Claude Sonnet 5.5 API

Référence API complète des modèles LLM Claude Sonnet 5.5 d’Anthropic.

Variantes du modèle

Cette API prend en charge deux variantes de Claude Sonnet 5.5 :

Comparatif rapide

Claude Sonnet 5.5 Text to Text

Point de terminaison

httpCopier
POST /api/v1/chat/completions

Paramètres de la requête

Obligatoires

Types de messages pris en charge

Facultatifs

Exemple de requête

javascriptCopier
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'claude-sonnet-5.5-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 500,
  })
});

Claude Sonnet 5.5 File Analysis

Point de terminaison

httpCopier
POST /api/v1/chat/completions

Paramètres de la requête

Obligatoires

Types de messages pris en charge

Facultatifs

Exemple de requête

javascriptCopier
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'claude-sonnet-5.5-file-analysis',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          { type: 'text', text: 'Summarize the key points of this PDF.' },
          {
            type: 'file',
            file: {
              filename: 'gptproto.pdf',
              file_data: 'https://tos.gptproto.com/resource/gptproto.pdf'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 1000,
  })
});

Format de réponse

Les modèles LLM Claude Sonnet 5.5 renvoient des réponses de complétion compatibles avec OpenAI. Avec stream: true, la réponse utilise les événements envoyés par le serveur (SSE) ; avec stream: false, elle est constituée d’un objet JSON unique.

Réponse réussie

textCopier
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"claude-sonnet-5.5-file-analysis","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"claude-sonnet-5.5-file-analysis","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"Here is a concise summary"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"claude-sonnet-5.5-file-analysis","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"claude-sonnet-5.5-file-analysis","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}}

data: [DONE]

Réponse d’erreur

textCopier
event: error
data: {"error":{"message":"Authorization is empty","type":"invalid_request_error","code":"1001","param":null}}

Bonnes pratiques

1. Utilisez des messages structurés : Transmettez l’historique de conversation via messages[] au lieu de regrouper le contexte dans un seul prompt.
2. Choisissez la bonne variante du modèle : Utilisez Text to Text pour le raisonnement et la rédaction uniquement textuels, et File Analysis lorsque des fichiers ou des images sont nécessaires.
3. Définissez max_tokens selon vos besoins : Utilisez ce paramètre pour contrôler la longueur maximale de sortie.
4. Traitez les événements SSE : Ajoutez le contenu de choices[0].delta.content pour l’affichage en streaming et considérez data: [DONE] comme une fin réussie.
5. Envoyez uniquement des entrées prises en charge : Dans le client actuel, les modèles textuels ignorent les parties fichier et image non prises en charge.