Loading...
    • Guide du développeur
    • Référence API
    • MCP
    • Ressources
    • Notes de version
    Search...
    ⌘K
    Premiers pas
    Introduction à ClaudeDémarrage rapide
    Modèles et tarification
    Aperçu des modèlesChoisir un modèleNouveautés dans Claude 4.6Guide de migrationDépréciation des modèlesTarification
    Créer avec Claude
    Aperçu des fonctionnalitésUtiliser l'API MessagesGérer les raisons d'arrêtMeilleures pratiques de prompting
    Gestion du contexte
    Fenêtres de contexteCompactionÉdition du contexte
    Capacités
    Mise en cache des promptsRéflexion étendueRéflexion adaptativeEffortStreaming de messagesTraitement par lotsCitationsSupport multilingueComptage des tokensEmbeddingsVisionSupport PDFAPI FilesRésultats de rechercheSorties structurées
    Outils
    AperçuComment implémenter l'utilisation d'outilsStreaming d'outils granulaireOutil BashOutil d'exécution de codeAppel d'outils programmatiqueOutil Computer useOutil Éditeur de texteOutil Web fetchOutil Web searchOutil MémoireOutil Tool search
    Compétences d'agent
    AperçuDémarrage rapideMeilleures pratiquesCompétences pour l'entrepriseUtiliser les compétences avec l'API
    SDK Agent
    AperçuDémarrage rapideSDK TypeScriptTypeScript V2 (aperçu)SDK PythonGuide de migration
    MCP dans l'API
    Connecteur MCPServeurs MCP distants
    Claude sur les plateformes tierces
    Amazon BedrockMicrosoft FoundryVertex AI
    Ingénierie des prompts
    AperçuGénérateur de promptsUtiliser les modèles de promptsAméliorateur de promptsÊtre clair et directUtiliser des exemples (prompting multi-coups)Laisser Claude réfléchir (CoT)Utiliser les balises XMLDonner un rôle à Claude (prompts système)Enchaîner les prompts complexesConseils pour le contexte longConseils pour la réflexion étendue
    Tester et évaluer
    Définir les critères de succèsDévelopper des cas de testUtiliser l'outil d'évaluationRéduire la latence
    Renforcer les garde-fous
    Réduire les hallucinationsAugmenter la cohérence des résultatsAtténuer les jailbreaksRefus en streamingRéduire les fuites de promptsGarder Claude dans le rôle
    Administration et surveillance
    Aperçu de l'API AdminRésidence des donnéesEspaces de travailAPI d'utilisation et de coûtsAPI Claude Code AnalyticsRétention zéro des données
    Console
    Log in
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...

    Solutions

    • AI agents
    • Code modernization
    • Coding
    • Customer support
    • Education
    • Financial services
    • Government
    • Life sciences

    Partners

    • Amazon Bedrock
    • Google Cloud's Vertex AI

    Learn

    • Blog
    • Catalog
    • Courses
    • Use cases
    • Connectors
    • Customer stories
    • Engineering at Anthropic
    • Events
    • Powered by Claude
    • Service partners
    • Startups program

    Company

    • Anthropic
    • Careers
    • Economic Futures
    • Research
    • News
    • Responsible Scaling Policy
    • Security and compliance
    • Transparency

    Learn

    • Blog
    • Catalog
    • Courses
    • Use cases
    • Connectors
    • Customer stories
    • Engineering at Anthropic
    • Events
    • Powered by Claude
    • Service partners
    • Startups program

    Help and security

    • Availability
    • Status
    • Support
    • Discord

    Terms and policies

    • Privacy policy
    • Responsible disclosure policy
    • Terms of service: Commercial
    • Terms of service: Consumer
    • Usage policy
    Capacités

    Traitement par lots

    Traitez efficacement de grands volumes de demandes avec l'API Message Batches

    Was this page helpful?

    • Fonctionnement de l'API Message Batches
    • Limitations des lots
    • Modèles pris en charge
    • Ce qui peut être traité par lots
    • Tarification
    • Comment utiliser l'API Message Batches
    • Préparez et créez votre lot
    • Suivi de votre lot
    • Lister tous les Message Batches
    • Récupération des résultats du lot
    • Annulation d'un Message Batch
    • Utilisation de la mise en cache des invites avec Message Batches
    • Meilleures pratiques pour un traitement par lot efficace
    • Dépannage des problèmes courants
    • Stockage et confidentialité des lots
    • FAQ

    Le traitement par lots est une approche puissante pour gérer efficacement de grands volumes de demandes. Au lieu de traiter les demandes une à une avec des réponses immédiates, le traitement par lots vous permet de soumettre plusieurs demandes ensemble pour un traitement asynchrone. Ce modèle est particulièrement utile lorsque :

    • Vous devez traiter de grands volumes de données
    • Les réponses immédiates ne sont pas requises
    • Vous souhaitez optimiser l'efficacité des coûts
    • Vous exécutez des évaluations ou des analyses à grande échelle

    L'API Message Batches est notre première implémentation de ce modèle.


    API Message Batches

    L'API Message Batches est un moyen puissant et rentable de traiter de manière asynchrone de grands volumes de demandes Messages. Cette approche convient bien aux tâches qui ne nécessitent pas de réponses immédiates, la plupart des lots se terminant en moins d'une heure tout en réduisant les coûts de 50 % et en augmentant le débit.

    Vous pouvez explorer la référence API directement, en plus de ce guide.

    Fonctionnement de l'API Message Batches

    Lorsque vous envoyez une demande à l'API Message Batches :

    1. Le système crée un nouveau Message Batch avec les demandes Messages fournies.
    2. Le lot est ensuite traité de manière asynchrone, chaque demande étant traitée indépendamment.
    3. Vous pouvez interroger l'état du lot et récupérer les résultats une fois le traitement terminé pour toutes les demandes.

    Ceci est particulièrement utile pour les opérations en masse qui ne nécessitent pas de résultats immédiats, telles que :

    • Évaluations à grande échelle : Traitez efficacement des milliers de cas de test.
    • Modération de contenu : Analysez de manière asynchrone de grands volumes de contenu généré par les utilisateurs.
    • Analyse de données : Générez des insights ou des résumés pour de grands ensembles de données.
    • Génération de contenu en masse : Créez de grandes quantités de texte à diverses fins (par exemple, descriptions de produits, résumés d'articles).

    Limitations des lots

    • Un Message Batch est limité à 100 000 demandes Messages ou 256 Mo de taille, selon ce qui est atteint en premier.
    • Nous traitons chaque lot aussi rapidement que possible, la plupart des lots se terminant en moins d'une heure. Vous pourrez accéder aux résultats du lot une fois que tous les messages sont terminés ou après 24 heures, selon ce qui arrive en premier. Les lots expireront si le traitement ne se termine pas dans les 24 heures.
    • Les résultats des lots sont disponibles pendant 29 jours après la création. Après cela, vous pouvez toujours afficher le Batch, mais ses résultats ne seront plus disponibles pour téléchargement.
    • Les lots sont limités à un Workspace. Vous pouvez afficher tous les lots—et leurs résultats—qui ont été créés dans le Workspace auquel votre clé API appartient.
    • Les limites de débit s'appliquent à la fois aux demandes HTTP de l'API Batches et au nombre de demandes dans un lot en attente de traitement. Voir Limites de débit de l'API Message Batches. De plus, nous pouvons ralentir le traitement en fonction de la demande actuelle et de votre volume de demandes. Dans ce cas, vous pouvez voir plus de demandes expirer après 24 heures.
    • En raison du débit élevé et du traitement concurrent, les lots peuvent légèrement dépasser la limite de dépenses configurée de votre Workspace.

    Modèles pris en charge

    Tous les modèles actifs prennent en charge l'API Message Batches.

    Ce qui peut être traité par lots

    Toute demande que vous pouvez faire à l'API Messages peut être incluse dans un lot. Cela inclut :

    • Vision
    • Utilisation d'outils
    • Messages système
    • Conversations multi-tours
    • Toutes les fonctionnalités bêta

    Puisque chaque demande du lot est traitée indépendamment, vous pouvez mélanger différents types de demandes dans un seul lot.

    Puisque les lots peuvent prendre plus de 5 minutes à traiter, envisagez d'utiliser la durée de cache d'1 heure avec la mise en cache des invites pour de meilleurs taux de succès du cache lors du traitement des lots avec un contexte partagé.


    Tarification

    L'API Batches offre des économies de coûts significatives. Tous les usages sont facturés à 50 % des prix standard de l'API.

    ModelBatch inputBatch output
    Claude Opus 4.6$2.50 / MTok$12.50 / MTok
    Claude Opus 4.5$2.50 / MTok$12.50 / MTok
    Claude Opus 4.1$7.50 / MTok$37.50 / MTok
    Claude Opus 4$7.50 / MTok$37.50 / MTok
    Claude Sonnet 4.5$1.50 / MTok$7.50 / MTok
    Claude Sonnet 4$1.50 / MTok$7.50 / MTok
    Claude Sonnet 3.7 (deprecated)$1.50 / MTok$7.50 / MTok
    Claude Haiku 4.5$0.50 / MTok$2.50 / MTok
    Claude Haiku 3.5

    Comment utiliser l'API Message Batches

    Préparez et créez votre lot

    Un Message Batch est composé d'une liste de demandes pour créer un Message. La forme d'une demande individuelle comprend :

    • Un custom_id unique pour identifier la demande Messages
    • Un objet params avec les paramètres standard de l'API Messages

    Vous pouvez créer un lot en passant cette liste dans le paramètre requests :

    Dans cet exemple, deux demandes distinctes sont traitées par lots ensemble pour un traitement asynchrone. Chaque demande a un custom_id unique et contient les paramètres standard que vous utiliseriez pour un appel API Messages.

    Testez vos demandes de lot avec l'API Messages

    La validation de l'objet params pour chaque demande de message est effectuée de manière asynchrone, et les erreurs de validation sont renvoyées une fois le traitement de l'ensemble du lot terminé. Vous pouvez vous assurer que vous construisez votre entrée correctement en vérifiant d'abord la forme de votre demande avec l'API Messages.

    Lorsqu'un lot est créé pour la première fois, la réponse aura un statut de traitement de in_progress.

    JSON
    {
      "id": "msgbatch_01HkcTjaV5uDC8jWR4ZsDV8d",
      "type": "message_batch",
      "processing_status": "in_progress",
      "request_counts": {
        "processing": 2,
        "succeeded": 0,
        "errored": 0,
        "canceled": 0,
        "expired": 0
      },
      "ended_at": null,
      "created_at": "2024-09-24T18:37:24.100435Z",
      "expires_at": "2024-09-25T18:37:24.100435Z",
      "cancel_initiated_at": null,
      "results_url": null
    }

    Suivi de votre lot

    Le champ processing_status du Message Batch indique l'étape du traitement du lot. Il commence par in_progress, puis se met à jour vers ended une fois que toutes les demandes du lot ont terminé le traitement et que les résultats sont prêts. Vous pouvez surveiller l'état de votre lot en visitant la Console, ou en utilisant le point de terminaison de récupération.

    Interrogation de l'achèvement du Message Batch

    Pour interroger un Message Batch, vous aurez besoin de son id, qui est fourni dans la réponse lors de la création d'un lot ou en listant les lots. Vous pouvez implémenter une boucle d'interrogation qui vérifie périodiquement l'état du lot jusqu'à ce que le traitement soit terminé :

    Lister tous les Message Batches

    Vous pouvez lister tous les Message Batches dans votre Workspace en utilisant le point de terminaison de liste. L'API prend en charge la pagination, en récupérant automatiquement les pages supplémentaires selon les besoins :

    Récupération des résultats du lot

    Une fois le traitement du lot terminé, chaque demande Messages du lot aura un résultat. Il y a 4 types de résultats :

    Type de résultatDescription
    succeededLa demande a réussi. Inclut le résultat du message.
    erroredLa demande a rencontré une erreur et un message n'a pas été créé. Les erreurs possibles incluent les demandes invalides et les erreurs internes du serveur. Vous ne serez pas facturé pour ces demandes.
    canceledL'utilisateur a annulé le lot avant que cette demande puisse être envoyée au modèle. Vous ne serez pas facturé pour ces demandes.
    expiredLe lot a atteint son expiration de 24 heures avant que cette demande puisse être envoyée au modèle. Vous ne serez pas facturé pour ces demandes.

    Vous verrez un aperçu de vos résultats avec le request_counts du lot, qui montre combien de demandes ont atteint chacun de ces quatre états.

    Les résultats du lot sont disponibles pour téléchargement à la propriété results_url sur le Message Batch, et si la permission de l'organisation le permet, dans la Console. En raison de la taille potentiellement importante des résultats, il est recommandé de diffuser les résultats plutôt que de les télécharger tous à la fois.

    Les résultats seront au format .jsonl, où chaque ligne est un objet JSON valide représentant le résultat d'une seule demande dans le Message Batch. Pour chaque résultat diffusé, vous pouvez faire quelque chose de différent en fonction de son custom_id et de son type de résultat. Voici un exemple d'ensemble de résultats :

    .jsonl file
    {"custom_id":"my-second-request","result":{"type":"succeeded","message":{"id":"msg_014VwiXbi91y3JMjcpyGBHX5","type":"message","role":"assistant","model":"claude-opus-4-6","content":[{"type":"text","text":"Hello again! It's nice to see you. How can I assist you today? Is there anything specific you'd like to chat about or any questions you have?"}],"stop_reason":"end_turn","stop_sequence":null,"usage":{"input_tokens":11,"output_tokens":36}}}}
    {"custom_id":"my-first-request","result":{"type":"succeeded","message":{"id":"msg_01FqfsLoHwgeFbguDgpz48m7","type":"message","role":"assistant","model":"claude-opus-4-6","content":[{"type":"text","text":"Hello! How can I assist you today? Feel free to ask me any questions or let me know if there's anything you'd like to chat about."}],"stop_reason":"end_turn","stop_sequence":null,"usage":{"input_tokens":10,"output_tokens":34}}}}

    Si votre résultat a une erreur, son result.error sera défini sur notre forme d'erreur standard.

    Les résultats du lot peuvent ne pas correspondre à l'ordre d'entrée

    Les résultats du lot peuvent être renvoyés dans n'importe quel ordre et peuvent ne pas correspondre à l'ordre des demandes lors de la création du lot. Dans l'exemple ci-dessus, le résultat de la deuxième demande du lot est renvoyé avant le premier. Pour faire correspondre correctement les résultats à leurs demandes correspondantes, utilisez toujours le champ custom_id.

    Annulation d'un Message Batch

    Vous pouvez annuler un Message Batch qui est actuellement en traitement en utilisant le point de terminaison d'annulation. Immédiatement après l'annulation, le processing_status d'un lot sera canceling. Vous pouvez utiliser la même technique d'interrogation décrite ci-dessus pour attendre que l'annulation soit finalisée. Les lots annulés se terminent avec un statut de ended et peuvent contenir des résultats partiels pour les demandes qui ont été traitées avant l'annulation.

    La réponse affichera le lot dans un état canceling :

    JSON
    {
      "id": "msgbatch_013Zva2CMHLNnXjNJJKqJ2EF",
      "type": "message_batch",
      "processing_status": "canceling",
      "request_counts": {
        "processing": 2,
        "succeeded": 0,
        "errored": 0,
        "canceled": 0,
        "expired": 0
      },
      "ended_at": null,
      "created_at": "2024-09-24T18:37:24.100435Z",
      "expires_at": "2024-09-25T18:37:24.100435Z",
      "cancel_initiated_at": "2024-09-24T18:39:03.114875Z",
      "results_url": null
    }

    Utilisation de la mise en cache des invites avec Message Batches

    L'API Message Batches prend en charge la mise en cache des invites, ce qui vous permet de réduire potentiellement les coûts et le temps de traitement pour les demandes par lot. Les réductions de prix de la mise en cache des invites et de Message Batches peuvent s'accumuler, offrant des économies de coûts encore plus importantes lorsque les deux fonctionnalités sont utilisées ensemble. Cependant, comme les demandes par lot sont traitées de manière asynchrone et concurrente, les accès au cache sont fournis au mieux. Les utilisateurs connaissent généralement des taux d'accès au cache allant de 30 % à 98 %, selon leurs modèles de trafic.

    Pour maximiser la probabilité d'accès au cache dans vos demandes par lot :

    1. Incluez des blocs cache_control identiques dans chaque demande Message au sein de votre lot
    2. Maintenez un flux régulier de demandes pour éviter que les entrées du cache n'expirent après leur durée de vie de 5 minutes
    3. Structurez vos demandes pour partager autant de contenu en cache que possible

    Exemple d'implémentation de la mise en cache des invites dans un lot :

    Dans cet exemple, les deux demandes du lot incluent des messages système identiques et le texte complet de Pride and Prejudice marqué avec cache_control pour augmenter la probabilité d'accès au cache.

    Meilleures pratiques pour un traitement par lot efficace

    Pour tirer le meilleur parti de l'API Batches :

    • Surveillez régulièrement l'état du traitement par lot et implémentez une logique de nouvelle tentative appropriée pour les demandes échouées.
    • Utilisez des valeurs custom_id significatives pour faire correspondre facilement les résultats aux demandes, car l'ordre n'est pas garanti.
    • Envisagez de diviser les très grands ensembles de données en plusieurs lots pour une meilleure gérabilité.
    • Effectuez un test à blanc d'une seule forme de demande avec l'API Messages pour éviter les erreurs de validation.

    Dépannage des problèmes courants

    Si vous rencontrez un comportement inattendu :

    • Vérifiez que la taille totale de la demande par lot ne dépasse pas 256 Mo. Si la taille de la demande est trop grande, vous pouvez obtenir une erreur 413 request_too_large.
    • Vérifiez que vous utilisez des modèles pris en charge pour toutes les demandes du lot.
    • Assurez-vous que chaque demande du lot a un custom_id unique.
    • Assurez-vous qu'il s'est écoulé moins de 29 jours depuis le temps created_at du lot (pas le temps ended_at du traitement). Si plus de 29 jours se sont écoulés, les résultats ne seront plus visibles.
    • Confirmez que le lot n'a pas été annulé.

    Notez que l'échec d'une demande dans un lot n'affecte pas le traitement des autres demandes.


    Stockage et confidentialité des lots

    • Isolation de l'espace de travail : Les lots sont isolés dans l'espace de travail dans lequel ils sont créés. Ils ne peuvent être accessibles que par les clés API associées à cet espace de travail, ou par les utilisateurs ayant la permission de consulter les lots de l'espace de travail dans la Console.

    • Disponibilité des résultats : Les résultats des lots sont disponibles pendant 29 jours après la création du lot, ce qui permet amplement de temps pour la récupération et le traitement.


    FAQ

    $0.40 / MTok
    $2 / MTok
    Claude Opus 3 (deprecated)$7.50 / MTok$37.50 / MTok
    Claude Haiku 3$0.125 / MTok$0.625 / MTok
    curl https://api.anthropic.com/v1/messages/batches \
         --header "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
         --header "anthropic-version: 2023-06-01" \
         --header "content-type: application/json" \
         --data \
    '{
        "requests": [
            {
                "custom_id": "my-first-request",
                "params": {
                    "model": "claude-opus-4-6",
                    "max_tokens": 1024,
                    "messages": [
                        {"role": "user", "content": "Hello, world"}
                    ]
                }
            },
            {
                "custom_id": "my-second-request",
                "params": {
                    "model": "claude-opus-4-6",
                    "max_tokens": 1024,
                    "messages": [
                        {"role": "user", "content": "Hi again, friend"}
                    ]
                }
            }
        ]
    }'
    import anthropic
    import time
    
    client = anthropic.Anthropic()
    
    message_batch = None
    while True:
        message_batch = client.messages.batches.retrieve(
            MESSAGE_BATCH_ID
        )
        if message_batch.processing_status == "ended":
            break
    
        print(f"Batch {MESSAGE_BATCH_ID} is still processing...")
        time.sleep(60)
    print(message_batch)
    import anthropic
    
    client = anthropic.Anthropic()
    
    # Automatically fetches more pages as needed.
    for message_batch in client.messages.batches.list(
        limit=20
    ):
        print(message_batch)
    #!/bin/sh
    curl "https://api.anthropic.com/v1/messages/batches/msgbatch_01HkcTjaV5uDC8jWR4ZsDV8d" \
      --header "anthropic-version: 2023-06-01" \
      --header "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
      | grep -o '"results_url":[[:space:]]*"[^"]*"' \
      | cut -d'"' -f4 \
      | while read -r url; do
        curl -s "$url" \
          --header "anthropic-version: 2023-06-01" \
          --header "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
          | sed 's/}{/}\n{/g' \
          | while IFS= read -r line
        do
          result_type=$(echo "$line" | sed -n 's/.*"result":[[:space:]]*{[[:space:]]*"type":[[:space:]]*"\([^"]*\)".*/\1/p')
          custom_id=$(echo "$line" | sed -n 's/.*"custom_id":[[:space:]]*"\([^"]*\)".*/\1/p')
          error_type=$(echo "$line" | sed -n 's/.*"error":[[:space:]]*{[[:space:]]*"type":[[:space:]]*"\([^"]*\)".*/\1/p')
    
          case "$result_type" in
            "succeeded")
              echo "Success! $custom_id"
              ;;
            "errored")
              if [ "$error_type" = "invalid_request" ]; then
                # Request body must be fixed before re-sending request
                echo "Validation error: $custom_id"
              else
                # Request can be retried directly
                echo "Server error: $custom_id"
              fi
              ;;
            "expired")
              echo "Expired: $line"
              ;;
          esac
        done
      done
    
    import anthropic
    
    client = anthropic.Anthropic()
    
    message_batch = client.messages.batches.cancel(
        MESSAGE_BATCH_ID,
    )
    print(message_batch)
    curl https://api.anthropic.com/v1/messages/batches \
         --header "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
         --header "anthropic-version: 2023-06-01" \
         --header "content-type: application/json" \
         --data \
    '{
        "requests": [
            {
                "custom_id": "my-first-request",
                "params": {
                    "model": "claude-opus-4-6",
                    "max_tokens": 1024,
                    "system": [
                        {
                            "type": "text",
                            "text": "You are an AI assistant tasked with analyzing literary works. Your goal is to provide insightful commentary on themes, characters, and writing style.\n"
                        },
                        {
                            "type": "text",
                            "text": "<the entire contents of Pride and Prejudice>",
                            "cache_control": {"type": "ephemeral"}
                        }
                    ],
                    "messages": [
                        {"role": "user", "content": "Analyze the major themes in Pride and Prejudice."}
                    ]
                }
            },
            {
                "custom_id": "my-second-request",
                "params": {
                    "model": "claude-opus-4-6",
                    "max_tokens": 1024,
                    "system": [
                        {
                            "type": "text",
                            "text": "You are an AI assistant tasked with analyzing literary works. Your goal is to provide insightful commentary on themes, characters, and writing style.\n"
                        },
                        {
                            "type": "text",
                            "text": "<the entire contents of Pride and Prejudice>",
                            "cache_control": {"type": "ephemeral"}
                        }
                    ],
                    "messages": [
                        {"role": "user", "content": "Write a summary of Pride and Prejudice."}
                    ]
                }
            }
        ]
    }'