Claude SDK API 使用文档

本文档介绍如何使用 DMXAPI 代理服务调用 Anthropic Claude 模型，支持思考模式（Thinking）功能。

📍 接口地址

https://www.dmxapi.cn

🚀 快速开始

前置要求

• Python 3.7+
• 安装依赖：pip install anthropic

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💻 示例代码

"""
Anthropic Claude API 测试脚本
使用 DMXAPI 代理服务调用 Claude 模型

功能说明：
- 通过 DMXAPI 网关调用 Claude 模型
- 启用思考模式（Thinking）增强模型推理透明度
- 处理并展示模型响应内容

安装依赖：
pip install anthropic
"""

# =============================================================================
# 导入模块
# =============================================================================
from anthropic import Anthropic


# =============================================================================
# 配置参数
# =============================================================================
# API 配置
API_KEY = "sk-****************************************"  # 替换为你的 DMXAPI 密钥
BASE_URL = "https://www.dmxapi.cn"  # DMXAPI 网关地址

# 模型配置
MODEL_NAME = "claude-sonnet-4-6"
MAX_TOKENS = 16000

# 提示信息
USER_MESSAGE = "你好"


# =============================================================================
# 初始化客户端
# =============================================================================
print("🚀 正在初始化 Anthropic 客户端...")

# 创建 Anthropic 客户端实例
# 注意：生产环境中建议将 API_KEY 存储在环境变量中
client = Anthropic(
    api_key=API_KEY,
    base_url=BASE_URL
)

print("✅ 客户端初始化完成")


# =============================================================================
# 发送对话请求
# =============================================================================
print(f"\n📤 正在发送消息到模型 {MODEL_NAME}...")

# 发送对话请求并获取响应
response = client.messages.create(
    model=MODEL_NAME,
    max_tokens=MAX_TOKENS,
    # Opus 4.6 和 Sonnet 4.6 的扩展思维推荐方式是使用自适应思维，可以根据每个请求的复杂性动态地决定何时以及思考多少。
    # 可以用 【thinking: {"type": "adaptive"}】 结合 【effort】 参数来设置它
    # 【effort】：可选择的努力程度：
                # max - Claude 的思考深度不受任何限制（ Opus 4.6 独有）
                # high （默认）- 总是思考，为复杂任务提供深刻的推理。
                # medium - 思维能力适中，对于非常简单的问题可以跳过。
                # low - 减少思考，优先考虑简单任务的速度
    thinking={
        "type": "adaptive",
    },
    output_config={"effort": "high"},
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": USER_MESSAGE
        }
    ]
)

print("✅ 消息发送成功，正在处理响应...")


# =============================================================================
# 处理响应内容
# =============================================================================
print("\n📥 响应内容处理中...")

# 遍历响应中的内容块
for block in response.content:
    if block.type == "thinking":
        # 思考摘要：展示模型的推理过程
        print("\n🧠 思考摘要：")
        print("-" * 50)
        print(block.thinking)
        print("-" * 50)
        
    elif block.type == "text":
        # 最终回复：模型生成的文本内容
        print("\n💬 模型回复：")
        print("=" * 50)
        print(block.text)
        print("=" * 50)

print("\n🎉 响应处理完成！")


# =============================================================================
# 脚本结束
# =============================================================================
print("\n✨ 脚本执行完毕")

📊 返回示例

🚀 正在初始化 Anthropic 客户端...
✅ 客户端初始化完成

📤 正在发送消息到模型 claude-sonnet-4-6...
✅ 消息发送成功，正在处理响应...

📥 响应内容处理中...

🧠 思考摘要：
--------------------------------------------------
The user said "你好" which means "Hello" in Chinese. I'll respond in Chinese.
--------------------------------------------------

💬 模型回复：
==================================================
你好！很高兴见到你！😊 有什么我可以帮助你的吗？
==================================================

🎉 响应处理完成！

✨ 脚本执行完毕

🔧 配置说明

模型参数

• MODEL_NAME: 指定使用的 Claude 模型版本
• MAX_TOKENS: 最大输出 token 数量

安全建议

• 生产环境中请将 API_KEY 存储在环境变量中
• 定期更换 API 密钥以确保安全

📝 注意事项

1. 确保网络连接稳定
2. 检查 API 密钥的有效性
3. 合理设置 token 预算避免超额使用
4. 思考模式会增加响应时间，请根据需求启用

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