Claude 协议：Anthropic Messages 请求格式与 SDK

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可用模型

• Claude 模型：共 11 个，例如 claude-sonnet-5-5、claude-opus-5-5，开放于 default 与 claude_code 分组，完整列表与价格见总表 Anthropic 部分；
• glm-5.2（claude_code 与 default 分组）：通过本协议调用时，请求与响应的行为与官方 Messages API 基本一致；
• deepseek-v4-pro；
• deepseek-v4-flash 等。

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Claude 模型的使用限制

• 输出长度：单次输出上限 32,768 tokens，max_tokens 设得更大时按上限处理。
• PDF 与文档：暂不支持 document 内容块，先提取文本，再放进 text 块发送。
• 服务器工具：不支持 web_search、web_fetch、code_execution 等 Anthropic 服务器工具，请求会返回 400。
• 其他接口：不提供 /v1/messages/count_tokens、Message Batches 和 Files 接口。
• 停止序列：命中停止序列时，stop_reason 返回 end_turn，stop_sequence 字段为空。
• Haiku 长输入：claude-haiku-5-5 单次输入超过 10 万 tokens（缓存读取与写入的 token 也计入）时，整次请求按长上下文价格计费，见总表的分档价格。

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请求地址与认证

POST https://api.laozhang.ai/v1/messages

export LAOZHANG_API_KEY="替换为你的老张API密钥"

• 必须包含 model、messages 和 max_tokens；
• 系统提示放在顶层 system 字段；
• messages 中只使用 user 和 assistant 两种角色。

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发送消息

curl --fail-with-body --max-time 120 \
  "https://api.laozhang.ai/v1/messages" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2",
    "max_tokens": 1024,
    "system": "你是一名简洁的技术助手。",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "请只回复：连接成功"}
    ]
  }'

import os
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key=os.environ["LAOZHANG_API_KEY"],
    base_url="https://api.laozhang.ai",
    timeout=120.0,
    max_retries=0,
)
message = client.messages.create(
    model="glm-5.2",
    max_tokens=1024,
    system="你是一名简洁的技术助手。",
    messages=[{"role": "user", "content": "请只回复：连接成功"}],
)
for block in message.content:
    if block.type == "text":
        print(block.text)

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读取 content 内容块

{
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {"type": "text", "text": "连接成功"}
  ]
}

• 遍历 content[] 并按 type 处理；
• 需要完整文本时，把所有 text 块按顺序拼接。

jq -r '.content[] | select(.type == "text") | .text' message.json

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流式输出

1. message_start；
2. 每个内容块的 content_block_start / content_block_delta / content_block_stop；
3. message_delta；
4. 最后以 message_stop 结束。

• delta.type 为 text_delta；
• 新增文本在 delta.text。

curl --fail-with-body --max-time 120 -N \
  "https://api.laozhang.ai/v1/messages" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2",
    "max_tokens": 1024,
    "stream": true,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "用三句话介绍一下你自己"}
    ]
  }'

import os
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key=os.environ["LAOZHANG_API_KEY"],
    base_url="https://api.laozhang.ai",
    timeout=120.0,
    max_retries=0,
)
stream = client.messages.create(
    model="glm-5.2",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "用三句话介绍一下你自己"}],
    stream=True,
)
for event in stream:
    if event.type == "content_block_delta" and event.delta.type == "text_delta":
        print(event.delta.text, end="", flush=True)
    elif event.type == "message_stop":
        print("\n[回复结束]")

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":"你好"}}

event: message_stop
data: {"type":"message_stop"}

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工具调用

1. 读取 tool_use 块的 name 和 input，自己执行函数；
2. 把结果放进 tool_result 块发回，tool_use_id 填对应 tool_use 块的 id。

import os
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key=os.environ["LAOZHANG_API_KEY"],
    base_url="https://api.laozhang.ai",
    timeout=120.0,
    max_retries=0,
)
tools = [{
    "name": "get_weather",
    "description": "查询指定城市的当前天气",
    "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {"city": {"type": "string", "description": "城市名"}},
        "required": ["city"],
    },
}]


def get_weather(city):
    # 替换为你的业务逻辑，例如调用天气服务
    return f"{city}：多云，22°C"


messages = [{"role": "user", "content": "上海现在天气怎么样？"}]
for _ in range(5):
    message = client.messages.create(
        model="glm-5.2",
        max_tokens=1024,
        tools=tools,
        messages=messages,
    )
    tool_uses = [block for block in message.content if block.type == "tool_use"]
    if not tool_uses:
        break
    messages.append({"role": "assistant", "content": message.content})
    results = []
    for block in tool_uses:
        if block.name == "get_weather":
            output = get_weather(**block.input)
        else:
            output = f"未知工具：{block.name}"
        results.append({
            "type": "tool_result",
            "tool_use_id": block.id,
            "content": output,
        })
    messages.append({"role": "user", "content": results})

print("".join(block.text for block in message.content if block.type == "text"))

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在 Claude Code 中使用

• ANTHROPIC_BASE_URL 设为 https://api.laozhang.ai（域名根，不加 /v1）；
• 模型选择「兼容端点」包含 Anthropic Messages 的模型 ID，例如 claude-sonnet-5-5 或 glm-5.2。两者都开放于 default 与 claude_code 分组，各分组的用途与权限以控制台说明为准。

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常见错误

• 401：API Key 无效或认证头格式不对。cURL 使用 Authorization: Bearer 加老张API密钥；不要使用控制台账号的 AccessToken。
• 400，提示缺少 max_tokens：Messages 协议要求每个请求都带 max_tokens，在请求体中补上即可。
• SDK 请求发到了 /v1/v1/messages：Anthropic SDK 的 base_url 多写了 /v1。改为 https://api.laozhang.ai，由 SDK 拼接路径。
• 读取 content[0].text 报错或为空：第一个内容块可能是 thinking 或 tool_use，按 type 遍历读取。
• 回复在中途截断：输出达到了 max_tokens 上限，调大该值后重试。
• 声明了 web_search 等服务器工具却没有结果：网关不执行服务器工具，由业务程序执行后回传 tool_result。Claude 模型会直接返回 400，从 tools 中去掉这类工具即可。
• 529，提示上游繁忙：高峰期容量不足，稍后重试。Anthropic SDK 默认会自动重试 529。
• 403 或模型不可用：确认模型 ID 完整、其「兼容端点」包含 Anthropic Messages，且 API Key 所在令牌分组有该模型权限，排查步骤见模型可用性与权限。
• 5xx 或超时：先在调用日志确认请求状态，再决定是否重试。

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相关文档

• Anthropic 官方 Messages API 参考
• Anthropic 官方流式输出说明
• Anthropic 官方工具调用说明
• 模型与价格总表
• OpenAI 协议
• Gemini 协议