Claude Sonnet 5.5 API
Referensi API lengkap untuk model LLM Claude Sonnet 5.5 dari Anthropic.
Varian Model
API ini mendukung dua varian model Claude Sonnet 5.5:
Perbandingan Singkat
Claude Sonnet 5.5 Text to Text
Titik Akhir
POST /api/v1/chat/completions
Parameter Permintaan
Wajib
Dukungan Pesan
Opsional
Contoh Permintaan
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
Titik Akhir
POST /api/v1/chat/completions
Parameter Permintaan
Wajib
Dukungan Pesan
Opsional
Contoh Permintaan
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,
})
});
Model LLM Claude Sonnet 5.5 mengembalikan respons penyelesaian yang kompatibel dengan OpenAI. Dengan stream: true, respons berupa peristiwa yang dikirim server (SSE); dengan stream: false, respons berupa satu objek JSON.
Respons Berhasil
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]
Respons Kesalahan
event: error
data: {"error":{"message":"Authorization is empty","type":"invalid_request_error","code":"1001","param":null}}
Praktik Terbaik
- Gunakan pesan terstruktur: Kirim riwayat percakapan melalui
messages[] alih-alih menggabungkan konteks menjadi satu prompt.
- Pilih varian model yang tepat: Gunakan Text to Text untuk penalaran dan penulisan berbasis teks saja, serta File Analysis jika memerlukan berkas atau gambar.
- Atur
max_tokens sesuai kebutuhan: Gunakan parameter ini untuk mengontrol panjang keluaran maksimum.
- Proses peristiwa SSE: Tambahkan isi
choices[0].delta.content untuk tampilan streaming dan perlakukan data: [DONE] sebagai penyelesaian yang berhasil.
- Kirim hanya masukan yang didukung: Pada klien saat ini, model teks mengabaikan bagian berkas dan gambar yang tidak didukung.