client.AnthropicClient;
    import com.anthropic.client.okhttp.AnthropicOkHttpClient;
    import com.anthropic.core.JsonValue;
    import com.anthropic.models.beta.messages.BetaMessage;
    import com.anthropic.models.beta.messages.BetaTool;
    import com.anthropic.models.beta.messages.MessageCreateParams;
    
    import static com.anthropic.models.beta.AnthropicBeta.TOKEN_EFFICIENT_TOOLS_2025_02_19;
    
    public class TokenEfficientToolsExample {
    
        public static void main(String[] args) {
            AnthropicClient client = AnthropicOkHttpClient.fromEnv();
    
            BetaTool.InputSchema schema = BetaTool.InputSchema.builder()
                    .properties(JsonValue.from(Map.of(
                            "location",
                            Map.of(
    "type", "string",
    "description", "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
                            )
                    )))
                    .putAdditionalProperty("required", JsonValue.from(List.of("location")))
                    .build();
    
            MessageCreateParams params = MessageCreateParams.builder()
                    .model("claude-3-7-sonnet-20250219")
                    .maxTokens(1024)
                    .betas(List.of(TOKEN_EFFICIENT_TOOLS_2025_02_19))
                    .addTool(BetaTool.builder()
                            .name("get_weather")
                            .description("Get the current weather in a given location")
                            .inputSchema(schema)
                            .build())
                    .addUserMessage("Tell me the weather in San Francisco.")
                    .build();
    
            BetaMessage message = client.beta().messages().create(params);
            System.out.println(message.usage());
        }
    }

    Die obige Anfrage sollte durchschnittlich weniger Input- und Output-Tokens verwenden als eine normale Anfrage. Um dies zu bestätigen, versuchen Sie, die gleiche Anfrage zu stellen, aber entfernen Sie token-efficient-tools-2025-02-19 aus der Liste der Beta-Header.

    Um die Vorteile des Prompt-Cachings zu behalten, verwenden Sie den Beta-Header konsistent für Anfragen, die Sie zwischenspeichern möchten. Wenn Sie ihn selektiv verwenden, schlägt das Prompt-Caching fehl.

      © 2025 ANTHROPIC PBC

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