Python SDK

同期および非同期クライアントをサポートするAnthropic Python SDKのインストールと設定

Anthropic Python SDKは、PythonアプリケーションからClaude APIへの便利なアクセスを提供します。同期および非同期の両方の操作、ストリーミング、そしてAmazon Bedrock、Claude Platform on AWS、Google Cloud、Microsoft Foundryとの統合をサポートしています。

インストール

pip install anthropic

プラットフォーム固有の統合や非同期パフォーマンスの向上のためには、extrasを指定してインストールします。

# Amazon Bedrockサポート用
pip install "anthropic[bedrock]"

# Google Cloudサポート用
pip install "anthropic[vertex]"

# Claude Platform on AWSサポート用
pip install "anthropic[aws]"

# Microsoft Foundryサポートは基本パッケージに含まれています

# aiohttpによる非同期パフォーマンス向上用
pip install "anthropic[aiohttp]"

要件

Python 3.10以降が必要です。SDKの0.xリリースからアップグレードする場合は、破壊的変更の一覧についてv1移行ガイドを参照してください。

使用方法

import os
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    # これはデフォルトのため省略可能です
    api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"),
)

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

for block in message.content:
    if block.type == "text":
        print(block.text)

Workload Identity Federationを含む認証オプションについては、認証を参照してください。お使いのAPIキーが複数のワークスペースにアクセスできる個人キーまたはサービスアカウントキーである場合は、anthropic-workspace-idリクエストヘッダーにワークスペースIDを設定してください。ワークスペースを選択するでは、このSDKにおけるリクエストごとのオプションを示しています。

非同期での使用方法

import os
import asyncio
from anthropic import AsyncAnthropic

client = AsyncAnthropic(
    api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"),
)


async def main() -> None:
    message = await client.messages.create(
        max_tokens=1024,
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": "Hello, Claude",
            }
        ],
        model="claude-opus-5",
    )
    print(message.content)


asyncio.run(main())

並行性向上のためのaiohttpの使用

非同期パフォーマンスを向上させるために、デフォルトのhttpx2の代わりにaiohttp HTTPバックエンドを使用できます。

import os
import asyncio
from anthropic import AsyncAnthropic, DefaultAioHttpClient


async def main() -> None:
    async with AsyncAnthropic(
        api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"),
        http_client=DefaultAioHttpClient(),
    ) as client:
        message = await client.messages.create(
            max_tokens=1024,
            messages=[
                {
                    "role": "user",
                    "content": "Hello, Claude",
                }
            ],
            model="claude-opus-5",
        )
        print(message.content)


asyncio.run(main())

ストリーミングレスポンス

SDKは、Server-Sent Events（SSE）を使用した「streaming」（ストリーミング）レスポンスをサポートしています。

client = Anthropic()

stream = client.messages.create(
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Hello, Claude",
        }
    ],
    model="claude-opus-5",
    stream=True,
)
for event in stream:
    print(event.type)

非同期クライアントもまったく同じインターフェースを使用します。

client = AsyncAnthropic()

stream = await client.messages.create(
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Hello, Claude",
        }
    ],
    model="claude-opus-5",
    stream=True,
)
async for event in stream:
    print(event.type)

ストリーミングヘルパー

SDKは、コンテキストマネージャーを使用し、蓄積されたテキストと最終メッセージへのアクセスを提供するストリーミングヘルパーも提供しています。

async def main() -> None:
    async with client.messages.stream(
        max_tokens=1024,
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": "Say hello there!",
            }
        ],
        model="claude-opus-5",
    ) as stream:
        async for text in stream.text_stream:
            print(text, end="", flush=True)
        print()

        message = await stream.get_final_message()
        print(message.to_json())


asyncio.run(main())

client.messages.stream(...)によるストリーミングでは、蓄積やSDK固有のイベントを含むさまざまなヘルパーが利用できます。

あるいは、client.messages.create(..., stream=True)を使用することもできます。これはストリーム内のイベントのイテラブルのみを返し、メモリ使用量が少なくなります（最終的なメッセージオブジェクトを構築しません）。

トークンカウント

usageレスポンスプロパティを通じて、特定のリクエストの正確な使用量を確認できます。

message = client.messages.create(...)
print(message.usage)
# Usage(input_tokens=25, output_tokens=13)

リクエストを行う前にトークンをカウントすることもできます。

count = client.messages.count_tokens(
    model="claude-opus-5", messages=[{"role": "user", "content": "Hello, world"}]
)
print(count.input_tokens)  # 10

ツール使用

このSDKは、関数呼び出しとしても知られる「tool use」（ツール使用）をサポートしています。詳細については、Claudeでのツール使用を参照してください。

ツールヘルパー

SDKは、ツールを純粋なPython関数として定義および実行するためのヘルパーを提供します。@beta_toolデコレーターは、関数のシグネチャとdocstringからツールスキーマを生成します。

import json
from anthropic import Anthropic, beta_tool

client = Anthropic()


@beta_tool
def get_weather(location: str) -> str:
    """Get the weather for a given location.

    Args:
        location: The city and state, for example, San Francisco, CA
    Returns:
        A JSON-encoded string with the location, temperature, and weather condition.
    """
    return json.dumps(
        {
            "location": location,
            "temperature": "68°F",
            "condition": "Sunny",
        }
    )


# tool_runnerを使用してツール呼び出しを自動的に処理します
runner = client.beta.messages.tool_runner(
    max_tokens=1024,
    model="claude-opus-5",
    tools=[get_weather],
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What is the weather in SF?"},
    ],
)
for message in runner:
    print(message)

各イテレーションでAPIリクエストが行われます。レスポンスに指定されたツールのいずれかへの呼び出しが含まれている場合、そのツールは自動的に呼び出され、結果は次のイテレーションでモデルに直接返されます。

メッセージバッチ

このSDKは、client.messages.batchesの下でバッチ処理をサポートしています。

バッチの作成

Message Batchesはリクエストの配列を受け取ります。各オブジェクトにはcustom_id識別子と、標準のMessages APIと同じリクエストparamsが含まれます。

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

バッチからの結果の取得

Message Batchの処理が完了すると（.processing_status == 'ended'で示されます）、.batches.results()で結果にアクセスできます。

client = anthropic.Anthropic()
batch_id = "batch_abc123"
result_stream = client.messages.batches.results(batch_id)
for entry in result_stream:
    if entry.result.type == "succeeded":
        print(entry.result.message.content)

ファイルアップロード

ファイルアップロードに対応するリクエストパラメータは、さまざまな形式で渡すことができます。

PathLikeオブジェクト（例：pathlib.Path）
(filename, content, content_type)のタプル
BinaryIOファイルライクオブジェクト

from pathlib import Path
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()

# ファイルパスを使用してアップロード
client.files.upload(
    file=Path("/path/to/file"),
)

# バイトを使用してアップロード
client.files.upload(
    file=("file.txt", b"my bytes", "text/plain"),
)

非同期クライアントもまったく同じインターフェースを使用します。PathLikeインスタンスを渡すと、ファイルの内容は自動的に非同期で読み込まれます。

エラー処理

ライブラリがAPIに接続できない場合、またはAPIが成功以外のステータスコード（つまり4xxまたは5xxレスポンス）を返した場合、APIErrorのサブクラスが送出されます。

import anthropic
# ...
try:
    message = client.messages.create(
        max_tokens=1024,
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": "Hello, Claude",
            }
        ],
        model="claude-opus-5",
    )
except anthropic.APIConnectionError as e:
    print("The server could not be reached")
    print(e.__cause__)  # an underlying Exception, likely raised within httpx2
except anthropic.RateLimitError as e:
    print("A 429 status code was received; we should back off a bit.")
except anthropic.APIStatusError as e:
    print("Another non-200-range status code was received")
    print(e.status_code)
    print(e.response)

エラーコードは以下のとおりです。

ステータスコード	エラータイプ
400	`BadRequestError`
401	`AuthenticationError`
403	`PermissionDeniedError`
404	`NotFoundError`
409	`ConflictError`
422	`UnprocessableEntityError`
429	`RateLimitError`
>=500	`InternalServerError`
N/A	`APIConnectionError`

リクエストID

リクエストのデバッグの詳細については、リクエストIDを参照してください。

SDKのすべてのオブジェクトレスポンスは、request-idレスポンスヘッダーから追加される_request_idプロパティを提供します。これにより、失敗したリクエストをすばやくログに記録し、Anthropicに報告できます。

message = client.messages.create(
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}],
    model="claude-opus-5",
)
print(message._request_id)  # e.g., req_018EeWyXxfu5pfWkrYcMdjWG

リトライ

特定のエラーは、デフォルトで短い指数バックオフを伴って2回自動的にリトライされます。接続エラー（例：ネットワーク接続の問題による）、408 Request Timeout、409 Conflict、429 Rate Limit、および>=500の内部エラーはすべてデフォルトでリトライされます。

max_retriesオプションを使用して、これを設定または無効化できます。

# すべてのリクエストのデフォルトを設定します:
client = Anthropic(
    max_retries=0,  # default is 2
)

# または、リクエストごとに設定します:
client.with_options(max_retries=5).messages.create(
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}],
    model="claude-opus-5",
)

タイムアウト

デフォルトでは、リクエストは10分後にタイムアウトします。これはtimeoutオプションで設定でき、floatまたはhttpx2.Timeoutオブジェクトを受け付けます。

import httpx2
from anthropic import Anthropic

# すべてのリクエストのデフォルトを設定:
client = Anthropic(
    timeout=20.0,  # 20 seconds (default is 10 minutes)
)

# より細かい制御:
client = Anthropic(
    timeout=httpx2.Timeout(60.0, read=5.0, write=10.0, connect=2.0),
)

# リクエストごとに上書き:
client.with_options(timeout=5.0).messages.create(
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}],
    model="claude-opus-5",
)

タイムアウト時、SDKはAPITimeoutErrorをスローします。

タイムアウトしたリクエストはデフォルトで2回リトライされることに注意してください。

長時間のリクエスト

ストリーミングを使用せずに大きなmax_tokens値を設定することは避けてください。一部のネットワークでは、一定時間後にアイドル接続が切断される場合があり、これによりリクエストが失敗したり、Anthropicからレスポンスを受信せずにタイムアウトしたりする可能性があります。

非ストリーミングリクエストが約10分以上かかると予想される場合、SDKはValueErrorをスローします。stream=Trueを渡すか、クライアントまたはリクエストレベルでtimeoutオプションをオーバーライドすると、このエラーは無効になります。

非ストリーミングリクエストで予想されるリクエストの「latency」（レイテンシ）がタイムアウトより長い場合、クライアントはレスポンスを受信せずに接続を終了してリトライします。

SDKは、一部のネットワークにおけるアイドル接続タイムアウトの影響を軽減するために、TCPソケットキープアライブオプションを設定します。これは、カスタムのhttp_clientオプションをクライアントに渡すことでオーバーライドできます。

自動ページネーション

Claude APIのリストメソッドはページネーションされています。for構文を使用して、すべてのページにわたってアイテムを反復処理できます。

client = Anthropic()

all_batches = []
# 必要に応じて追加のページを自動的に取得します。
for batch in client.messages.batches.list(limit=20):
    all_batches.append(batch)
print(all_batches)

非同期での反復処理の場合：

async def main() -> None:
    all_batches = []
    async for batch in client.messages.batches.list(limit=20):
        all_batches.append(batch)
    print(all_batches)


asyncio.run(main())

あるいは、.has_next_page()、.next_page_info()、または.get_next_page()メソッドを使用して、ページをより細かく制御することもできます。

first_page = await client.messages.batches.list(limit=20)

if first_page.has_next_page():
    print(f"will fetch next page using these details: {first_page.next_page_info()}")
    next_page = await first_page.get_next_page()
    print(f"number of items we just fetched: {len(next_page.data)}")

# 非同期でない場合は `await` を削除してください。

または、返されたデータを直接操作します。

first_page = await client.messages.batches.list(limit=20)

print(f"next page cursor: {first_page.last_id}")
for batch in first_page.data:
    print(batch.id)

# 非同期でない場合は `await` を削除してください。

デフォルトヘッダー

SDKは、2023-06-01に設定されたanthropic-versionヘッダーを自動的に送信します。

必要に応じて、クライアントオブジェクトまたはリクエストごとにデフォルトヘッダーを設定することでオーバーライドできます。

# クライアント上のすべてのリクエストにデフォルトヘッダーを設定
client = Anthropic(
    default_headers={"anthropic-version": "My-Custom-Value"},
)

# またはリクエストごとに上書き
client.messages.with_raw_response.create(
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}],
    model="claude-opus-5",
    extra_headers={"anthropic-version": "My-Custom-Value"},
)

型システム

リクエストパラメータ

ネストされたリクエストパラメータはTypedDictです。レスポンスはPydanticモデルであり、JSONへのシリアライズなどのためのヘルパーメソッドも備えています（v1、v2）。

型付けされたリクエストとレスポンスにより、エディタ内でオートコンプリートとドキュメントが提供されます。バグを早期に発見するためにVS Codeで型エラーを表示したい場合は、python.analysis.typeCheckingModeをbasicに設定してください。

レスポンスモデル

Pydanticモデルを辞書に変換するには、ヘルパーメソッドを使用します。

message = client.messages.create(...)

# JSON文字列に変換
json_str = message.to_json()

# 辞書に変換
data = message.to_dict()

nullフィールドと欠落フィールドの処理

レスポンスでは、明示的にnullであるフィールドと、返されなかった（欠落している）フィールドを区別できます。

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
if response.my_field is None:
    if "my_field" not in response.model_fields_set:
        print("field was not in the response")
    else:
        print("field was null")

高度な使用方法

生のレスポンスデータへのアクセス（例：ヘッダー）

httpx2が返す「生の」Responseには、クライアントの.with_raw_responseプロパティを通じてアクセスできます。これは、レスポンスヘッダーやその他のメタデータにアクセスする場合に便利です。

client = Anthropic()

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

print(response.headers.get("request-id"))
message = (
    response.parse()
)  # get the object that `messages.create()` would have returned
print(message.content)

これらのメソッドはAPIResponseオブジェクトを返します。非同期クライアントではAsyncAPIResponseを返し、.parse()、.read()、.text()、.json()はawaitする必要があります。

レスポンスボディのストリーミング

.with_raw_responseのアプローチでは、リクエストを行った時点でレスポンスボディ全体を即座に読み込みます。代わりにレスポンスボディをストリーミングするには、.with_streaming_responseを使用します。これはコンテキストマネージャーを必要とし、.read()、.text()、.json()、.iter_bytes()、.iter_text()、.iter_lines()、または.parse()を呼び出したときにのみレスポンスボディを読み込みます。非同期クライアントでは、これらは非同期メソッドです。

with client.messages.with_streaming_response.create(
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}],
    model="claude-opus-5",
) as response:
    print(response.headers.get("request-id"))

    for line in response.iter_lines():
        print(line)

レスポンスが確実にクローズされるように、コンテキストマネージャーが必要です。

ロギング

SDKは標準ライブラリのloggingモジュールを使用します。

環境変数ANTHROPIC_LOGをdebugまたはinfoに設定することで、ロギングを有効にできます。

export ANTHROPIC_LOG=debug

カスタム/ドキュメント化されていないリクエストの実行

このライブラリは、ドキュメント化されたAPIに便利にアクセスできるように型付けされています。ドキュメント化されていないエンドポイント、パラメータ、またはレスポンスプロパティにアクセスする必要がある場合でも、ライブラリを使用できます。

ドキュメント化されていないエンドポイント

ドキュメント化されていないエンドポイントにリクエストを行うには、client.get、client.post、およびその他のHTTP動詞を使用できます。これらのリクエストを行う際、リトライなどのクライアントのオプションは尊重されます。

import httpx2

response = client.post(
    "/foo",
    cast_to=httpx2.Response,
    body={"my_param": True},
)

print(response.json())

ドキュメント化されていないリクエストパラメータ

追加のパラメータを明示的に送信したい場合は、extra_query、extra_body、およびextra_headersリクエストオプションを使用できます。

ドキュメント化されていないレスポンスプロパティ

ドキュメント化されていないレスポンスプロパティにアクセスするには、response.unknown_propのように追加フィールドにアクセスできます。また、response.model_extraを使用して、Pydanticモデル上のすべての追加フィールドをdictとして取得することもできます。

HTTPクライアントの設定

SDKは、httpxのAPI互換フォークであるhttpx2を使用してリクエストを送信します。プロキシやトランスポートを含めてHTTPクライアントをカスタマイズするには、独自のhttpx2クライアントをhttp_clientとして渡します。

import httpx2
from anthropic import Anthropic, DefaultHttpxClient

client = Anthropic(
    # または環境変数 `ANTHROPIC_BASE_URL` を使用します
    base_url="http://my.test.server.example.com:8083",
    http_client=DefaultHttpxClient(
        proxy="http://my.test.proxy.example.com",
        transport=httpx2.HTTPTransport(local_address="0.0.0.0"),
    ),
)

with_options()を使用して、リクエストごとにクライアントをカスタマイズすることもできます。

client.with_options(http_client=DefaultHttpxClient(...))

OpenTelemetryのHTTPXClientInstrumentor、Sentryのhttpx統合、respx、pytest-httpxなど、httpx自体にパッチを当てるトレーシングツールやモックツールは、デフォルトではSDKのリクエストを認識しません。これらを使用するには、何かがhttpxをインポートする前に、起動時に一度httpx2.alias_httpx()を呼び出してください。これにより、プロセス全体でimport httpxがhttpx2に解決されるようになります。

HTTPリソースの管理

デフォルトでは、ライブラリはクライアントがガベージコレクションされるたびに、基盤となるHTTP接続をクローズします。必要に応じて.close()メソッドを使用して手動でクライアントをクローズするか、終了時にクローズするコンテキストマネージャーを使用できます。

with Anthropic() as client:
    message = client.messages.create(...)

# HTTPクライアントは自動的にクローズされます

ベータ機能

ベータ機能は、早期のフィードバックを得て新機能をテストするために、一般リリース前に利用可能になります。Claudeのすべての機能とツールの利用可能状況は、Claudeで構築する概要で確認できます。

ほとんどのベータAPI機能には、クライアントのbetaプロパティを通じてアクセスできます。特定のベータ機能を有効にするには、メッセージ作成時に適切なベータヘッダーをbetasフィールドに追加する必要があります。

例えば、コンテキスト編集を有効にするには：

client = Anthropic()

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

プラットフォーム統合

5つのクライアントクラスはすべて、ベースのanthropicパッケージに含まれています。

プロバイダー	クライアント	追加の依存関係
Agent Platform	`from anthropic import AnthropicVertex`	`pip install "anthropic[vertex]"`
Bedrock	`from anthropic import AnthropicBedrockMantle`	`pip install "anthropic[bedrock]"`
Bedrock（`bedrock-runtime`パス）	`from anthropic import AnthropicBedrock`	`pip install "anthropic[bedrock]"`
Claude Platform on AWS	`from anthropic import AnthropicAWS`	`pip install "anthropic[aws]"`
Foundry	`from anthropic import AnthropicFoundry`	なし

AnthropicAWSクライアントはベータ版です。コンストラクタにworkspace_idを渡すか、ANTHROPIC_AWS_WORKSPACE_ID環境変数を設定してください。

新規プロジェクトにはAnthropicBedrockMantleを使用してください。AnthropicBedrockは、BedrockのInvokeModel APIを使用する既存のアプリケーション向けに引き続き提供されます。

セマンティックバージョニング

このパッケージは概ねSemVerの規約に従っていますが、特定の後方互換性のない変更がマイナーバージョンとしてリリースされる場合があります。

実行時の動作を壊すことなく、静的型にのみ影響する変更。
技術的にはパブリックであるが、外部での使用を意図しておらず、ドキュメント化もされていないライブラリ内部への変更。
実際には大多数のユーザーに影響を与えないと予想される変更。

インストールされているバージョンの確認

最新バージョンにアップグレードしたにもかかわらず期待していた新機能が表示されない場合、Python環境がまだ古いバージョンを使用している可能性があります。実行時に使用されているバージョンは、以下で確認できます。

print(anthropic.__version__)

インストール

要件

使用方法

非同期での使用方法

並行性向上のためのaiohttpの使用

ストリーミングレスポンス

ストリーミングヘルパー

トークンカウント

ツール使用

ツールヘルパー

メッセージバッチ

バッチの作成

バッチからの結果の取得

ファイルアップロード

エラー処理

リクエストID

リトライ

タイムアウト

長時間のリクエスト

自動ページネーション

デフォルトヘッダー

型システム

リクエストパラメータ

レスポンスモデル

nullフィールドと欠落フィールドの処理

高度な使用方法

生のレスポンスデータへのアクセス（例：ヘッダー）

レスポンスボディのストリーミング

ロギング

カスタム/ドキュメント化されていないリクエストの実行

ドキュメント化されていないエンドポイント

ドキュメント化されていないリクエストパラメータ

ドキュメント化されていないレスポンスプロパティ

HTTPクライアントの設定

HTTPリソースの管理

ベータ機能

プラットフォーム統合

セマンティックバージョニング

インストールされているバージョンの確認

追加リソース