Claude Sonnet 5.5 API

Anthropic이 제공하는 Claude Sonnet 5.5 LLM 모델의 전체 API 참조 문서입니다.

모델 종류

이 API는 두 가지 Claude Sonnet 5.5 모델을 지원합니다.

간단 비교

Claude Sonnet 5.5 Text to Text

엔드포인트 {#}

http복사
POST /api/v1/chat/completions

요청 매개변수

필수

메시지 지원

선택 사항

요청 예시

javascript복사
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

엔드포인트

http복사
POST /api/v1/chat/completions

요청 매개변수

필수

메시지 지원

선택 사항

요청 예시

javascript복사
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,
  })
});

응답 형식

Claude Sonnet 5.5 LLM 모델은 OpenAI 호환 완성 응답을 반환합니다. stream: true이면 서버 전송 이벤트(SSE)로 응답하고, stream: false이면 단일 JSON 객체로 응답합니다.

성공 응답

text복사
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]

오류 응답

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

모범 사례

1. 구조화된 메시지 사용: 문맥을 하나의 프롬프트로 합치는 대신 messages[]를 통해 대화 기록을 전송합니다.
2. 적절한 모델 선택: 텍스트만 사용하는 추론 및 작성에는 Text to Text를, 파일이나 이미지가 필요한 경우에는 File Analysis를 사용합니다.
3. 필요에 따라 max_tokens 설정: 이 매개변수로 최대 출력 길이를 제어합니다.
4. SSE 이벤트 처리: 스트리밍 표시를 위해 choices[0].delta.content를 이어 붙이고 data: [DONE]을 성공적인 완료로 처리합니다.
5. 지원되는 입력만 전송: 현재 클라이언트에서 텍스트 모델은 지원되지 않는 파일 및 이미지 부분을 무시합니다.