TypeScript SDK

Library ini menyediakan akses yang mudah ke Claude API dari TypeScript atau JavaScript.

Instalasi

npm install @anthropic-ai/sdk

Persyaratan

TypeScript >= 5.0 didukung.

Runtime berikut didukung:

• Node.js 20 LTS atau versi yang lebih baru (non-EOL).
• Deno v1.28.0 atau lebih tinggi.
• Bun 1.0 atau lebih baru.
• Cloudflare Workers.
• Vercel Edge Runtime.
• Jest 28 atau lebih tinggi dengan lingkungan "node" ("jsdom" saat ini tidak didukung).
• Nitro v2.6 atau lebih tinggi.
• Browser web: dinonaktifkan secara default untuk menghindari terpaparnya kredensial API rahasia Anda (lihat praktik terbaik kunci API). Aktifkan dukungan browser dengan secara eksplisit mengatur dangerouslyAllowBrowser ke true.

Perhatikan bahwa React Native saat ini tidak didukung.

Jika Anda tertarik dengan lingkungan runtime lain, buka atau berikan upvote pada issue di repositori GitHub.

Penggunaan

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env["ANTHROPIC_API_KEY"] // This is the default and can be omitted
});

const message = await client.messages.create({
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Hello, Claude" }],
  model: "claude-opus-5-5"
});

for (const block of message.content) {
  if (block.type === "text") {
    console.log(block.text);
  }
}

Untuk opsi autentikasi termasuk "Workload Identity Federation" (federasi identitas beban kerja), lihat Autentikasi. Jika kunci API Anda adalah kunci akun pribadi atau akun layanan yang tidak dibatasi pada suatu workspace, atur ID workspace di header permintaan anthropic-workspace-id; Pilih workspace menunjukkan opsi per permintaan untuk SDK ini.

Tipe request dan response

Library ini menyertakan definisi TypeScript untuk semua parameter request dan field response. Anda dapat mengimpor dan menggunakannya seperti ini:

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env["ANTHROPIC_API_KEY"] // This is the default and can be omitted
});

const params: Anthropic.MessageCreateParams = {
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Hello, Claude" }],
  model: "claude-opus-5-5"
};
const message: Anthropic.Message = await client.messages.create(params);

Dokumentasi untuk setiap metode, parameter request, dan field response tersedia dalam docstring dan muncul saat hover di sebagian besar editor modern.

Menghitung token

Anda dapat melihat penggunaan yang tepat untuk request tertentu melalui properti response usage, misalnya:

const message = await client.messages.create({
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Hello, Claude" }],
  model: "claude-opus-5-5"
});
console.log(message.usage);
// { input_tokens: 25, output_tokens: 13 }

Streaming response

SDK menyediakan dukungan untuk streaming response menggunakan "Server-Sent Events" (peristiwa yang dikirim server), atau SSE.

const client = new Anthropic();

const stream = await client.messages.create({
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Hello, Claude" }],
  model: "claude-opus-5-5",
  stream: true
});
for await (const messageStreamEvent of stream) {
  console.log(messageStreamEvent.type);
}

Jika Anda perlu membatalkan stream, Anda dapat melakukan break dari loop atau memanggil stream.controller.abort().

Helper streaming

Library ini menyediakan beberapa kemudahan untuk streaming pesan, misalnya:

const anthropic = new Anthropic();

const stream = anthropic.messages
  .stream({
    model: "claude-opus-5-5",
    max_tokens: 1024,
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: "Say hello there!"
      }
    ]
  })
  .on("text", (text) => {
    console.log(text);
  });

const message = await stream.finalMessage();
console.log(message);

Streaming dengan client.messages.stream(...) menyediakan berbagai helper untuk kemudahan Anda, termasuk event handler dan akumulasi.

Sebagai alternatif, Anda dapat menggunakan client.messages.create({ ..., stream: true }) yang hanya mengembalikan async iterable dari event dalam stream sehingga menggunakan lebih sedikit memori (metode ini tidak membangun objek pesan akhir untuk Anda).

Helper alat

SDK ini menyediakan helper untuk memudahkan pembuatan dan menjalankan alat di Messages API. Anda dapat menggunakan skema Zod atau JSON Schema untuk mendeskripsikan input ke sebuah alat. Anda kemudian dapat menjalankan alat tersebut menggunakan metode client.beta.messages.toolRunner(). Metode ini menangani penerusan input yang dihasilkan oleh model yang dipilih ke alat yang tepat dan meneruskan hasilnya kembali ke model.

Untuk detail lebih lanjut tentang penggunaan alat, lihat Penggunaan alat dengan Claude. Untuk menjalankan alat browser use atau alat computer use dengan SDK ini, lihat Browser dan computer use dengan toolset SDK.

import { betaZodTool } from "@anthropic-ai/sdk/helpers/beta/zod";
import { z } from "zod";

const anthropic = new Anthropic();

const weatherTool = betaZodTool({
  name: "get_weather",
  inputSchema: z.object({
    location: z.string()
  }),
  description: "Get the current weather in a given location",
  run: (input) => {
    return `The weather in ${input.location} is foggy and 60°F`;
  }
});

const finalMessage = await anthropic.beta.messages.toolRunner({
  model: "claude-opus-5-5",
  max_tokens: 1000,
  messages: [{ role: "user", content: "What is the weather in San Francisco?" }],
  tools: [weatherTool]
});

console.log(finalMessage.content);

Error alat

Untuk melaporkan error dari sebuah alat kembali ke model, lemparkan ToolError dari fungsi run. Tidak seperti Error biasa, ToolError menerima content block, sehingga Anda dapat menyertakan gambar atau konten terstruktur lainnya dalam response error:

import { ToolError } from "@anthropic-ai/sdk/lib/tools/BetaRunnableTool";

const screenshotTool = betaZodTool({
  name: "take_screenshot",
  inputSchema: z.object({ url: z.string() }),
  run: async (input) => {
    if (!isValidUrl(input.url)) {
      throw new ToolError(`Invalid URL: ${input.url}`);
    }
    const result = await takeScreenshot(input.url);
    if (result.error) {
      // Sertakan screenshot error agar model dapat melihat apa yang salah
      throw new ToolError([
        { type: "text", text: `Failed to load page: ${result.error}` },
        {
          type: "image",
          source: { type: "base64", data: result.screenshot, media_type: "image/png" }
        }
      ]);
    }
    return {
      type: "image",
      source: { type: "base64", data: result.screenshot, media_type: "image/png" }
    };
  }
});

Jika Error biasa yang dilemparkan, pesannya akan dikonversi menjadi content block teks.

Penggunaan alat

SDK ini menyediakan dukungan untuk penggunaan alat, yang juga dikenal sebagai "function calling" (pemanggilan fungsi). Untuk detail lebih lanjut, lihat Penggunaan alat dengan Claude.

Helper MCP

SDK ini menyediakan helper untuk integrasi dengan server Model Context Protocol (MCP). Helper ini mengonversi tipe MCP ke tipe Claude API, mengurangi boilerplate saat bekerja dengan alat, prompt, dan resource MCP.

import {
  mcpTools,
  mcpMessages,
  mcpResourceToContent,
  mcpResourceToFile
} from "@anthropic-ai/sdk/helpers/beta/mcp";
import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";

const anthropic = new Anthropic();

// Hubungkan ke server MCP
const transport = new StdioClientTransport({ command: "mcp-server", args: [] });
const mcpClient = new Client({ name: "my-client", version: "1.0.0" });
await mcpClient.connect(transport);

// Gunakan prompt MCP
const { messages } = await mcpClient.getPrompt({ name: "my-prompt" });
const response = await anthropic.beta.messages.create({
  model: "claude-opus-5-5",
  max_tokens: 1024,
  messages: mcpMessages(messages)
});
console.log(response.content);

// Gunakan alat MCP dengan toolRunner
const { tools } = await mcpClient.listTools();
const finalMessage = await anthropic.beta.messages.toolRunner({
  model: "claude-opus-5-5",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Use the available tools" }],
  tools: mcpTools(tools, mcpClient)
});
console.log(finalMessage.content);

// Gunakan resource MCP sebagai konten
const resource = await mcpClient.readResource({ uri: "file:///path/to/doc.txt" });
await anthropic.beta.messages.create({
  model: "claude-opus-5-5",
  max_tokens: 1024,
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: [
        mcpResourceToContent(resource),
        { type: "text", text: "Summarize this document" }
      ]
    }
  ]
});

// Unggah resource MCP sebagai file
const fileResource = await mcpClient.readResource({ uri: "file:///path/to/data.json" });
await anthropic.files.upload({ file: mcpResourceToFile(fileResource) });

Penanganan error MCP

Fungsi konversi melemparkan UnsupportedMCPValueError jika nilai MCP tidak didukung oleh Claude API (misalnya, tipe konten yang tidak didukung, tipe MIME yang tidak didukung, tautan resource non-HTTP/HTTPS).

Message batch

SDK ini menyediakan dukungan untuk Pemrosesan batch di bawah namespace client.messages.batches.

Membuat batch

Message Batches menerima array request, di mana setiap objek memiliki identifier custom_id, dan params request yang sama persis dengan Messages API standar:

const batch = await client.messages.batches.create({
  requests: [
    {
      custom_id: "my-first-request",
      params: {
        model: "claude-opus-5-5",
        max_tokens: 1024,
        messages: [{ role: "user", content: "Hello, world" }]
      }
    },
    {
      custom_id: "my-second-request",
      params: {
        model: "claude-opus-5-5",
        max_tokens: 1024,
        messages: [{ role: "user", content: "Hi again, friend" }]
      }
    }
  ]
});

Mendapatkan hasil dari batch

Setelah Message Batch selesai diproses, yang ditandai dengan .processing_status === 'ended', Anda dapat mengakses hasilnya dengan .batches.results()

const results = await client.messages.batches.results(batch.id);
for await (const entry of results) {
  if (entry.result.type === "succeeded") {
    console.log(entry.result.message.content);
  }
}

Unggahan file

Parameter request yang berkaitan dengan unggahan file dapat diteruskan dalam berbagai bentuk:

• File (atau objek dengan struktur yang sama)
• Response dari fetch (atau objek dengan struktur yang sama)
• fs.ReadStream
• nilai kembalian dari helper toFile

Atur tipe konten secara eksplisit karena Files API tidak akan menyimpulkannya untuk Anda:

import fs from "node:fs";
import Anthropic, { toFile } from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic();

// Jika Anda memiliki akses ke Node `fs`, gunakan `fs.createReadStream()`:
await client.files.upload({
  file: await toFile(fs.createReadStream("/path/to/file"), undefined, {
    type: "application/json"
  })
});

// Atau jika Anda memiliki API web `File`, Anda dapat meneruskan instans `File`:
await client.files.upload({
  file: new File(["my bytes"], "file.txt", { type: "text/plain" })
});
// Anda juga dapat meneruskan `Response` dari `fetch`:
await client.files.upload({
  file: await fetch("https://somesite/file")
});

// Atau `Buffer` / `Uint8Array`
await client.files.upload({
  file: await toFile(Buffer.from("my bytes"), "file", { type: "text/plain" })
});
await client.files.upload({
  file: await toFile(new Uint8Array([0, 1, 2]), "file", { type: "text/plain" })
});

Menangani error

Ketika library tidak dapat terhubung ke API, atau jika API mengembalikan kode status yang tidak sukses (yaitu, response 4xx atau 5xx), subclass dari APIError akan dilemparkan:

const message = await client.messages
  .create({
    max_tokens: 1024,
    messages: [{ role: "user", content: "Hello, Claude" }],
    model: "claude-opus-5-5"
  })
  .catch(async (err) => {
    if (err instanceof Anthropic.APIError) {
      console.log(err.status); // 400
      console.log(err.name); // BadRequestError
      console.log(err.headers); // {server: 'nginx', ...}
    } else {
      throw err;
    }
  });

Kode error adalah sebagai berikut:

Request ID

Untuk informasi lebih lanjut tentang debugging request, lihat Request ID.

Semua response objek di SDK menyediakan properti _request_id yang ditambahkan dari header response request-id sehingga Anda dapat dengan cepat mencatat request yang gagal dan melaporkannya kembali ke Anthropic.

const message = await client.messages.create({
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Hello, Claude" }],
  model: "claude-opus-5-5"
});
console.log(message._request_id); // req_018EeWyXxfu5pfWkrYcMdjWG

Percobaan ulang

Error tertentu secara otomatis dicoba ulang 2 kali secara default, dengan "exponential backoff" (jeda eksponensial) yang singkat. Error koneksi (misalnya, karena masalah konektivitas jaringan), 408 Request Timeout, 409 Conflict, 429 Rate Limit, dan error Internal >=500 semuanya dicoba ulang secara default.

Anda dapat menggunakan opsi maxRetries untuk mengonfigurasi atau menonaktifkan ini:

// Konfigurasikan default untuk semua permintaan:
const client = new Anthropic({
  maxRetries: 0 // default is 2
});

// Atau, konfigurasikan per permintaan:
await client.messages.create(
  {
    max_tokens: 1024,
    messages: [{ role: "user", content: "Hello, Claude" }],
    model: "claude-opus-5-5"
  },
  { maxRetries: 5 }
);

Timeout

Secara default, request akan timeout setelah 10 menit. Namun, jika Anda telah menentukan nilai max_tokens yang besar dan tidak menggunakan streaming, timeout default akan dihitung secara dinamis menggunakan rumus:

const minimum = 10 * 60;
const calculated = (60 * 60 * maxTokens) / 128_000;
return calculated < minimum ? minimum * 1000 : calculated * 1000;

yang akan menghasilkan timeout hingga 60 menit, diskalakan berdasarkan parameter max_tokens, kecuali di-override pada tingkat request atau client.

Anda dapat mengonfigurasi ini dengan opsi timeout:

// Konfigurasikan nilai default untuk semua permintaan:
const client = new Anthropic({
  timeout: 20 * 1000 // 20 seconds (default is 10 minutes)
});

// Timpa per permintaan:
await client.messages.create(
  {
    max_tokens: 1024,
    messages: [{ role: "user", content: "Hello, Claude" }],
    model: "claude-opus-5-5"
  },
  { timeout: 5 * 1000 }
);

Saat timeout, APIConnectionTimeoutError akan dilemparkan.

Perhatikan bahwa request yang mengalami timeout akan dicoba ulang dua kali secara default.

Request panjang

Hindari mengatur nilai max_tokens yang besar tanpa menggunakan streaming. Beberapa jaringan mungkin memutus koneksi idle setelah periode waktu tertentu, yang dapat menyebabkan request gagal atau timeout tanpa menerima response dari Anthropic.

SDK ini juga melemparkan error jika request non-streaming diperkirakan berlangsung lebih dari sekitar 10 menit. Meneruskan stream: true atau meng-override opsi timeout pada tingkat client atau request akan menonaktifkan error ini.

Latensi request yang diperkirakan lebih lama dari timeout untuk request non-streaming akan mengakibatkan client memutus koneksi dan mencoba ulang tanpa menerima response.

Ketika didukung oleh implementasi fetch, SDK mengatur opsi TCP socket keep-alive untuk mengurangi dampak timeout koneksi idle pada beberapa jaringan. Ini dapat di-override dengan mengonfigurasi proxy kustom.

Paginasi otomatis

Metode list di Claude API menggunakan paginasi. Anda dapat menggunakan sintaks for await ... of untuk melakukan iterasi item di semua halaman:

async function fetchAllMessageBatches() {
  const allMessageBatches = [];
  // Secara otomatis mengambil halaman berikutnya sesuai kebutuhan.
  for await (const messageBatch of client.messages.batches.list({ limit: 20 })) {
    allMessageBatches.push(messageBatch);
  }
  return allMessageBatches;
}

Sebagai alternatif, Anda dapat meminta satu halaman pada satu waktu:

let page = await client.messages.batches.list({ limit: 20 });
for (const messageBatch of page.data) {
  console.log(messageBatch);
}

// Metode praktis disediakan untuk melakukan paginasi secara manual:
while (page.hasNextPage()) {
  page = await page.getNextPage();
  // ...
}

Header default

SDK secara otomatis mengirimkan header anthropic-version yang diatur ke versi API untuk versi mayor SDK ini (lihat Semantic versioning).

Jika perlu, Anda dapat meng-override-nya dengan mengatur header default per request.

Perlu diketahui bahwa melakukan hal tersebut dapat mengakibatkan tipe yang salah dan perilaku tak terduga atau tidak terdefinisi lainnya di SDK.

const client = new Anthropic();

const message = await client.messages.create(
  {
    max_tokens: 1024,
    messages: [{ role: "user", content: "Hello, Claude" }],
    model: "claude-opus-5-5"
  },
  { headers: { "anthropic-version": "My-Custom-Value" } }
);

Penggunaan lanjutan

Mengakses data Response mentah (misalnya, header)

Response "mentah" yang dikembalikan oleh fetch() dapat diakses melalui metode .asResponse() pada tipe APIPromise yang dikembalikan oleh semua metode. Metode ini langsung kembali segera setelah header untuk response yang sukses diterima dan tidak mengonsumsi body response, sehingga Anda bebas menulis logika parsing atau streaming kustom.

Anda juga dapat menggunakan metode .withResponse() untuk mendapatkan Response mentah beserta data yang telah di-parse. Tidak seperti .asResponse(), metode ini mengonsumsi body, dan kembali setelah body di-parse.

const client = new Anthropic();

const response = await client.messages
  .create({
    max_tokens: 1024,
    messages: [{ role: "user", content: "Hello, Claude" }],
    model: "claude-opus-5-5"
  })
  .asResponse();
console.log(response.headers.get("X-My-Header"));
console.log(response.statusText); // access the underlying Response object

const { data: message, response: raw } = await client.messages
  .create({
    max_tokens: 1024,
    messages: [{ role: "user", content: "Hello, Claude" }],
    model: "claude-opus-5-5"
  })
  .withResponse();
console.log(raw.headers.get("X-My-Header"));
console.log(message.content);

Logging

Level log

Anda dapat mengonfigurasi level log dengan dua cara:

1. Melalui variabel lingkungan ANTHROPIC_LOG
2. Menggunakan opsi client logLevel (meng-override variabel lingkungan jika diatur)

const client = new Anthropic({
  logLevel: "debug" // Show all log messages
});

Level log yang tersedia, dari yang paling verbose hingga paling sedikit:

• 'debug' - Menampilkan pesan debug, info, peringatan, dan error
• 'info' - Menampilkan pesan info, peringatan, dan error
• 'warn' - Menampilkan peringatan dan error (default)
• 'error' - Hanya menampilkan error
• 'off' - Menonaktifkan semua logging

Pada level 'debug', semua request dan response HTTP dicatat, termasuk header dan body. Beberapa header terkait autentikasi disamarkan, tetapi data sensitif dalam body request dan response mungkin masih terlihat.

Logger kustom

Secara default, library ini mencatat log ke globalThis.console. Anda juga dapat menyediakan logger kustom. Sebagian besar library logging didukung, termasuk pino, winston, bunyan, consola, signale, dan @std/log. Jika logger Anda tidak berfungsi, buka issue.

Saat menyediakan logger kustom, opsi logLevel tetap mengontrol pesan mana yang dikeluarkan; pesan di bawah level yang dikonfigurasi tidak akan dikirim ke logger Anda.

import pino from "pino";

const logger = pino();

const client = new Anthropic({
  logger: logger.child({ name: "Anthropic" }),
  logLevel: "debug" // Send all messages to pino, allowing it to filter
});

Tracing OpenTelemetry

Saat aplikasi Anda mendaftarkan tracer provider OpenTelemetry, SDK memancarkan span untuk setiap permintaan yang dikirimnya. Untuk mengirim span ke platform observabilitas Anda, lihat Menyiapkan OpenTelemetry dengan Claude SDK.

Membuat request kustom/tidak terdokumentasi

Library ini diberi tipe untuk akses yang mudah ke API yang terdokumentasi. Jika Anda perlu mengakses endpoint, parameter, atau properti response yang tidak terdokumentasi, library ini tetap dapat digunakan.

Endpoint tidak terdokumentasi

Untuk membuat request ke endpoint yang tidak terdokumentasi, Anda dapat menggunakan client.get, client.post, dan verb HTTP lainnya. Opsi pada client, seperti percobaan ulang, tetap dihormati saat membuat request ini.

await client.post("/some/path", {
  body: { some_prop: "foo" },
  query: { some_query_arg: "bar" }
});

Parameter request tidak terdokumentasi

Untuk membuat request menggunakan parameter yang tidak terdokumentasi, Anda dapat menggunakan // @ts-expect-error pada parameter yang tidak terdokumentasi tersebut. Library ini tidak memvalidasi saat runtime bahwa request sesuai dengan tipenya, sehingga nilai tambahan apa pun yang Anda kirim akan dikirim apa adanya.

client.messages.create({
  // ...
  // @ts-expect-error baz is not yet public
  baz: "undocumented option"
});

Untuk request dengan verb GET, parameter tambahan apa pun akan berada di query; semua request lainnya akan mengirimkan parameter tambahan di body.

Jika Anda ingin mengirimkan argumen tambahan secara eksplisit, Anda dapat melakukannya dengan opsi request query, body, dan headers.

Properti response tidak terdokumentasi

Untuk mengakses properti response yang tidak terdokumentasi, Anda dapat mengakses objek response dengan // @ts-expect-error pada objek response, atau melakukan cast objek response ke tipe yang diperlukan. Seperti halnya parameter request, SDK tidak memvalidasi atau menghapus properti tambahan dari response API.

Menyesuaikan fetch client

Secara default, library ini mengharapkan fungsi fetch global telah didefinisikan.

Jika Anda ingin menggunakan fungsi fetch yang berbeda, Anda dapat melakukan polyfill pada global:

import fetch from "my-fetch";

globalThis.fetch = fetch;

Atau meneruskannya ke client:

import fetch from "my-fetch";

const client = new Anthropic({ fetch });

Opsi fetch

Jika Anda ingin mengatur opsi fetch kustom tanpa meng-override fungsi fetch, Anda dapat menyediakan objek fetchOptions saat membuat client atau membuat request. (Opsi khusus request meng-override opsi client.)

const client = new Anthropic({
  fetchOptions: {
    // Opsi `RequestInit`
  }
});

Mengonfigurasi proxy

Untuk mengubah perilaku proxy, Anda dapat menyediakan fetchOptions kustom yang menambahkan opsi proxy khusus runtime ke request:

import * as undici from "undici";

const proxyAgent = new undici.ProxyAgent("http://localhost:8888");
const client = new Anthropic({
  fetchOptions: {
    dispatcher: proxyAgent
  }
});

const client = new Anthropic({
  fetchOptions: {
    proxy: "http://localhost:8888"
  }
});

import Anthropic from "npm:@anthropic-ai/sdk";

const httpClient = Deno.createHttpClient({ proxy: { url: "http://localhost:8888" } });
const client = new Anthropic({
  fetchOptions: {
    client: httpClient
  }
});

Fitur beta

Fitur beta tersedia sebelum rilis umum untuk mendapatkan umpan balik awal dan menguji fungsionalitas baru. Anda dapat memeriksa ketersediaan semua kemampuan dan alat Claude di Ikhtisar fitur.

Anda dapat mengakses sebagian besar fitur API beta melalui properti beta dari client. Untuk mengaktifkan fitur beta tertentu, Anda perlu menambahkan header beta yang sesuai ke field betas saat membuat pesan.

Misalnya, untuk mengaktifkan pengeditan konteks:

const client = new Anthropic();
const response = await client.beta.messages.create({
  model: "claude-opus-5-5",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Hello, Claude" }],
  betas: ["context-management-2025-06-27"]
});

Dukungan runtime

Integrasi platform

TypeScript SDK mendukung platform berikut:

• Agent Platform: npm install @anthropic-ai/vertex-sdk: Menyediakan client AnthropicVertex
• Bedrock: npm install @anthropic-ai/bedrock-sdk: Menyediakan client AnthropicBedrockMantle, dan AnthropicBedrock untuk jalur bedrock-runtime
• Claude Platform on AWS: npm install @anthropic-ai/aws-sdk: Menyediakan client AnthropicAws. Teruskan workspaceId ke constructor atau atur variabel lingkungan ANTHROPIC_AWS_WORKSPACE_ID. Tersedia dalam beta.
• Foundry: npm install @anthropic-ai/foundry-sdk: Menyediakan client AnthropicFoundry

Gunakan AnthropicBedrockMantle untuk proyek baru; AnthropicBedrock tetap tersedia untuk aplikasi yang sudah ada yang menggunakan Bedrock InvokeModel API.

TypeScript SDK juga mendukung Claude Models on Google Cloud (Anthropic managed) melalui klien AnthropicGoogleCloud. Klien ini masih dalam tahap beta. Untuk menginstalnya, jalankan npm install @anthropic-ai/google-cloud-sdk. Teruskan workspaceId ke konstruktor atau atur variabel lingkungan ANTHROPIC_GOOGLE_CLOUD_WORKSPACE_ID. Lihat Resolusi proyek, lokasi, dan workspace untuk mengetahui cara klien menentukan ID workspace.

Semantic versioning

Setiap versi mayor SDK ini mengirimkan satu versi API dalam header anthropic-version secara default, dan versi mayor baru hadir bersama setiap versi API baru. Versi mayor pertama yang mengirimkan 2026-10-21 adalah 1.0.0; lihat Migrasi ke versi API 2026-10-21.

Paket ini umumnya mengikuti konvensi SemVer, meskipun perubahan tertentu yang tidak kompatibel ke belakang dapat dirilis sebagai versi minor:

1. Perubahan yang hanya memengaruhi tipe statis, tanpa merusak perilaku runtime.
2. Perubahan pada internal library yang secara teknis bersifat publik tetapi tidak dimaksudkan atau didokumentasikan untuk penggunaan eksternal.
3. Perubahan yang tidak diperkirakan akan berdampak pada sebagian besar pengguna dalam praktiknya.

Kompatibilitas ke belakang ditangani dengan serius untuk memastikan Anda dapat mengandalkan pengalaman upgrade yang lancar.

Pertanyaan yang sering diajukan

Lihat repositori GitHub untuk FAQ, issue, dan dukungan komunitas.

Sumber daya tambahan

• Repositori GitHub
• Referensi API
• Streaming Messages
• Penggunaan alat dengan Claude