Claude Platform Docs
  • Сообщения
  • Управляемые агенты
  • Администрирование

Search...
⌘K
Первые шаги
Введение в ClaudeБыстрый старт
Разработка с Claude
Обзор возможностейИспользование Messages APIПричины остановки и резервный вариантОтказы и резервный вариантРезервный кредит
Возможности модели
Расширенное мышлениеАдаптивное мышлениеУсилиеБюджеты задач (бета)Быстрый режим (исследовательская предварительная версия)Структурированные выходные данныеЦитированиеПотоковая передача сообщенийПакетная обработкаРезультаты поискаПотоковая передача отказовМногоязычная поддержкаЭмбеддинги
Инструменты
ОбзорКак работает использование инструментовРуководство: создание агента с использованием инструментовОпределение инструментовОбработка вызовов инструментовПараллельное использование инструментовTool Runner (SDK)Строгое использование инструментовСерверные инструментыИнструмент веб-поискаИнструмент веб-загрузкиИнструмент выполнения кодаИнструмент советникаИнструмент поиска инструментовИнструмент памятиИнструмент BashИнструмент текстового редактораИнструмент использования компьютераУстранение неполадок
Инфраструктура инструментов
Справочник по инструментамУправление контекстом инструментовКомбинации инструментовИспользование инструментов с кэшированием подсказокПрограммный вызов инструментовДетальная потоковая передача инструментов
Управление контекстом
Контекстные окнаСжатиеРедактирование контекстаКэширование подсказокСистемные сообщения в середине разговораСоздание режима оркестрацииДиагностика кэша (бета)Подсчёт токенов
Работа с файлами
Files APIПоддержка PDF
Навыки
ОбзорБыстрый стартРекомендацииНавыки для предприятийНавыки в API
MCP
Удалённые серверы MCPКоннектор MCP
Claude на облачных платформах
Amazon BedrockAmazon Bedrock (устаревшая версия)Claude Platform на AWSGoogle CloudMicrosoft Foundry

Log in
Использование Messages API
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Claude Platform Docs

Solutions

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

Partners

  • Claude on AWS
  • Claude on Google Cloud

Learn

  • Blog
  • 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
  • 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
Сообщения/Разработка с Claude

Использование Messages API

Практические шаблоны и примеры эффективного использования Messages API

Anthropic предлагает два способа разработки с Claude, каждый из которых подходит для разных сценариев использования:

Messages APIClaude Managed Agents
Что этоПрямой доступ к модели через подсказкиГотовая настраиваемая агентная оболочка, работающая в управляемой инфраструктуре
Лучше всего подходит дляПользовательских агентных циклов и детального контроляДлительных задач и асинхронной работы
ПодробнееДокументация по Messages APIДокументация по Claude Managed Agents

Это руководство охватывает распространённые шаблоны работы с Messages API, включая базовые запросы, многоходовые диалоги, техники предзаполнения и возможности компьютерного зрения. Полные спецификации API см. в справочнике по Messages API.



Эта функция соответствует требованиям Zero Data Retention (ZDR) (нулевого хранения данных). Если у вашей организации действует соглашение ZDR, данные, отправленные через эту функцию, не сохраняются после возврата ответа API.

Базовый запрос и ответ



Параметры сэмплирования temperature, top_p и top_k не поддерживаются в Claude Opus 4.7 и более поздних моделях, включая Claude Opus 4.8. Установка для них значения, отличного от значения по умолчанию, возвращает ошибку 400. Исключите их из тела запроса и вместо этого используйте подсказки для управления поведением модели. См. руководство по миграции.

message = anthropic.Anthropic().messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}],
)
print(message)
Output
{
  "id": "msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Hello!"
    }
  ],
  "model": "claude-opus-4-8",
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 12,
    "output_tokens": 6
  }
}

В Claude Opus 4.7 и более поздних моделях ответы с отказом (stop_reason: "refusal") также включают объект stop_details, указывающий категорию политики, которая вызвала отказ. См. Обработка причин остановки для справки по полям и примера кода обработки.

Несколько ходов диалога

Messages API не хранит состояние, что означает, что вы всегда отправляете в API полную историю диалога. Вы можете использовать этот шаблон для постепенного построения диалога. Предыдущие ходы диалога не обязательно должны фактически исходить от Claude. Вы можете использовать синтетические сообщения assistant.

message = anthropic.Anthropic().messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello, Claude"},
        {"role": "assistant", "content": "Hello!"},
        {"role": "user", "content": "Can you describe LLMs to me?"},
    ],
)
print(message)
Output
{
  "id": "msg_018gCsTGsXkYJVqYPxTgDHBU",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Sure, I'd be happy to provide..."
    }
  ],
  "model": "claude-opus-4-8",
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 30,
    "output_tokens": 309
  }
}

Роль system в сообщениях

В Claude Opus 4.8 вы можете включать сообщения с "role": "system" после хода пользователя (с учётом правил размещения), чтобы добавить новую системную инструкцию в середине диалога. Сообщение system не может быть первым элементом в messages; используйте поле верхнего уровня system для инструкций, которые применяются с самого начала.

Системное сообщение в середине диалога имеет тот же приоритет, что и поле верхнего уровня system, но поскольку оно добавляется в конец истории сообщений, оно не делает недействительным кэшированный префикс, который был до него. Используйте поле верхнего уровня system для инструкций, которые должны применяться с самого первого хода, а системное сообщение в середине диалога — для инструкций, которые становятся актуальными только позже.

См. Системные сообщения в середине диалога для полного руководства, включая информацию о том, как сочетать это с кэшированием подсказок.

Вкладывание слов в уста Claude

Вы можете предварительно заполнить часть ответа Claude в последней позиции списка входных сообщений. Это можно использовать для формирования ответа Claude. В примере ниже используется "max_tokens": 1, чтобы получить от Claude один ответ на вопрос с множественным выбором.



Предзаполнение не поддерживается в Claude Fable 5, Claude Mythos 5, Claude Mythos Preview, Claude Opus 4.8, Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 5 и Claude Sonnet 4.6. Запросы с использованием предзаполнения для этих моделей возвращают ошибку 400. Вместо этого используйте структурированные выводы на моделях, которые их поддерживают, или инструкции в системной подсказке. См. руководство по миграции для шаблонов миграции.

message = anthropic.Anthropic().messages.create(
    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 ("},
    ],
)
print(message)
Output
{
  "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
  }
}

Компьютерное зрение

Claude может читать как текст, так и изображения в запросах. Изображения могут быть предоставлены с использованием типов источников base64, url или file. Тип источника file ссылается на изображение, загруженное через Files API. Поддерживаемые типы медиа: image/jpeg, image/png, image/gif и image/webp. Подробнее см. в руководстве по компьютерному зрению.

import base64
import httpx

# Вариант 1: изображение в кодировке Base64
image_url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a7/Camponotus_flavomarginatus_ant.jpg"
image_media_type = "image/jpeg"
image_data = base64.standard_b64encode(httpx.get(image_url).content).decode("utf-8")

message = anthropic.Anthropic().messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": image_media_type,
                        "data": image_data,
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "What is in the above image?"},
            ],
        }
    ],
)
print(message)

# Вариант 2: изображение по URL-ссылке
message_from_url = anthropic.Anthropic().messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    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?"},
            ],
        }
    ],
)
print(message_from_url)
Output
{
  "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-opus-4-8",
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 1551,
    "output_tokens": 71
  }
}

Дальнейшие шаги

Причины остановки и резервные варианты

Обрабатывайте каждое значение stop_reason и решайте, что делать, когда ответ завершается.


Использование инструментов с Claude

Предоставьте Claude инструменты для вызова внешних сервисов и API из Messages API.


Инструмент управления компьютером

Управляйте окружениями настольных компьютеров с помощью Messages API.


Структурированные выводы

Получайте гарантированный, проверенный по схеме вывод JSON от Claude.

Бюджеты задач

Установите рекомендательный бюджет токенов для всего агентного цикла с помощью output_config.task_budget.

Was this page helpful?

  • Базовый запрос и ответ
  • Несколько ходов диалога
  • Роль system в сообщениях
  • Вкладывание слов в уста Claude
  • Компьютерное зрение
  • Дальнейшие шаги