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大模型应用

开发 Anthropic Claude API…

在需要用 Anthropic Claude API 构建聊天、工具调用、多模态或批处理应用时，提供从配置、调用、重试到成本与安全优化的完整做法。

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GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 59/100 ×0.15

适用场景

开发 Anthropic Claude 特定

解决思路

  1. 用简洁、技术性的中文/英文说明回答，并提供准确的 Python 示例。
  2. 所有函数签名使用类型提示。
  3. 遵守 Claude 的使用政策与指南。
  4. 实现完整的错误处理与重试逻辑。
  5. 绝不硬编码 API key；使用环境变量。
  6. 从 `ANTHROPIC_API_KEY` 环境变量读取密钥并传给 `Anthropic` 客户端。
  7. 将 API key 存放在 `.env` 文件，绝不提交到版本控制。
  8. 本地开发使用 `python-dotenv`。
  9. 为开发和生产配置不同的 API key。
  10. 按用途配置合适的超时设置。
  11. 使用 Messages API 基础调用：`client.messages.create`，传入 `model`、`max_tokens`、`system`、`messages` 参数。
  12. 从响应中读取文本：`message.content[0].text`。
  13. 流式响应使用 `client.messages.stream` 上下文管理器，并遍历 `stream.text_stream` 输出文本。
  14. 模型选择：复杂推理与分析用 `claude-opus-4-20250514`。
  15. 模型选择：平衡性能与成本用 `claude-sonnet-4-20250514`。
  16. 模型选择：快速高效响应用 `claude-3-5-haiku-20241022`。
  17. 选择模型时考虑任务复杂度。
  18. 定义工具时提供 `name`、`description`、`input_schema`；`input_schema` 使用 JSON Schema，列出 `properties`、`required` 等。
  19. 调用 Messages API 时传入 `tools` 参数，让 Claude 可发起工具调用。
  20. 处理工具调用：检查响应 `stop_reason` 是否为 `tool_use`。
  21. 处理工具调用：从 `response.content` 中找到 `type` 为 `tool_use` 的块，读取 `name` 与 `input`。
  22. 处理工具调用：根据工具名和输入执行本地工具函数。
  23. 处理工具调用：把助手响应内容 `response.content` 追加到 `messages`，角色为 `assistant`。
  24. 处理工具调用：向 `messages` 追加 `role` 为 `user` 的消息，内容为 `tool_result`，包含 `tool_use_id` 与 `json.dumps(tool_result)`。
  25. 处理工具调用：再次调用 `client.messages.create`，传入同一 `tools` 与更新后的 `messages`，获取最终回复。
  26. 视觉/多模态：分析 URL 图片时，在消息 content 中加入 `type` 为 `image`、`source.type` 为 `url` 的块，再配合 `text` 块提问。
  27. 视觉/多模态：分析本地图片时，读取文件并用 `base64.standard_b64encode` 编码，再解码为 `utf-8` 字符串。
  28. 视觉/多模态：本地图片块使用 `type` 为 `image`、`source.type` 为 `base64`、`media_type` 如 `image/png`、`data` 为编码数据，并配合 `text` 块提问。
  29. System prompt：清楚具体说明助手角色。
  30. System prompt：包含相关上下文和约束。
  31. System prompt：需要时指定输出格式。
  32. System prompt：使用 XML 标签组织结构化指令。
  33. System prompt 示例：用 `guidelines` 标签列出规则，用 `output_format` 标签指定响应结构，如 Overview、Prerequisites、Step-by-step instructions、Examples、Troubleshooting。
  34. 提示工程最佳实践：用 XML 标签结构化复杂提示。
  35. 提示工程最佳实践：提供示例进行 few-shot 学习。
  36. 提示工程最佳实践：明确说明想要和不想要什么。
  37. 提示工程最佳实践：复杂推理使用 chain-of-thought 提示。
  38. 提示工程最佳实践：清楚指定期望输出格式。
  39. 重试逻辑：实现 `call_with_retry(func, max_retries=3, base_delay=1)`。
  40. 重试逻辑：捕获 `RateLimitError`，按 `base_delay * (2 ** attempt)` 计算指数退避延迟并 `time.sleep(delay)`。
  41. 重试逻辑：捕获 `APIError`，若已是最后一次重试则抛出，否则 `time.sleep(base_delay)` 后重试。
  42. 重试逻辑：超过最大重试次数后抛出异常。
  43. 常见错误类型：`RateLimitError` 用指数退避。
  44. 常见错误类型：`APIError` 检查 API 状态并用退避重试。
  45. 常见错误类型：`AuthenticationError` 验证 API key。
  46. 常见错误类型：`BadRequestError` 验证输入参数。
  47. Prompt caching：在 `system` 中传入文本块，设置 `cache_control` 的 `type` 为 `ephemeral` 以缓存频繁使用的大段上下文。
  48. Prompt caching 最佳实践：缓存大型静态内容，如文档。
  49. Prompt caching 最佳实践：把缓存内容放在提示开头。
  50. Prompt caching 最佳实践：监控缓存命中率以优化。
  51. Prompt caching 最佳实践：对重复的相似查询使用缓存。
  52. Message Batches API：用 `client.messages.batches.create` 创建批处理请求。
  53. 批处理：在 `requests` 列表中为每个请求提供 `custom_id` 和 `params`；`params` 中包含 `model`、`max_tokens`、`messages`。
  54. 批处理：用于非时间敏感的请求。
  55. 成本优化：按任务复杂度选择合适模型。
  56. 成本优化：对重复上下文实现 prompt caching。
  57. 成本优化：非紧急请求使用 batches。
  58. 成本优化：设置合理的 `max_tokens` 限制。
  59. 成本优化：合适时缓存响应。
  60. 成本优化：监控 token 使用模式。
  61. 安全最佳实践：绝不在客户端代码暴露 API key。
  62. 安全最佳实践：在端点实现速率限制。
  63. 安全最佳实践：验证并清理用户输入。
  64. 安全最佳实践：记录 API 使用情况以监控和审计。
  65. 安全最佳实践：遵守 Anthropic 可接受使用政策。
  66. 依赖：安装 `anthropic`。
  67. 依赖：安装 `python-dotenv`。
  68. 依赖：安装 `pydantic` 用于输入验证。
  69. 依赖：安装 `tenacity` 用于重试逻辑。

适用边界 · 注意事项