TypeScript SDK

Установка и настройка Anthropic TypeScript SDK для Node.js, Deno, Bun и браузерных сред

Эта библиотека предоставляет удобный доступ к Claude API из TypeScript или JavaScript.

Установка

npm install @anthropic-ai/sdk

Требования

Поддерживается TypeScript >= 5.0.

Поддерживаются следующие среды выполнения:

Node.js 20 LTS или более поздние версии (non-EOL).
Deno v1.28.0 или выше.
Bun 1.0 или более поздние версии.
Cloudflare Workers.
Vercel Edge Runtime.
Jest 28 или выше со средой "node" ("jsdom" в настоящее время не поддерживается).
Nitro v2.6 или выше.
Веб-браузеры: по умолчанию отключены, чтобы не раскрывать ваши секретные учётные данные API (см. рекомендации по работе с ключами API). Включите поддержку браузеров, явно установив dangerouslyAllowBrowser в значение true.

Обратите внимание, что React Native в настоящее время не поддерживается.

Если вас интересуют другие среды выполнения, откройте issue или проголосуйте за существующий в репозитории GitHub.

Использование

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);
  }
}

Сведения о вариантах аутентификации, включая Workload Identity Federation, см. в разделе Аутентификация. Если ваш ключ API является ключом персональной или сервисной учётной записи, который не привязан к рабочему пространству, укажите идентификатор рабочего пространства в заголовке запроса anthropic-workspace-id; в разделе Выбор рабочего пространства показан вариант указания для каждого запроса в этом SDK.

Типы запросов и ответов

Эта библиотека включает определения TypeScript для всех параметров запросов и полей ответов. Вы можете импортировать и использовать их следующим образом:

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);

Документация для каждого метода, параметра запроса и поля ответа доступна в docstrings и отображается при наведении курсора в большинстве современных редакторов.

Подсчёт токенов

Вы можете увидеть точное использование для конкретного запроса через свойство ответа usage, например:

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 }

Потоковая передача ответов

SDK поддерживает «streaming» (потоковая передача) ответов с использованием Server-Sent Events (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);
}

Если вам нужно отменить поток, вы можете выйти из цикла с помощью break или вызвать stream.controller.abort().

Вспомогательные средства для потоковой передачи

Эта библиотека предоставляет несколько удобных средств для потоковой передачи сообщений, например:

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);

Потоковая передача с помощью client.messages.stream(...) предоставляет для вашего удобства различные вспомогательные средства, включая обработчики событий и накопление.

В качестве альтернативы вы можете использовать client.messages.create({ ..., stream: true }), который возвращает только асинхронный итерируемый объект событий в потоке и поэтому использует меньше памяти (он не создаёт для вас итоговый объект сообщения).

Вспомогательные средства для инструментов

Этот SDK предоставляет вспомогательные средства, упрощающие создание и запуск инструментов в Messages API. Для описания входных данных инструмента можно использовать схемы Zod или JSON Schema. Затем вы можете запускать эти инструменты с помощью метода client.beta.messages.toolRunner(). Этот метод передаёт входные данные, сгенерированные выбранной моделью, в нужный инструмент и возвращает результат обратно модели.

Подробнее об «tool use» (использование инструментов) см. в разделе Использование инструментов с Claude. Чтобы запустить инструмент browser use или инструмент computer use с этим SDK, см. Browser use и computer use с наборами инструментов 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);

Ошибки инструментов

Чтобы сообщить модели об ошибке инструмента, выбросьте ToolError из функции run. В отличие от обычного Error, ToolError принимает блоки контента, что позволяет включать изображения или другой структурированный контент в ответ об ошибке:

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) {
      // Приложите скриншот ошибки, чтобы модель видела, что пошло не так
      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" }
    };
  }
});

Если выброшен обычный Error, сообщение будет преобразовано в текстовый блок контента.

Использование инструментов

Этот SDK поддерживает использование инструментов, также известное как вызов функций. Подробнее см. в разделе Использование инструментов с Claude.

Вспомогательные средства MCP

Этот SDK предоставляет вспомогательные средства для интеграции с серверами «Model Context Protocol», или MCP. Эти средства преобразуют типы MCP в типы Claude API, сокращая шаблонный код при работе с инструментами, подсказками и ресурсами 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();

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

// Использование подсказок 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);

// Использование инструментов MCP с 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);

// Использование ресурсов MCP в качестве содержимого
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" }
      ]
    }
  ]
});

// Загрузка ресурсов MCP в виде файлов
const fileResource = await mcpClient.readResource({ uri: "file:///path/to/data.json" });
await anthropic.files.upload({ file: mcpResourceToFile(fileResource) });

Обработка ошибок MCP

Функции преобразования выбрасывают UnsupportedMCPValueError, если значение MCP не поддерживается Claude API (например, неподдерживаемый тип контента, неподдерживаемый MIME-тип, ссылка на ресурс не по HTTP/HTTPS).

Пакеты сообщений

Этот SDK поддерживает пакетную обработку в пространстве имён client.messages.batches.

Создание пакета

Message Batches принимает массив запросов, где каждый объект имеет идентификатор custom_id и точно такие же параметры запроса params, как и стандартный Messages API:

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" }]
      }
    }
  ]
});

Получение результатов пакета

После того как Message Batch обработан, на что указывает .processing_status === 'ended', вы можете получить доступ к результатам с помощью .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);
  }
}

Загрузка файлов

Параметры запроса, соответствующие загрузке файлов, можно передавать в различных формах:

File (или объект с такой же структурой)
Response от fetch (или объект с такой же структурой)
fs.ReadStream
возвращаемое значение вспомогательной функции toFile

Явно укажите тип контента, так как Files API не определяет его за вас:

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

const client = new Anthropic();

// Если у вас есть доступ к Node `fs`, используйте `fs.createReadStream()`:
await client.files.upload({
  file: await toFile(fs.createReadStream("/path/to/file"), undefined, {
    type: "application/json"
  })
});

// Или, если у вас есть веб-API `File`, можно передать экземпляр `File`:
await client.files.upload({
  file: new File(["my bytes"], "file.txt", { type: "text/plain" })
});
// Также можно передать `Response` от `fetch`:
await client.files.upload({
  file: await fetch("https://somesite/file")
});

// Или `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" })
});

Обработка ошибок

Когда библиотека не может подключиться к API или если API возвращает код состояния, отличный от успешного (то есть ответ 4xx или 5xx), выбрасывается подкласс APIError:

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;
    }
  });

Коды ошибок следующие:

Код состояния	Тип ошибки
400	`BadRequestError`
401	`AuthenticationError`
403	`PermissionDeniedError`
404	`NotFoundError`
409	`ConflictError`
422	`UnprocessableEntityError`
429	`RateLimitError`
>=500	`InternalServerError`
N/A	`APIConnectionError`

Идентификаторы запросов

Подробнее об отладке запросов см. в разделе Request ID.

Все объектные ответы в SDK предоставляют свойство _request_id, которое берётся из заголовка ответа request-id, чтобы вы могли быстро регистрировать неудачные запросы и сообщать о них в 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

Повторные попытки

Некоторые ошибки по умолчанию автоматически повторяются 2 раза с короткой экспоненциальной задержкой. Ошибки подключения (например, из-за проблем с сетевым соединением), 408 Request Timeout, 409 Conflict, 429 Rate Limit и внутренние ошибки >=500 по умолчанию повторяются.

Вы можете использовать параметр maxRetries, чтобы настроить или отключить это поведение:

// Настройте значение по умолчанию для всех запросов:
const client = new Anthropic({
  maxRetries: 0 // default is 2
});

// Или настройте для отдельного запроса:
await client.messages.create(
  {
    max_tokens: 1024,
    messages: [{ role: "user", content: "Hello, Claude" }],
    model: "claude-opus-5-5"
  },
  { maxRetries: 5 }
);

Тайм-ауты

По умолчанию время ожидания запросов истекает через 10 минут. Однако если вы указали большое значение max_tokens и не используете потоковую передачу, тайм-аут по умолчанию будет вычисляться динамически по формуле:

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

что даст тайм-аут до 60 минут, масштабируемый в зависимости от параметра max_tokens, если он не переопределён на уровне запроса или клиента.

Вы можете настроить это с помощью параметра timeout:

// Настройте значение по умолчанию для всех запросов:
const client = new Anthropic({
  timeout: 20 * 1000 // 20 seconds (default is 10 minutes)
});

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

При истечении тайм-аута выбрасывается APIConnectionTimeoutError.

Обратите внимание, что запросы, у которых истёк тайм-аут, по умолчанию повторяются дважды.

Длительные запросы

Избегайте установки большого значения max_tokens без использования потоковой передачи. Некоторые сети могут разрывать неактивные соединения через определённый период времени, что может привести к сбою запроса или истечению тайм-аута без получения ответа от Anthropic.

Этот SDK также выбрасывает ошибку, если ожидается, что запрос без потоковой передачи будет длиться более примерно 10 минут. Передача stream: true или переопределение параметра timeout на уровне клиента или запроса отключает эту ошибку.

Если ожидаемая «latency» (задержка) запроса без потоковой передачи превышает тайм-аут, клиент разорвёт соединение и повторит попытку, не получив ответа.

Если это поддерживается реализацией fetch, SDK устанавливает параметр TCP socket keep-alive, чтобы уменьшить влияние тайм-аутов неактивных соединений в некоторых сетях. Это можно переопределить, настроив пользовательский прокси.

Автоматическая пагинация

Методы получения списков в Claude API используют пагинацию. Вы можете использовать синтаксис for await ... of для перебора элементов на всех страницах:

async function fetchAllMessageBatches() {
  const allMessageBatches = [];
  // Автоматически загружает дополнительные страницы по мере необходимости.
  for await (const messageBatch of client.messages.batches.list({ limit: 20 })) {
    allMessageBatches.push(messageBatch);
  }
  return allMessageBatches;
}

В качестве альтернативы вы можете запрашивать по одной странице за раз:

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

// Для ручной постраничной навигации предусмотрены вспомогательные методы:
while (page.hasNextPage()) {
  page = await page.getNextPage();
  // ...
}

Заголовки по умолчанию

SDK автоматически отправляет заголовок anthropic-version со значением версии API для данной мажорной версии SDK (см. Семантическое версионирование).

При необходимости вы можете переопределить его, установив заголовки по умолчанию для отдельного запроса.

Имейте в виду, что это может привести к некорректным типам и другому неожиданному или неопределённому поведению 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" } }
);

Расширенное использование

Доступ к необработанным данным Response (например, к заголовкам)

К «необработанному» Response, возвращаемому fetch(), можно получить доступ через метод .asResponse() типа APIPromise, который возвращают все методы. Этот метод возвращает результат сразу после получения заголовков успешного ответа и не потребляет тело ответа, поэтому вы можете свободно писать собственную логику разбора или потоковой передачи.

Вы также можете использовать метод .withResponse(), чтобы получить необработанный Response вместе с разобранными данными. В отличие от .asResponse(), этот метод потребляет тело и возвращает результат после его разбора.

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);

Логирование

Уровни логирования

Вы можете настроить уровень логирования двумя способами:

Через переменную окружения ANTHROPIC_LOG
С помощью параметра клиента logLevel (переопределяет переменную окружения, если задан)

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

Доступные уровни логирования, от наиболее к наименее подробному:

'debug' — показывать отладочные сообщения, информационные сообщения, предупреждения и ошибки
'info' — показывать информационные сообщения, предупреждения и ошибки
'warn' — показывать предупреждения и ошибки (по умолчанию)
'error' — показывать только ошибки
'off' — отключить всё логирование

На уровне 'debug' регистрируются все HTTP-запросы и ответы, включая заголовки и тела. Некоторые заголовки, связанные с аутентификацией, скрываются, но конфиденциальные данные в телах запросов и ответов всё ещё могут быть видны.

Пользовательский логгер

По умолчанию эта библиотека записывает журнал в globalThis.console. Вы также можете предоставить собственный логгер. Поддерживается большинство библиотек логирования, включая pino, winston, bunyan, consola, signale и @std/log. Если ваш логгер не работает, откройте issue.

При использовании пользовательского логгера параметр logLevel по-прежнему определяет, какие сообщения выводятся; сообщения ниже настроенного уровня не будут отправляться в ваш логгер.

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
});

Трассировка OpenTelemetry

Когда ваше приложение регистрирует провайдер трассировщика OpenTelemetry, SDK создаёт спан для каждого отправляемого запроса. Чтобы отправлять спаны на вашу платформу наблюдаемости, см. Настройка OpenTelemetry с Claude SDK.

Выполнение пользовательских/недокументированных запросов

Эта библиотека типизирована для удобного доступа к документированному API. Если вам нужен доступ к недокументированным эндпоинтам, параметрам или свойствам ответа, библиотеку всё равно можно использовать.

Недокументированные эндпоинты

Чтобы выполнять запросы к недокументированным эндпоинтам, вы можете использовать client.get, client.post и другие HTTP-методы. Параметры клиента, такие как повторные попытки, учитываются при выполнении этих запросов.

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

Недокументированные параметры запроса

Чтобы выполнять запросы с недокументированными параметрами, вы можете использовать // @ts-expect-error для недокументированного параметра. Эта библиотека не проверяет во время выполнения, соответствует ли запрос типу, поэтому любые дополнительные значения, которые вы отправляете, будут отправлены как есть.

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

Для запросов с методом GET любые дополнительные параметры будут помещены в строку запроса; все остальные запросы будут отправлять дополнительный параметр в теле.

Если вы хотите явно отправить дополнительный аргумент, вы можете сделать это с помощью параметров запроса query, body и headers.

Недокументированные свойства ответа

Чтобы получить доступ к недокументированным свойствам ответа, вы можете обратиться к объекту ответа с // @ts-expect-error для объекта ответа или привести объект ответа к нужному типу. Как и в случае с параметрами запроса, SDK не проверяет и не удаляет дополнительные свойства из ответа API.

Настройка клиента fetch

По умолчанию эта библиотека ожидает, что определена глобальная функция fetch.

Если вы хотите использовать другую функцию fetch, вы можете либо заменить глобальную с помощью полифилла:

import fetch from "my-fetch";

globalThis.fetch = fetch;

Либо передать её клиенту:

import fetch from "my-fetch";

const client = new Anthropic({ fetch });

Параметры fetch

Если вы хотите задать пользовательские параметры fetch, не переопределяя функцию fetch, вы можете передать объект fetchOptions при создании клиента или выполнении запроса. (Параметры конкретного запроса переопределяют параметры клиента.)

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

Настройка прокси

Чтобы изменить поведение прокси, вы можете передать пользовательские fetchOptions, которые добавляют к запросам параметры прокси, специфичные для среды выполнения:

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
  }
});

Бета-функции

Бета-функции доступны до общего выпуска, чтобы получить ранние отзывы и протестировать новую функциональность. Вы можете проверить доступность всех возможностей и инструментов Claude в обзоре функций.

Доступ к большинству бета-функций API можно получить через свойство beta клиента. Чтобы включить определённую бета-функцию, необходимо добавить соответствующий бета-заголовок в поле betas при создании сообщения.

Например, чтобы включить редактирование контекста:

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"]
});

Поддержка сред выполнения

Интеграции с платформами

TypeScript SDK поддерживает следующие платформы:

Agent Platform: npm install @anthropic-ai/vertex-sdk: предоставляет клиент AnthropicVertex
Bedrock: npm install @anthropic-ai/bedrock-sdk: предоставляет клиент AnthropicBedrockMantle, а также AnthropicBedrock для пути bedrock-runtime
Claude Platform on AWS: npm install @anthropic-ai/aws-sdk: предоставляет клиент AnthropicAws. Передайте workspaceId в конструктор или установите переменную окружения ANTHROPIC_AWS_WORKSPACE_ID. Доступно в бета-версии.
Foundry: npm install @anthropic-ai/foundry-sdk: предоставляет клиент AnthropicFoundry

Используйте AnthropicBedrockMantle для новых проектов; AnthropicBedrock сохраняется для существующих приложений, использующих Bedrock InvokeModel API.

TypeScript SDK также поддерживает Claude Models on Google Cloud (Anthropic managed) через клиент AnthropicGoogleCloud. Этот клиент находится в стадии бета-тестирования. Чтобы установить его, выполните npm install @anthropic-ai/google-cloud-sdk. Передайте workspaceId в конструктор или задайте переменную окружения ANTHROPIC_GOOGLE_CLOUD_WORKSPACE_ID. О том, как клиент определяет идентификатор рабочего пространства, см. в разделе Определение проекта, расположения и рабочего пространства.

Семантическое версионирование

Каждая мажорная версия этого SDK по умолчанию отправляет одну версию API в заголовке anthropic-version, и с каждой новой версией API выходит новая мажорная версия. Первая мажорная версия, отправляющая 2026-10-21, — 1.0.0; см. Переход на версию API 2026-10-21.

Этот пакет в целом следует соглашениям SemVer, хотя некоторые обратно несовместимые изменения могут выпускаться как минорные версии:

Изменения, затрагивающие только статические типы, без нарушения поведения во время выполнения.
Изменения во внутреннем устройстве библиотеки, которые технически являются публичными, но не предназначены и не документированы для внешнего использования.
Изменения, которые, как ожидается, на практике не повлияют на подавляющее большинство пользователей.

К обратной совместимости относятся серьёзно, чтобы вы могли рассчитывать на беспроблемное обновление.

Часто задаваемые вопросы

Ответы на часто задаваемые вопросы, issues и поддержку сообщества см. в репозитории GitHub.

Установка

Требования

Использование

Типы запросов и ответов

Подсчёт токенов

Потоковая передача ответов

Вспомогательные средства для потоковой передачи

Вспомогательные средства для инструментов

Ошибки инструментов

Использование инструментов

Вспомогательные средства MCP

Обработка ошибок MCP

Пакеты сообщений

Создание пакета

Получение результатов пакета

Загрузка файлов

Обработка ошибок

Идентификаторы запросов

Повторные попытки

Тайм-ауты

Длительные запросы

Автоматическая пагинация

Заголовки по умолчанию

Расширенное использование

Доступ к необработанным данным Response (например, к заголовкам)

Логирование

Уровни логирования

Пользовательский логгер

Трассировка OpenTelemetry

Выполнение пользовательских/недокументированных запросов

Недокументированные эндпоинты

Недокументированные параметры запроса

Недокументированные свойства ответа

Настройка клиента fetch

Параметры fetch

Настройка прокси

Бета-функции

Поддержка сред выполнения

Использование в браузере

Интеграции с платформами

Семантическое версионирование

Часто задаваемые вопросы

Дополнительные ресурсы