Anthropic格式API

Constreet提供完全兼容Anthropic Messages API的接口，专为Claude系列模型优化。如果你使用Anthropic官方SDK，只需修改base_url即可无缝切换。

接口地址

https://api.constreet.cc/v1

认证方式

支持两种认证方式：

方式一：x-api-key（推荐）

x-api-key: YOUR_API_KEY

方式二：Authorization

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Messages API

接口说明

Claude的核心对话接口

请求地址

POST /v1/messages

请求示例

curl https://api.constreet.cc/v1/messages \
  -H "content-type: application/json" \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-6",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "用Python写一个二分查找算法"
      }
    ]
  }'

请求参数

参数与可用模型会随上游更新；请结合本页示例，并在调用前通过 API 概览中的模型列表接口确认。

Messages格式

与OpenAI不同，Anthropic的system提示词是独立参数：

{
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "max_tokens": 1024,
  "system": "你是一个Python编程专家",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "写一个快速排序"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "好的，我来写一个Python的快速排序..."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "加上详细注释"
    }
  ]
}

注意：

messages中只能有user和assistant角色
必须以user消息开始
user和assistant消息必须交替出现

响应格式

{
  "id": "msg_123",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "这是Claude的回复内容"
    }
  ],
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "stop_reason": "end_turn",
  "usage": {
    "input_tokens": 25,
    "output_tokens": 150
  }
}

流式输出

设置stream: true启用：

curl https://api.constreet.cc/v1/messages \
  -H "content-type: application/json" \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-6",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}],
    "stream": true
  }'

流式响应事件：

event: message_start
data: {"type":"message_start","message":{"id":"msg_123",...}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","delta":{"type":"text_delta","text":"你"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","delta":{"type":"text_delta","text":"好"}}

event: message_stop
data: {"type":"message_stop"}

支持的模型

支持的模型会动态调整；调用前请通过 API 概览中的模型列表接口确认当前可用模型。

多模态支持

Claude支持图片输入：

图片格式

{
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "image",
          "source": {
            "type": "base64",
            "media_type": "image/jpeg",
            "data": "/9j/4AAQSkZJRg..."
          }
        },
        {
          "type": "text",
          "text": "这张图片里有什么？"
        }
      ]
    }
  ]
}

支持的图片格式：

JPEG
PNG
GIF
WebP

最大图片大小：5MB

代码示例

Python（官方SDK）

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.constreet.cc/v1"
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "写一个Python装饰器"}
    ]
)
print(message.content[0].text)

Python（流式输出）

with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "写一篇文章"}]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

Node.js（官方SDK）

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: 'YOUR_API_KEY',
  baseURL: 'https://api.constreet.cc/v1'
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'claude-sonnet-4-6',
  max_tokens: 1024,
  messages: [
    { role: 'user', content: '写一个快速排序' }
  ]
});
console.log(message.content[0].text);

cURL

curl https://api.constreet.cc/v1/messages \
  -H "content-type: application/json" \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-6",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello, Claude!"}
    ]
  }'

错误处理

错误响应格式

{
  "type": "error",
  "error": {
    "type": "invalid_request_error",
    "message": "错误描述"
  }
}

常见错误类型

常见错误的排查步骤请查看疑难杂症排查指南；仍无法解决时请联系支持。

错误处理示例

from anthropic import Anthropic, APIError

client = Anthropic(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.constreet.cc/v1"
)

try:
    message = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-6",
        max_tokens=1024,
        messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
    )
except APIError as e:
    print(f"错误类型: {e.type}")
    print(f"错误信息: {e.message}")

高级功能

系统提示词

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    system="你是一个Python专家，擅长数据分析和机器学习。",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "如何使用pandas处理缺失值？"}
    ]
)

多轮对话

conversation = [
    {"role": "user", "content": "写一个用户类"},
    {"role": "assistant", "content": "好的，我来写一个User类..."},
    {"role": "user", "content": "加上密码加密功能"}
]

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=conversation
)

图片分析

import base64

with open("image.jpg", "rb") as f:
    image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": "image/jpeg",
                        "data": image_data
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "分析这张架构图"
                }
            ]
        }
    ]
)

最佳实践

合理设置max_tokens

不同模型的最大输出不同：

Opus: 32K
Sonnet: 64K
Haiku: 8K

根据需求设置合适的值，避免浪费。

使用system提示词

将角色设定放在system参数中，而不是messages里：

# ✅ 推荐
system="你是一个Python专家"
messages=[{"role": "user", "content": "写代码"}]

# ❌ 不推荐
messages=[
    {"role": "user", "content": "你是Python专家。写代码"}
]

处理长对话

Claude有200K上下文，但建议：

定期总结对话
删除不重要的历史
使用缓存机制（如果支持）

错误重试

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(
    stop=stop_after_attempt(3),
    wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10)
)
def call_claude():
    return client.messages.create(...)

与OpenAI格式对比

OpenAI 与 Anthropic 格式的端点及示例请分别参考 OpenAI 格式 API 和本页内容。

速率限制

限流策略会随分组和上游模型调整。请在客户端实现退避重试，并以官网模型广场的最新说明为准。

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