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Learn AI with Python · 课时

在 Python 中使用 Anthropic Claude API

anthropic.Anthropic()、messages.create()、内容块、扩展思考和流式传输。

在 Python 中使用 Anthropic Claude API 是 CoddyKit 上的免费 Learn AI with Python 课时。 这是第 2 节课，共 4 节。 你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。 这是 Learn AI with Python 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 Learn AI with Python 课程共包含 4 节课。

Anthropic SDK

Anthropic 的 Claude 模型通过 anthropic Python 软件包访问。请使用 pip install anthropic 安装。Claude 擅长长上下文推理、仔细遵循指令以及使用工具。

pip install anthropic

import anthropic

创建客户端

请使用 anthropic.Anthropic() 构建客户端。默认情况下，它会从 ANTHROPIC_API_KEY 环境变量读取您的密钥，从而避免将凭据写入代码。

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# Or explicitly
client = anthropic.Anthropic(api_key="sk-ant-...")

Messages API

Claude 使用 client.messages.create()。与 OpenAI 不同，系统提示词是单独的参数，而不是列表中的一条消息。messages 列表只保存用户和助手的对话轮次。

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    system="You are a concise expert.",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain RAG in one sentence."}]
)

max_tokens 为必填项

一个关键区别是：在 Anthropic API 中，max_tokens 是必填的。它限制 Claude 在回复中最多生成的令牌数。请将其设置为足以容纳预期输出的值，同时它也能防止成本失控。

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=2048,
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about Python."}]
)

读取回复

Claude 会返回一个由内容块组成的 content 列表。对于纯文本，回复位于 message.content[0].text。之所以使用列表，是因为一条回复可能包含多个内容块，例如文本和工具使用请求。

print(message.content[0].text)

# Inspect block type
print(message.content[0].type)  # "text"

对话历史

与其他聊天 API 一样，Claude 没有状态。要继续对话，您需要自行将助手回复和下一轮用户消息 append 到 messages 中。

messages = [{"role": "user", "content": "Hello"}]
resp = client.messages.create(model="claude-opus-4-8", max_tokens=512, messages=messages)

messages.append({"role": "assistant", "content": resp.content[0].text})
messages.append({"role": "user", "content": "Tell me more"})

使用上下文管理器进行流式传输

对于实时输出，Claude 提供了 client.messages.stream()，可通过 with 语句将其用作上下文管理器。这样可以安全地打开和关闭连接。

with client.messages.stream(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Count to five."}]
) as stream:
    pass  # iterate inside

遍历文本流

在 with 代码块中，遍历 stream.text_stream，即可在 Claude 生成文本时接收文本增量。每一项都是可以直接打印的字符串。

with client.messages.stream(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Count to five."}]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

获取最终消息

流式传输结束后，调用 stream.get_final_message() 获取完整组装的消息对象，其中包括用量数据和完整的内容块。

with client.messages.stream(model="claude-opus-4-8", max_tokens=1024,
        messages=[{"role": "user", "content": "Hi"}]) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="")
    final = stream.get_final_message()

令牌用量

回复包含一个 usage 对象，其中有 input_tokens 和 output_tokens。请注意，它们的命名与 OpenAI 不同（OpenAI 使用 prompt/completion），但含义相同：跟踪每次调用的成本。

print(message.usage.input_tokens)
print(message.usage.output_tokens)

OpenAI 与 Anthropic 的区别

请记住以下主要区别：Anthropic 将系统提示词放在单独的参数中，要求提供 max_tokens，从 content[0].text 读取文本，并通过 with 上下文管理器进行流式传输。了解这些区别后，您就能更有信心地在不同提供商之间切换。

快速检查

测试您对 Anthropic 的了解。

回顾：Python 中的 Claude

您创建了 anthropic.Anthropic() 客户端，并使用必填的 max_tokens 和单独的 system 提示词调用了 messages.create()。您从 content[0].text 读取回复，并通过 usage.input_tokens / output_tokens 跟踪成本。

进行流式传输时，您将 client.messages.stream() 用作 with 上下文管理器，遍历 text_stream，并使用 get_final_message() 获取组装后的结果。

常见问题解答

「在 Python 中使用 Anthropic Claude API」课时是免费的吗？

是的 — 「在 Python 中使用 Anthropic Claude API」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 Learn AI with Python 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 Learn AI with Python 课程共包含 4 节课。

「在 Python 中使用 Anthropic Claude API」这节课中我会学到什么？

anthropic.Anthropic()、messages.create()、内容块、扩展思考和流式传输。 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 Learn AI with Python，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

学习 Learn AI with Python 需要有经验吗？

无需任何先前经验。CoddyKit 上的 Learn AI with Python 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。 这是第 2 节课，共 4 节。

「在 Python 中使用 Anthropic Claude API」课时需要多长时间？

大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。

我能在这节 Learn AI with Python 课中编写并运行代码吗？

能。每节 Learn AI with Python 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。

此课程中的所有课时

  1. OpenAI API：chat.completions 与流式传输
  2. 在 Python 中使用 Anthropic Claude API
  3. 使用 LLM 进行函数调用与工具使用
  4. 面向生产环境 LLM 应用的提示词工程
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