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Analizzatore di codici aeroportuali
Trova ed estrai codici aeroportuali dal testo.
Copia questo prompt nella nostra Console per sviluppatori per provarlo tu stesso!
| Contenuto | |
|---|---|
| Sistema | Il tuo compito è analizzare il testo fornito e identificare eventuali codici aeroportuali menzionati al suo interno. Presenta questi codici aeroportuali come una lista nell'ordine in cui appaiono nel testo. Se non vengono trovati codici aeroportuali, restituisci una lista vuota. |
| Utente | Il mio prossimo viaggio prevede di volare da Seattle ad Amsterdam. Trascorrerò alcuni giorni ad Amsterdam prima di dirigermi a Parigi per un volo di collegamento verso Roma. |
Output di esempio
Output di esempio
Ecco la lista dei codici aeroportuali menzionati nel testo, nell'ordine in cui appaiono:
- SEA (Seattle)
- AMS (Amsterdam)
- CDG (Parigi)
- FCO (Roma)
Richiesta API
Richiesta API
Python
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(
# defaults to os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
api_key="my_api_key",
)
message = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5",
max_tokens=1000,
temperature=0,
system="Il tuo compito è analizzare il testo fornito e identificare eventuali codici aeroportuali menzionati al suo interno. Presenta questi codici aeroportuali come una lista nell'ordine in cui appaiono nel testo. Se non vengono trovati codici aeroportuali, restituisci una lista vuota.",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Il mio prossimo viaggio prevede di volare da Seattle ad Amsterdam. Trascorrerò alcuni giorni ad Amsterdam prima di dirigermi a Parigi per un volo di collegamento verso Roma."
}
]
}
]
)
print(message.content)
TypeScript
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
const anthropic = new Anthropic({
apiKey: "my_api_key", // defaults to process.env["ANTHROPIC_API_KEY"]
});
const msg = await anthropic.messages.create({
model: "claude-sonnet-4-5",
max_tokens: 1000,
temperature: 0,
system: "Il tuo compito è analizzare il testo fornito e identificare eventuali codici aeroportuali menzionati al suo interno. Presenta questi codici aeroportuali come una lista nell'ordine in cui appaiono nel testo. Se non vengono trovati codici aeroportuali, restituisci una lista vuota.",
messages: [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Il mio prossimo viaggio prevede di volare da Seattle ad Amsterdam. Trascorrerò alcuni giorni ad Amsterdam prima di dirigermi a Parigi per un volo di collegamento verso Roma."
}
]
}
]
});
console.log(msg);
AWS Bedrock Python
from anthropic import AnthropicBedrock
# See https://docs.claude.com/claude/reference/claude-on-amazon-bedrock
# for authentication options
client = AnthropicBedrock()
message = client.messages.create(
model="anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0",
max_tokens=1000,
temperature=0,
system="Il tuo compito è analizzare il testo fornito e identificare eventuali codici aeroportuali menzionati al suo interno. Presenta questi codici aeroportuali come una lista nell'ordine in cui appaiono nel testo. Se non vengono trovati codici aeroportuali, restituisci una lista vuota.",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Il mio prossimo viaggio prevede di volare da Seattle ad Amsterdam. Trascorrerò alcuni giorni ad Amsterdam prima di dirigermi a Parigi per un volo di collegamento verso Roma."
}
]
}
]
)
print(message.content)
AWS Bedrock TypeScript
import AnthropicBedrock from "@anthropic-ai/bedrock-sdk";
// See https://docs.claude.com/claude/reference/claude-on-amazon-bedrock
// for authentication options
const client = new AnthropicBedrock();
const msg = await client.messages.create({
model: "anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0",
max_tokens: 1000,
temperature: 0,
system: "Il tuo compito è analizzare il testo fornito e identificare eventuali codici aeroportuali menzionati al suo interno. Presenta questi codici aeroportuali come una lista nell'ordine in cui appaiono nel testo. Se non vengono trovati codici aeroportuali, restituisci una lista vuota.",
messages: [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Il mio prossimo viaggio prevede di volare da Seattle ad Amsterdam. Trascorrerò alcuni giorni ad Amsterdam prima di dirigermi a Parigi per un volo di collegamento verso Roma."
}
]
}
]
});
console.log(msg);
Vertex AI Python
from anthropic import AnthropicVertex
client = AnthropicVertex()
message = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4@20250514",
max_tokens=1000,
temperature=0,
system="Il tuo compito è analizzare il testo fornito e identificare eventuali codici aeroportuali menzionati al suo interno. Presenta questi codici aeroportuali come una lista nell'ordine in cui appaiono nel testo. Se non vengono trovati codici aeroportuali, restituisci una lista vuota.",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Il mio prossimo viaggio prevede di volare da Seattle ad Amsterdam. Trascorrerò alcuni giorni ad Amsterdam prima di dirigermi a Parigi per un volo di collegamento verso Roma."
}
]
}
]
)
print(message.content)
Vertex AI TypeScript
import { AnthropicVertex } from '@anthropic-ai/vertex-sdk';
// Reads from the `CLOUD_ML_REGION` & `ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID` environment variables.
// Additionally goes through the standard `google-auth-library` flow.
const client = new AnthropicVertex();
const msg = await client.messages.create({
model: "claude-sonnet-4@20250514",
max_tokens: 1000,
temperature: 0,
system: "Il tuo compito è analizzare il testo fornito e identificare eventuali codici aeroportuali menzionati al suo interno. Presenta questi codici aeroportuali come una lista nell'ordine in cui appaiono nel testo. Se non vengono trovati codici aeroportuali, restituisci una lista vuota.",
messages: [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Il mio prossimo viaggio prevede di volare da Seattle ad Amsterdam. Trascorrerò alcuni giorni ad Amsterdam prima di dirigermi a Parigi per un volo di collegamento verso Roma."
}
]
}
]
});
console.log(msg);