Claude Sonnet 5 API

由 Anthropic 提供支持的 Claude Sonnet 5 LLM 模型完整 API 参考。

模型变体

此 API 支持两种 Claude Sonnet 5 模型变体：

快速比较

Claude Sonnet 5 文本到文本

端点

http复制
POST /api/v1/chat/completions

请求参数

必填参数

消息支持

可选参数

请求示例

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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 文件分析

端点

http复制
POST /api/v1/chat/completions

请求参数

必填参数

消息支持

可选参数

请求示例

javascript复制
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
  })
});

响应格式

Claude Sonnet 5 LLM 模型返回与 OpenAI 兼容的补全响应。使用 stream: true 时，响应为服务器发送事件；使用 stream: false 时，响应为单个 JSON 对象。

成功响应

text复制
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]

错误响应

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

最佳实践

1. 使用结构化消息： 通过 messages[] 发送对话历史，而不是将上下文扁平化为一个提示词。
2. 选择正确的模型变体： 纯文本推理和写作使用 Text to Text，需要文件或图像时使用 File Analysis。
3. 谨慎调整 Claude 参数： 支持 top_p 和 top_k，它们会改变输出多样性。
4. 消费 SSE 事件： 追加 choices[0].delta.content 以进行流式显示，并将 data: [DONE] 视为成功完成。
5. 仅发送支持的输入： 当前客户端中的文本模型会忽略不支持的文件和图像部分。