anthropic-api

anthropic-api

目的

このスキルは Anthropic の Claude API と連携し、ツールの使用や拡張コンテキストが必要なタスクで高度な AI モデルを活用します。これにより、関数呼び出しや長文処理などの複雑なやり取りが可能になります。

使用する場面

大規模なドキュメントの分析、ツールを使ったコード生成、複数ステップのワークフローへの対応など、高度な AI 推論を伴う場面でこのスキルを使用します。調査、自動化、インタラクティブなアプリケーションなど、標準的なモデルでは不十分な場合に最適です。

主な機能

• API 経由で Claude モデル（例：claude-3-haiku、claude-3-sonnet）にアクセスし、テキスト生成や補完を行います。
• ツールの使用をサポートし、JSON で定義されたツールに基づいて AI が外部関数を呼び出せます。
• 最大 200K トークンの拡張コンテキストに対応し、長い入力を処理できます。
• インタラクティブなセッション向けに、リアルタイムのストリーミング応答を提供します。
• temperature（0.0-1.0）や top_p（0-1）などのパラメーターを細かく制御できます。

使用パターン

OpenClaw でこのスキルを使用するには、まず API キーを環境変数として設定します（例：export ANTHROPIC_API_KEY=your_key）。モデルやプロンプトなどのパラメーターを渡して、OpenClaw の execute コマンドからスキルを呼び出します。HTTP ベースで連携する場合は、API エンドポイントに POST リクエストを送信します。必ず認証ヘッダーを含めてください。会話履歴を含む "messages" 配列と、関数定義を含む "tools" を JSON リクエストボディに設定します。

主なコマンド/API

• エンドポイント：POST https://api.anthropic.com/v1/messages
• 認証：ヘッダーに 'Authorization: Bearer $ANTHROPIC_API_KEY' を設定します（セキュリティのため、環境変数を使用してください）。
• 主なパラメーター：リクエストボディに "model"（例："claude-3-5-sonnet-20241001"）、"max_tokens"（例：1024）、"temperature"（例：0.7）、および JSON オブジェクトの配列として "tools"（例：[{"name": "get_weather", "description": "Fetch weather data"}]）を含めます。
• CLI の例：テストには curl を使用します：curl -X POST https://api.anthropic.com/v1/messages -H "Authorization: Bearer $ANTHROPIC_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "claude-3-haiku", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'
• コードスニペット（Python）： import requests response = requests.post('https://api.anthropic.com/v1/messages', headers={'Authorization': f'Bearer {os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"]}'}, json={'model': 'claude-3-haiku', 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize this.'}]}) print(response.json())
• 設定形式：OpenClaw では、次のような YAML を使ってスキルの設定から構成します：api_key: $ANTHROPIC_API_KEY, default_model: claude-3-sonnet。

連携に関する注意

OpenClaw では openclaw load anthropic-api を使ってこのスキルを読み込みます。キーをハードコードしないよう、キー用の環境変数（例：ANTHROPIC_API_KEY）を設定してください。ツールと連携する場合は、プロンプト内でツールを JSON 配列として定義し、AI が生成したアクションを処理するためにループ内で応答を処理します。指数バックオフによる再試行ロジックを実装するなどして、アプリケーションがレート制限（例：1 分あたり 10 リクエスト）に対応できるようにしてください。本番環境で使用する前に、サンドボックス環境で連携をテストしてください。

エラー処理

よくあるエラーには、API キーが無効な場合の 401（未認証）があります。$ANTHROPIC_API_KEY が正しく設定されているか確認してください。429（レート制限）が発生した場合は、待機してから遅延を入れて再試行します（例：time.sleep(60)）。400（不正なリクエスト）の場合は、特に "messages" の構造を確認し、JSON ペイロードが有効か検証してください。コードでは try-except ブロックを使用します：try: response = requests.post(...) except requests.exceptions.HTTPError as e: print(f"Error: {e.response.status_code} - {e.response.text}"); if e.response.status_code == 429: retry_after = int(e.response.headers.get('Retry-After', 60)); time.sleep(retry_after).

使用例

1. テキスト補完タスク：要約を生成するには、OpenClaw で次のコマンドを使用します：openclaw execute anthropic-api --prompt "Summarize the key points of quantum computing" --model claude-3-haiku。これにより POST リクエストが送信され、AI の応答が直接返されます。
2. ツール使用例：データを取得するには、ツールを定義して次のようにプロンプトを指定します：openclaw execute anthropic-api --prompt "Get the current weather for New York" --tools '[{"name": "get_weather", "description": "Fetch weather", "parameters": {"location": "string"}}]'。AI はツール呼び出しを返すので、関数を実行して結果を渡すことで処理します。

グラフの関連性

• 関連クラスター：ai-apis
• タグ：ai-apis、api
• 関連スキル：openai-api（AI 機能の比較用）、function-caller（ツール連携の強化用）