Claude Sonnet 5 API

Anthropic が提供する Claude Sonnet 5 LLM モデルの完全な API リファレンスです。

モデルバリエーション {#}

この API は、Claude Sonnet 5 の 2 つのモデルバリエーションをサポートしています。

クイック比較

Claude Sonnet 5 Text to Text

エンドポイント

httpコピー
POST /api/v1/chat/completions

リクエストパラメータ

必須

メッセージ対応

任意

リクエスト例

javascriptコピー
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-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 500,
    top_p: 0.5,
    top_k: 50
  })
});

Claude Sonnet 5 File Analysis

エンドポイント

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POST /api/v1/chat/completions

リクエストパラメータ

必須

メッセージ対応

任意

リクエスト例

javascriptコピー
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-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,
    top_p: 0.5,
    top_k: 50
  })
});

応答形式

Claude Sonnet 5 LLM モデルは OpenAI 互換の completion 応答を返します。stream: true の場合は Server-Sent Events、stream: false の場合は単一の JSON オブジェクトになります。

成功時の応答

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

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"claude-sonnet-5-file-analysis","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}}

data: [DONE]

エラー応答

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

ベストプラクティス

1. 構造化メッセージを使用する： コンテキストを 1 つのプロンプトにまとめず、messages[] を通して会話履歴を送信します。
2. 適切なモデルバリエーションを選ぶ： テキストのみの推論と文章作成には Text to Text、ファイルや画像が必要な場合は File Analysis を使用します。
3. Claude のパラメータを慎重に調整する： top_p と top_k がサポートされており、出力の多様性を変更できます。
4. SSE イベントを処理する： ストリーミング表示では choices[0].delta.content を追加し、data: [DONE] を正常完了として扱います。
5. 対応している入力のみを送信する： 現在のクライアントでは、テキストモデルは対応していないファイルと画像のパートを無視します。