Anthropic メッセージ

CometAPI を通じて Anthropic Messages API を使用し、extended thinking、prompt caching、tool use、web search/fetch、ストリーミング（Streaming）、effort control を備えた Claude モデルにアクセスします。

POST /v1/messages

Python

Basic

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://api.cometapi.com",
    api_key="<COMETAPI_KEY>",
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    system="You are a helpful assistant.",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello, world"}
    ],
)

print(message.content[0].text)

200

{
  "id": "<string>",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "<string>",
      "thinking": "<string>",
      "signature": "<string>",
      "id": "<string>",
      "name": "<string>",
      "input": {}
    }
  ],
  "model": "<string>",
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": "<string>",
  "usage": {
    "input_tokens": 123,
    "output_tokens": 123,
    "cache_creation_input_tokens": 123,
    "cache_read_input_tokens": 123,
    "cache_creation": {
      "ephemeral_5m_input_tokens": 123,
      "ephemeral_1h_input_tokens": 123
    }
  }
}

​

概要

CometAPI は Anthropic Messages API をネイティブにサポートしており、Anthropic 固有のすべての機能を備えた Claude モデルに直接アクセスできます。extended thinking、prompt caching、effort control など、Claude 専用の機能にはこのエンドポイントを使用してください。

​

クイックスタート

公式の Anthropic SDK を使用し、base URL を CometAPI に設定するだけです:

Python

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://api.cometapi.com",
    api_key="<COMETAPI_KEY>",
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(message.content[0].text)

認証には x-api-key と Authorization: Bearer の両方のヘッダーを使用できます。公式の Anthropic SDK はデフォルトで x-api-key を使用します。

​

Extended Thinking

thinking パラメータを使って、Claude の段階的な推論を有効にします。レスポンスには、最終回答の前に Claude の内部推論を示す thinking content ブロックが含まれます。

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=16000,
    thinking={
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000,
    },
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Prove that there are infinitely many primes."}
    ],
)

for block in message.content:
    if block.type == "thinking":
        print(f"Thinking: {block.thinking[:200]}...")
    elif block.type == "text":
        print(f"Answer: {block.text}")

thinking には最小 1,024 の budget_tokens が必要です。thinking のトークン（Token）は max_tokens 制限に含まれるため、thinking とレスポンスの両方を収められるように max_tokens を十分大きく設定してください。

---

​

Prompt Caching

後続のリクエストでレイテンシとコストを削減するために、大きな system プロンプト（Prompt）や会話の接頭部分をキャッシュできます。キャッシュしたい content ブロックに cache_control を追加します:

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    system=[
        {
            "type": "text",
            "text": "You are an expert code reviewer. [Long detailed instructions...]",
            "cache_control": {"type": "ephemeral"},
        }
    ],
    messages=[{"role": "user", "content": "Review this code..."}],
)

キャッシュの使用状況は、レスポンスの usage フィールドで報告されます:

• cache_creation_input_tokens — キャッシュに書き込まれたトークン（Token）（高い料金で課金）
• cache_read_input_tokens — キャッシュから読み取られたトークン（Token）（割引料金で課金）

prompt caching では、キャッシュ対象の content ブロックに最低 1,024 トークン（Token） が必要です。これより短い content はキャッシュされません。

---

​

ストリーミング（Streaming）

stream: true を設定すると、Server-Sent Events（SSE）を使ってレスポンスをストリーミングできます。イベントは次の順序で到着します。

1. message_start — メッセージのメタデータと初期の usage を含みます
2. content_block_start — 各 content block の開始を示します
3. content_block_delta — 増分のテキストチャンク（text_delta）
4. content_block_stop — 各 content block の終了を示します
5. message_delta — 最終的な stop_reason と完全な usage
6. message_stop — ストリームの終了を示します

with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=256,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="")

---

​

Effort の制御

output_config.effort を使うと、レスポンス生成に Claude がどの程度の effort をかけるかを制御できます。

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Summarize this briefly."}
    ],
    output_config={"effort": "low"},  # "low", "medium", or "high"
)

---

​

サーバーツール

Claude は、Anthropic のインフラ上で実行されるサーバーサイドツールをサポートしています。

Web Fetch

URL からコンテンツを取得して分析します。

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Analyze the content at https://arxiv.org/abs/1512.03385"}
    ],
    tools=[
        {"type": "web_fetch_20250910", "name": "web_fetch", "max_uses": 5}
    ],
)

Web Search

リアルタイム情報を Web 検索します。

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What are the latest developments in AI?"}
    ],
    tools=[
        {"type": "web_search_20250305", "name": "web_search", "max_uses": 5}
    ],
)

---

​

レスポンス例

CometAPI の Anthropic エンドポイントから返される典型的なレスポンス:

{
  "id": "msg_bdrk_01UjHdmSztrL7QYYm7CKBDFB",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Hello!"
    }
  ],
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 19,
    "cache_creation_input_tokens": 0,
    "cache_read_input_tokens": 0,
    "cache_creation": {
      "ephemeral_5m_input_tokens": 0,
      "ephemeral_1h_input_tokens": 0
    },
    "output_tokens": 4
  }
}

---

​

OpenAI 互換エンドポイントとの主な違い

機能	Anthropic Messages (/v1/messages)	OpenAI-Compatible (/v1/chat/completions)
Extended thinking	budget_tokens を伴う thinking パラメータ	利用不可
Prompt caching	content block 上の cache_control	利用不可
Effort control	output_config.effort	利用不可
Web fetch/search	サーバーツール（web_fetch, web_search）	利用不可
Auth header	x-api-key または Bearer	Bearer のみ
Response format	Anthropic 形式（content blocks）	OpenAI 形式（choices, message）
Models	Claude のみ	マルチプロバイダー（GPT, Claude, Gemini など）

承認

x-api-key · string · header · 必須

Your CometAPI key passed via the x-api-key header. Authorization: Bearer <key> is also supported.

ヘッダー

anthropic-version · string · デフォルト: 2023-06-01

The Anthropic API version to use. Defaults to 2023-06-01.

例:

"2023-06-01"

anthropic-beta · string

Comma-separated list of beta features to enable. Examples: max-tokens-3-5-sonnet-2024-07-15, pdfs-2024-09-25, output-128k-2025-02-19.

ボディ

application/json

model · string · 必須

The Claude model to use. See the Models page for current Claude model IDs.

例:

"claude-sonnet-4-6"

messages · object[] · 必須

The conversation messages. Must alternate between user and assistant roles. Each message's content can be a string or an array of content blocks (text, image, document, tool_use, tool_result). There is a limit of 100,000 messages per request.

Show child attributes

max_tokens · integer · 必須

The maximum number of tokens to generate. The model may stop before reaching this limit. When using thinking, the thinking tokens count towards this limit.

必須範囲: x >= 1

例:

1024

system · string object[]

System prompt providing context and instructions to Claude. Can be a plain string or an array of content blocks (useful for prompt caching).

temperature · number · デフォルト: 1

Controls randomness in the response. Range: 0.0–1.0. Use lower values for analytical tasks and higher values for creative tasks. Defaults to 1.0.

必須範囲: 0 <= x <= 1

top_p · number

Nucleus sampling threshold. Only tokens with cumulative probability up to this value are considered. Range: 0.0–1.0. Use either temperature or top_p, not both.

必須範囲: 0 <= x <= 1

top_k · integer

Only sample from the top K most probable tokens. Recommended for advanced use cases only.

必須範囲: x >= 0

stream · boolean · デフォルト: false

If true, stream the response incrementally using Server-Sent Events (SSE). Events include message_start, content_block_start, content_block_delta, content_block_stop, message_delta, and message_stop.

stop_sequences · string[]

Custom strings that cause the model to stop generating when encountered. The stop sequence is not included in the response.

thinking · object

Enable extended thinking — Claude's step-by-step reasoning process. When enabled, the response includes thinking content blocks before the answer. Requires a minimum budget_tokens of 1,024.

Show child attributes

tools · object[]

Tools the model may use. Supports client-defined functions, web search (web_search_20250305), web fetch (web_fetch_20250910), code execution (code_execution_20250522), and more.

Show child attributes

tool_choice · object

Controls how the model uses tools.

Show child attributes

metadata · object

Request metadata for tracking and analytics.

Show child attributes

output_config · object

Configuration for output behavior.

Show child attributes

service_tier · enum<string>

The service tier to use. auto tries priority capacity first, standard_only uses only standard capacity.

利用可能なオプション: auto, standard_only

レスポンス

200 - application/json

Successful response. When stream is true, the response is a stream of SSE events.

id · string

Unique identifier for this message (e.g., msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL).

type · enum<string>

Always message.

利用可能なオプション: message

role · enum<string>

Always assistant.

利用可能なオプション: assistant

content · object[]

The response content blocks. May include text, thinking, tool_use, and other block types.

Show child attributes

model · string

The specific model version that generated this response (e.g., claude-sonnet-4-6).

stop_reason · enum<string>

Why the model stopped generating.

利用可能なオプション: end_turn, max_tokens, stop_sequence, tool_use, pause_turn

stop_sequence · string | null

The stop sequence that caused the model to stop, if applicable.

usage · object

Token usage statistics.

Show child attributes