Перейти к основному содержанию
POST
/
v1
/
messages
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)
{
  "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
    }
  }
}

Обзор

CometAPI нативно поддерживает API Anthropic Messages, предоставляя прямой доступ к моделям Claude со всеми возможностями, специфичными для Anthropic. Используйте этот endpoint для эксклюзивных возможностей Claude, таких как extended thinking, prompt caching и effort control.

Быстрый старт

Используйте официальный Anthropic SDK — просто укажите base URL на CometAPI:
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)
Для аутентификации поддерживаются заголовки x-api-key и Authorization: Bearer. Официальные Anthropic SDK по умолчанию используют x-api-key.

Extended Thinking

Включите пошаговое рассуждение Claude с помощью параметра thinking. Ответ включает блоки содержимого thinking, показывающие внутреннее рассуждение Claude перед финальным ответом.
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}")
Для thinking требуется минимум budget_tokens 1,024. Tokens thinking учитываются в вашем лимите max_tokens — установите max_tokens достаточно высоким, чтобы вместить и thinking, и сам ответ.

Prompt Caching

Кэшируйте большие system prompts или префиксы диалога, чтобы снизить задержку и стоимость последующих запросов. Добавьте cache_control к блокам содержимого, которые нужно кэшировать:
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..."}],
)
Использование кэша отражается в поле usage ответа:
  • cache_creation_input_tokens — Tokens, записанные в кэш (тарифицируются по более высокой ставке)
  • cache_read_input_tokens — Tokens, прочитанные из кэша (тарифицируются по сниженной ставке)
Для prompt caching требуется минимум 1,024 Tokens в кэшируемом блоке содержимого. Содержимое короче этого порога кэшироваться не будет.

Streaming

Передавайте ответы в режиме Streaming с использованием Server-Sent Events (SSE), установив stream: true. События приходят в следующем порядке:
  1. message_start — содержит метаданные сообщения и начальную статистику usage
  2. content_block_start — отмечает начало каждого блока content
  3. content_block_delta — инкрементальные фрагменты текста (text_delta)
  4. content_block_stop — отмечает конец каждого блока content
  5. message_delta — финальный stop_reason и полный usage
  6. message_stop — сигнализирует о завершении потока
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="")

Управление effort

Управляйте тем, сколько effort Claude вкладывает в генерацию ответа, с помощью output_config.effort:
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"
)

Server Tools

Claude поддерживает серверные инструменты, которые выполняются в инфраструктуре Anthropic:
Получайте и анализируйте содержимое по URL:
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}
    ],
)

Пример ответа

Типичный ответ от Anthropic endpoint в CometAPI:
{
  "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
  }
}

Ключевые отличия от OpenAI-Compatible endpoint

ФункцияAnthropic Messages (/v1/messages)OpenAI-Compatible (/v1/chat/completions)
Extended thinkingпараметр thinking с budget_tokensНедоступно
Prompt cachingcache_control на блоках contentНедоступно
Управление effortoutput_config.effortНедоступно
Web fetch/searchServer Tools (web_fetch, web_search)Недоступно
Заголовок авторизацииx-api-key или BearerТолько Bearer
Формат ответаФормат Anthropic (блоки content)Формат OpenAI (choices, message)
МоделиТолько ClaudeНесколько провайдеров (GPT, Claude, Gemini и т. д.)

Авторизации

x-api-key
string
header
обязательно

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

Заголовки

anthropic-version
string
по умолчанию:2023-06-01

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

Пример:

"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.

Тело

application/json
model
string
обязательно

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

Пример:

"claude-sonnet-4-6"

messages
object[]
обязательно

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.

max_tokens
integer
обязательно

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.

Требуемый диапазон: x >= 1
Пример:

1024

system

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
по умолчанию: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.

Требуемый диапазон: 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.

Требуемый диапазон: 0 <= x <= 1
top_k
integer

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

Требуемый диапазон: x >= 0
stream
boolean
по умолчанию: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.

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.

tool_choice
object

Controls how the model uses tools.

metadata
object

Request metadata for tracking and analytics.

output_config
object

Configuration for output behavior.

service_tier
enum<string>

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

Доступные опции:
auto,
standard_only

Ответ

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.

Доступные опции:
message
role
enum<string>

Always assistant.

Доступные опции:
assistant
content
object[]

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

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.

Доступные опции:
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.