Verwendung der Messages API

Dieser Leitfaden behandelt häufige Muster für die Arbeit mit der Messages API, einschließlich grundlegender Anfragen, mehrteiliger Konversationen, Prefill-Techniken und Vision-Funktionen. Für vollständige API-Spezifikationen siehe die Messages API-Referenz.

Grundlegende Anfrage und Antwort

#!/bin/sh
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
     --header "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
     --header "anthropic-version: 2023-06-01" \
     --header "content-type: application/json" \
     --data \
'{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Hello, Claude"}
    ]
}'

JSON

{
  "id": "msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Hello!"
    }
  ],
  "model": "claude-sonnet-4-5",
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 12,
    "output_tokens": 6
  }
}

Mehrere Gesprächsrunden

Die Messages API ist zustandslos, was bedeutet, dass Sie immer die vollständige Gesprächshistorie an die API senden. Sie können dieses Muster verwenden, um ein Gespräch im Laufe der Zeit aufzubauen. Frühere Gesprächsrunden müssen nicht unbedingt tatsächlich von Claude stammen – Sie können synthetische assistant-Nachrichten verwenden.

JSON

{
    "id": "msg_018gCsTGsXkYJVqYPxTgDHBU",
    "type": "message",
    "role": "assistant",
    "content": [
        {
            "type": "text",
            "text": "Sure, I'd be happy to provide..."
        }
    ],
    "stop_reason": "end_turn",
    "stop_sequence": null,
    "usage": {
      "input_tokens": 30,
      "output_tokens": 309
    }
}

Claudia Worte in den Mund legen

Sie können einen Teil von Claudes Antwort an der letzten Position der Eingabe-Nachrichtenliste vorab ausfüllen. Dies kann verwendet werden, um Claudes Antwort zu gestalten. Das folgende Beispiel verwendet "max_tokens": 1, um eine einzelne Multiple-Choice-Antwort von Claude zu erhalten.

JSON

{
  "id": "msg_01Q8Faay6S7QPTvEUUQARt7h",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "C"
    }
  ],
  "model": "claude-sonnet-4-5",
  "stop_reason": "max_tokens",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 42,
    "output_tokens": 1
  }
}

Weitere Informationen zu Prefill-Techniken finden Sie in unserem Prefill-Leitfaden.

Vision

Claude kann sowohl Text als auch Bilder in Anfragen lesen. Wir unterstützen sowohl base64 als auch url Quellentypen für Bilder und die Medientypen image/jpeg, image/png, image/gif und image/webp. Weitere Details finden Sie in unserem Vision-Leitfaden.

JSON

{
  "id": "msg_01EcyWo6m4hyW8KHs2y2pei5",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "This image shows an ant, specifically a close-up view of an ant. The ant is shown in detail, with its distinct head, antennae, and legs clearly visible. The image is focused on capturing the intricate details and features of the ant, likely taken with a macro lens to get an extreme close-up perspective."
    }
  ],
  "model": "claude-sonnet-4-5",
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 1551,
    "output_tokens": 71
  }
}

Tool-Nutzung und Computer-Nutzung

Siehe unseren Leitfaden für Beispiele zur Verwendung von Tools mit der Messages API. Siehe unseren Computer-Nutzungs-Leitfaden für Beispiele zur Steuerung von Desktop-Computerumgebungen mit der Messages API. Für garantierte JSON-Ausgabe siehe Strukturierte Ausgaben.

#!/bin/sh
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
     --header "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
     --header "anthropic-version: 2023-06-01" \
     --header "content-type: application/json" \
     --data \
'{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Hello, Claude"},
        {"role": "assistant", "content": "Hello!"},
        {"role": "user", "content": "Can you describe LLMs to me?"}

    ]
}'

#!/bin/sh
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
     --header "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
     --header "anthropic-version: 2023-06-01" \
     --header "content-type: application/json" \
     --data \
'{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "max_tokens": 1,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "What is latin for Ant? (A) Apoidea, (B) Rhopalocera, (C) Formicidae"},
        {"role": "assistant", "content": "The answer is ("}
    ]
}'

#!/bin/sh

# Option 1: Base64-encoded image
IMAGE_URL="https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a7/Camponotus_flavomarginatus_ant.jpg"
IMAGE_MEDIA_TYPE="image/jpeg"
IMAGE_BASE64=$(curl "$IMAGE_URL" | base64)

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
     --header "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
     --header "anthropic-version: 2023-06-01" \
     --header "content-type: application/json" \
     --data \
'{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": [
            {"type": "image", "source": {
                "type": "base64",
                "media_type": "'$IMAGE_MEDIA_TYPE'",
                "data": "'$IMAGE_BASE64'"
            }},
            {"type": "text", "text": "What is in the above image?"}
        ]}
    ]
}'

# Option 2: URL-referenced image
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
     --header "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
     --header "anthropic-version: 2023-06-01" \
     --header "content-type: application/json" \
     --data \
'{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": [
            {"type": "image", "source": {
                "type": "url",
                "url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a7/Camponotus_flavomarginatus_ant.jpg"
            }},
            {"type": "text", "text": "What is in the above image?"}
        ]}
    ]
}'