API Claude Sonnet 5
Полное справочное руководство по API для LLM-моделей Claude Sonnet 5 от Anthropic.
Варианты модели
Этот API поддерживает два варианта модели Claude Sonnet 5:
Краткое сравнение
Claude Sonnet 5: текст в текст
Эндпоинт {#}
POST /api/v1/chat/completions
Параметры запроса
Обязательные
Поддержка сообщений
Необязательные
Пример запроса
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: анализ файлов
Эндпоинт
POST /api/v1/chat/completions
Параметры запроса
Обязательные
Поддержка сообщений
Необязательные
Пример запроса
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
})
});
Формат ответа
LLM-модели Claude Sonnet 5 возвращают ответы завершения, совместимые с OpenAI. При stream: true ответ представляет собой события, отправленные сервером; при stream: false — единый объект JSON.
Успешный ответ
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]
Ответ с ошибкой
event: error
data: {"error":{"message":"Authorization is empty","type":"invalid_request_error","code":"1001","param":null}}
Рекомендации
- Используйте структурированные сообщения: Передавайте историю диалога через
messages[], а не объединяйте весь контекст в один промпт.
- Выбирайте подходящий вариант модели: Используйте Text to Text для рассуждений и написания текста без других типов данных, а File Analysis — когда нужны файлы или изображения.
- Тщательно настраивайте параметры Claude:
top_p и top_k поддерживаются и могут менять разнообразие результатов.
- Обрабатывайте события SSE: Добавляйте
choices[0].delta.content для потокового отображения и считайте data: [DONE] успешным завершением.
- Отправляйте только поддерживаемые данные: В текущем клиенте текстовые модели игнорируют неподдерживаемые части с файлами и изображениями.