claude-api

Claude API（Anthropic Messages API）

状态：已可投入生产 最后更新：2025-10-25 依赖项：无（独立 API 技能） 最新版本：@anthropic-ai/[email protected]

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快速入门（5 分钟）

1. 获取 API 密钥

# Sign up at https://console.anthropic.com/
# Navigate to API Keys section
# Create new key and save securely
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."

重要原因：

• 所有请求都需要 API 密钥
• 妥善保管（切勿提交到 git）
• 使用环境变量

2. 安装 SDK（Node.js）

npm install @anthropic-ai/sdk

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const anthropic = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

const message = await anthropic.messages.create({
  model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Hello, Claude!' }],
});

console.log(message.content[0].text);

至关重要：

• 始终在服务端使用（切勿在客户端代码中公开 API 密钥）
• 设置 max_tokens（必需参数）
• 模型名称带有版本号（使用最新稳定版）

3. 或使用直接 API（Cloudflare Workers）

// No SDK needed - use fetch()
const response = await fetch('https://api.anthropic.com/v1/messages', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'x-api-key': env.ANTHROPIC_API_KEY,
    'anthropic-version': '2023-06-01',
    'content-type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
    max_tokens: 1024,
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
  }),
});

const data = await response.json();

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Claude API 完整参考

目录

1. 核心 API
2. 流式响应
3. 提示词缓存
4. 工具使用（函数调用）
5. 视觉能力（图像理解）
6. 扩展思考模式
7. 速率限制
8. 错误处理
9. 平台集成
10. 已知问题

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核心 API（Messages API）

可用模型（2025 年 10 月）

模型	ID	上下文	最适合用途	费用（每 MTok）
Claude Sonnet 4.5	claude-sonnet-4-5-20250929	200k tokens	性能均衡	$3/$15（输入/输出）
Claude 3.7 Sonnet	claude-3-7-sonnet-20250228	2M tokens	扩展思考	$3/$15
Claude Opus 4	claude-opus-4-20250514	200k tokens	能力最强	$15/$75
Claude 3.5 Haiku	claude-3-5-haiku-20241022	200k tokens	快速且经济	$1/$5

创建基本消息

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const anthropic = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

const message = await anthropic.messages.create({
  model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
  max_tokens: 1024,
  messages: [
    { role: 'user', content: 'Explain quantum computing in simple terms' }
  ],
});

console.log(message.content[0].text);

多轮对话

const messages = [
  { role: 'user', content: 'What is the capital of France?' },
  { role: 'assistant', content: 'The capital of France is Paris.' },
  { role: 'user', content: 'What is its population?' },
];

const message = await anthropic.messages.create({
  model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
  max_tokens: 1024,
  messages,
});

系统提示词

const message = await anthropic.messages.create({
  model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
  max_tokens: 1024,
  system: 'You are a helpful Python coding assistant. Always provide type hints and docstrings.',
  messages: [
    { role: 'user', content: 'Write a function to sort a list' }
  ],
});

至关重要：

• 系统提示词必须放在消息数组之前
• 系统提示词会设定整个对话的行为
• 长度可以为 1-10k tokens（会占用上下文窗口）

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流式响应（SSE）

使用 SDK 流辅助工具

const stream = anthropic.messages.stream({
  model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Write a short story' }],
});

// Method 1: Event listeners
stream
  .on('text', (text) => {
    process.stdout.write(text);
  })
  .on('message', (message) => {
    console.log('\n\nFinal message:', message);
  })
  .on('error', (error) => {
    console.error('Stream error:', error);
  });

// Wait for completion
await stream.finalMessage();

手动迭代流

const stream = await anthropic.messages.create({
  model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Explain AI' }],
  stream: true,
});

for await (const event of stream) {
  if (event.type === 'content_block_delta' && event.delta.type === 'text_delta') {
    process.stdout.write(event.delta.text);
  }
}

流事件类型

事件	触发时机	使用场景
message_start	消息开始	初始化 UI
content_block_start	新内容块开始	跟踪内容块
content_block_delta	收到文本片段	显示文本
content_block_stop	内容块完成	格式化内容块
message_delta	元数据更新	更新停止原因
message_stop	消息完成	完成 UI

Cloudflare Workers 流式处理

export default {
  async fetch(request: Request, env: Env): Promise<Response> {
    const response = await fetch('https://api.anthropic.com/v1/messages', {
      method: 'POST',
      headers: {
        'x-api-key': env.ANTHROPIC_API_KEY,
        'anthropic-version': '2023-06-01',
        'content-type': 'application/json',
      },
      body: JSON.stringify({
        model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
        max_tokens: 1024,
        messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
        stream: true,
      }),
    });

    // Return SSE stream directly
    return new Response(response.body, {
      headers: {
        'Content-Type': 'text/event-stream',
        'Cache-Control': 'no-cache',
        'Connection': 'keep-alive',
      },
    });
  },
};

至关重要：

• 初始 200 响应发出后仍可能发生错误
• 始终实现错误事件处理程序
• 使用 stream.abort() 取消
• 设置正确的 Content-Type 标头

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提示词缓存（⭐ 节省 90% 费用）

概述

提示词缓存允许你缓存频繁使用的上下文（系统提示词、文档、代码库），从而：

• 降低 90% 的费用（缓存读取费用为输入 tokens 价格的 10%）
• 降低 85% 的延迟（缩短首个 token 的生成时间）
• 缓存有效期：5 分钟（默认）或 1 小时（可配置）

最低要求

• Claude 3.5 Sonnet：至少 1,024 tokens
• Claude 3.5 Haiku：至少 2,048 tokens

基本提示词缓存

const message = await anthropic.messages.create({
  model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
  max_tokens: 1024,
  system: [
    {
      type: 'text',
      text: 'You are an AI assistant analyzing the following codebase...',
    },
    {
      type: 'text',
      text: LARGE_CODEBASE_CONTENT, // 50k tokens
      cache_control: { type: 'ephemeral' },
    },
  ],
  messages: [
    { role: 'user', content: 'Explain the auth module' }
  ],
});

// Check cache usage
console.log('Cache read tokens:', message.usage.cache_read_input_tokens);
console.log('Cache creation tokens:', message.usage.cache_creation_input_tokens);

在消息中缓存

const message = await anthropic.messages.create({
  model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
  max_tokens: 1024,
  messages: [
    {
      role: 'user',
      content: [
        {
          type: 'text',
          text: 'Analyze this documentation:',
        },
        {
          type: 'text',
          text: LONG_DOCUMENTATION, // 20k tokens
          cache_control: { type: 'ephemeral' },
        },
        {
          type: 'text',
          text: 'What are the main API endpoints?',
        },
      ],
    },
  ],
});

多轮缓存（聊天机器人模式）

// First request - creates cache
const message1 = await anthropic.messages.create({
  model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
  max_tokens: 1024,
  system: [
    {
      type: 'text',
      text: SYSTEM_INSTRUCTIONS,
      cache_control: { type: 'ephemeral' },
    },
  ],
  messages: [
    { role: 'user', content: 'Hello!' }
  ],
});

// Second request - hits cache (within 5 minutes)
const message2 = await anthropic.messages.create({
  model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
  max_tokens: 1024,
  system: [
    {
      type: 'text',
      text: SYSTEM_INSTRUCTIONS, // Same content = cache hit
      cache_control: { type: 'ephemeral' },
    },
  ],
  messages: [
    { role: 'user', content: 'Hello!' },
    { role: 'assistant', content: message1.content[0].text },
    { role: 'user', content: 'Tell me a joke' },
  ],
});

费用对比

Without Caching:
- 100k input tokens = 100k × $3/MTok = $0.30

With Caching (after first request):
- Cache write: 100k × $3.75/MTok = $0.375 (first request)
- Cache read: 100k × $0.30/MTok = $0.03 (subsequent requests)
- Savings: 90% per request after first

至关重要：

• cache_control 必须放在可缓存内容的最后一个块上
• 内容完全相同的请求之间会共享缓存
• 监控 cache_creation_input_tokens 与 cache_read_input_tokens
• 每次使用都会刷新 5 分钟的 TTL

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工具使用（函数调用）

基本工具定义

const tools = [
  {
    name: 'get_weather',
    description: 'Get the current weather in a given location',
    input_schema: {
      type: 'object',
      properties: {
        location: {
          type: 'string',
          description: 'City name, e.g. San Francisco, CA',
        },
        unit: {
          type: 'string',
          enum: ['celsius', 'fahrenheit'],
          description: 'Temperature unit',
        },
      },
      required: ['location'],
    },
  },
];

const message = await anthropic.messages.create({
  model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
  max_tokens: 1024,
  tools,
  messages: [{ role: 'user', content: 'What is the weather in NYC?' }],
});

if (message.stop_reason === 'tool_use') {
  const toolUse = message.content.find(block => block.type === 'tool_use');
  console.log('Claude wants to use:', toolUse.name);
  console.log('With parameters:', toolUse.input);
}

工具执行循环

async function chatWithTools(userMessage: string) {
  const messages = [{ role: 'user', content: userMessage }];

  while (true) {
    const response = await anthropic.messages.create({
      model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
      max_tokens: 1024,
      tools,
      messages,
    });

    // Add assistant response
    messages.push({
      role: 'assistant',
      content: response.content,
    });

    // Check if tools need to be executed
    if (response.stop_reason === 'tool_use') {
      const toolResults = [];

      for (const block of response.content) {
        if (block.type === 'tool_use') {
          // Execute tool
          const result = await executeToolFunction(block.name, block.input);

          toolResults.push({
            type: 'tool_result',
            tool_use_id: block.id,
            content: JSON.stringify(result),
          });
        }
      }

      // Add tool results
      messages.push({
        role: 'user',
        content: toolResults,
      });
    } else {
      // Final response
      return response.content.find(block => block.type === 'text')?.text;
    }
  }
}

Beta 工具运行器（SDK 助手）

import { betaZodTool } from '@anthropic-ai/sdk/helpers/zod';
import { z } from 'zod';

const weatherTool = betaZodTool({
  name: 'get_weather',
  inputSchema: z.object({
    location: z.string(),
    unit: z.enum(['celsius', 'fahrenheit']).optional(),
  }),
  description: 'Get the current weather in a given location',
  run: async (input) => {
    // Execute actual API call
    const weather = await fetchWeatherAPI(input.location, input.unit);
    return `The weather in ${input.location} is ${weather.temp}°${input.unit || 'F'}`;
  },
});

const finalMessage = await anthropic.beta.messages.toolRunner({
  model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
  max_tokens: 1000,
  messages: [{ role: 'user', content: 'What is the weather in San Francisco?' }],
  tools: [weatherTool],
});

console.log(finalMessage.content[0].text);

关键：

• 工具架构必须是有效的 JSON Schema
• tool_use_id 必须与 tool_result 中的值匹配
• 妥善处理工具执行错误
• 设置合理的 max_iterations 以防止循环

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视觉（图像理解）

支持的图像格式

• 格式：JPEG、PNG、WebP、GIF（非动画）
• 最大大小：每张图像 5MB
• 输入方式：Base64 编码、URL（如果可访问）

单张图像

import fs from 'fs';

const imageData = fs.readFileSync('./photo.jpg', 'base64');

const message = await anthropic.messages.create({
  model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
  max_tokens: 1024,
  messages: [
    {
      role: 'user',
      content: [
        {
          type: 'image',
          source: {
            type: 'base64',
            media_type: 'image/jpeg',
            data: imageData,
          },
        },
        {
          type: 'text',
          text: 'What is in this image?',
        },
      ],
    },
  ],
});

多张图像

const message = await anthropic.messages.create({
  model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
  max_tokens: 1024,
  messages: [
    {
      role: 'user',
      content: [
        {
          type: 'text',
          text: 'Compare these two images:',
        },
        {
          type: 'image',
          source: {
            type: 'base64',
            media_type: 'image/jpeg',
            data: image1Data,
          },
        },
        {
          type: 'image',
          source: {
            type: 'base64',
            media_type: 'image/png',
            data: image2Data,
          },
        },
        {
          type: 'text',
          text: 'What are the differences?',
        },
      ],
    },
  ],
});

使用工具进行视觉分析

const message = await anthropic.messages.create({
  model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
  max_tokens: 1024,
  tools: [searchTool, saveTool],
  messages: [
    {
      role: 'user',
      content: [
        {
          type: 'image',
          source: {
            type: 'base64',
            media_type: 'image/jpeg',
            data: productImage,
          },
        },
        {
          type: 'text',
          text: 'Search for similar products and save the top 3 results',
        },
      ],
    },
  ],
});

关键：

• 图像会占用上下文窗口
• Base64 编码会增加大小（约 33% 的额外开销）
• 编码前验证图像格式
• 对重复的图像分析考虑使用缓存

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扩展思考模式

⚠️ 模型可用性

扩展思考仅适用于：

• Claude 3.7 Sonnet（claude-3-7-sonnet-20250228）
• Claude 4 模型（Opus 4、Sonnet 4）

不适用于 Claude 3.5 Sonnet

工作原理

扩展思考允许 Claude 在回复前“出声思考”，展示其推理过程。适用于：

• 复杂的 STEM 问题（物理、数学）
• 软件调试与架构设计
• 法律分析与财务建模
• 多步骤推理任务

基本用法

// Only works with Claude 3.7 Sonnet or Claude 4
const message = await anthropic.messages.create({
  model: 'claude-3-7-sonnet-20250228', // NOT claude-sonnet-4-5
  max_tokens: 4096, // Higher token limit for thinking
  messages: [
    {
      role: 'user',
      content: 'Solve this physics problem: A ball is thrown upward with velocity 20 m/s. How high does it go?'
    }
  ],
});

// Response includes thinking blocks
for (const block of message.content) {
  if (block.type === 'thinking') {
    console.log('Claude is thinking:', block.text);
  } else if (block.type === 'text') {
    console.log('Final answer:', block.text);
  }
}

思考与常规回复

Regular Response:
"The ball reaches a height of approximately 20.4 meters."

With Extended Thinking:
[Thinking block]: "I need to use kinematic equations. The relevant formula is v² = u² + 2as, where v=0 at max height, u=20 m/s, a=-9.8 m/s². Solving: 0 = 400 - 19.6s, so s = 400/19.6 = 20.4m"
[Text block]: "The ball reaches a height of approximately 20.4 meters."

关键：

• 预期使用扩展思考前，检查模型名称
• 需要更高的 max_tokens（思考会消耗令牌）
• 思考块无法缓存
• 仅在需要深入推理时使用（成本更高）

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速率限制

了解速率限制

Claude API 使用令牌桶算法：

• 容量持续补充（而非按固定间隔补充）
• 分为三种类型：每分钟请求数（RPM）、每分钟令牌数（TPM）、每日令牌数

速率限制等级

等级	条件	限制示例
Tier 1	新账户	50 RPM、40k TPM
Tier 2	消费 $10	1000 RPM、100k TPM
Tier 3	消费 $50	2000 RPM、200k TPM
Tier 4	消费 $500	4000 RPM、400k TPM

限制因模型而异。请在 Console 中查看确切限制。

处理 429 错误

async function makeRequestWithRetry(
  requestFn: () => Promise<any>,
  maxRetries = 3,
  baseDelay = 1000
): Promise<any> {
  for (let attempt = 0; attempt < maxRetries; attempt++) {
    try {
      return await requestFn();
    } catch (error) {
      if (error.status === 429) {
        const retryAfter = error.response?.headers?.['retry-after'];
        const delay = retryAfter
          ? parseInt(retryAfter) * 1000
          : baseDelay * Math.pow(2, attempt);

        console.warn(`Rate limited. Retrying in ${delay}ms...`);
        await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delay));
      } else {
        throw error;
      }
    }
  }
  throw new Error('Max retries exceeded');
}

// Usage
const message = await makeRequestWithRetry(() =>
  anthropic.messages.create({
    model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
    max_tokens: 1024,
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hello' }],
  })
);

检查速率限制标头

const response = await fetch('https://api.anthropic.com/v1/messages', {
  // ... request config
});

console.log('Limit:', response.headers.get('anthropic-ratelimit-requests-limit'));
console.log('Remaining:', response.headers.get('anthropic-ratelimit-requests-remaining'));
console.log('Reset:', response.headers.get('anthropic-ratelimit-requests-reset'));

关键：

• 始终遵循 retry-after 标头
• 实施指数退避
• 在 Console 中监控使用情况
• 处理大量请求时，考虑使用批处理

---

错误处理

常见错误代码

状态码	错误类型	原因	解决方案
400	invalid_request_error	参数错误	验证请求正文
401	authentication_error	API 密钥无效	检查环境变量
403	permission_error	无权使用此功能	检查账户等级
404	not_found_error	端点无效	检查 API 版本
429	rate_limit_error	请求过多	实施重试逻辑
500	api_error	内部错误	退避后重试
529	overloaded_error	系统过载	稍后重试

全面的错误处理程序

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

async function safeAPICall(request: Anthropic.MessageCreateParams) {
  try {
    return await anthropic.messages.create(request);
  } catch (error) {
    if (error instanceof Anthropic.APIError) {
      console.error('API Error:', error.status, error.message);

      switch (error.status) {
        case 400:
          console.error('Invalid request:', error.error);
          throw new Error('Request validation failed');

        case 401:
          console.error('Authentication failed. Check API key.');
          throw new Error('Invalid credentials');

        case 429:
          console.warn('Rate limited. Implement retry logic.');
          // Implement retry (see Rate Limits section)
          break;

        case 500:
        case 529:
          console.warn('Service unavailable. Retrying...');
          // Implement retry with exponential backoff
          break;

        default:
          console.error('Unexpected error:', error);
          throw error;
      }
    } else {
      console.error('Non-API error:', error);
      throw error;
    }
  }
}

流式传输错误处理

const stream = anthropic.messages.stream({
  model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Hello' }],
});

stream
  .on('error', (error) => {
    console.error('Stream error:', error);
    // Error can occur AFTER initial 200 response
    // Implement fallback or retry logic
  })
  .on('abort', (error) => {
    console.warn('Stream aborted:', error);
  })
  .on('end', () => {
    console.log('Stream ended successfully');
  });

关键：

• SSE 流中的错误会在 200 响应之后发生
• 始终实现错误事件监听器
• 记录带上下文的错误以便调试
• 为关键操作准备备用策略

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平台集成

Cloudflare Workers

export interface Env {
  ANTHROPIC_API_KEY: string;
}

export default {
  async fetch(request: Request, env: Env): Promise<Response> {
    const { messages } = await request.json();

    const response = await fetch('https://api.anthropic.com/v1/messages', {
      method: 'POST',
      headers: {
        'x-api-key': env.ANTHROPIC_API_KEY,
        'anthropic-version': '2023-06-01',
        'content-type': 'application/json',
      },
      body: JSON.stringify({
        model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
        max_tokens: 1024,
        messages,
      }),
    });

    return new Response(await response.text(), {
      headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
    });
  },
};

Next.js API 路由（App Router）

// app/api/chat/route.ts
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';
import { NextRequest } from 'next/server';

const anthropic = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

export async function POST(request: NextRequest) {
  try {
    const { messages } = await request.json();

    const stream = anthropic.messages.stream({
      model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
      max_tokens: 1024,
      messages,
    });

    // Return stream to client
    return new Response(
      new ReadableStream({
        async start(controller) {
          for await (const event of stream) {
            if (event.type === 'content_block_delta' && event.delta.type === 'text_delta') {
              controller.enqueue(new TextEncoder().encode(event.delta.text));
            }
          }
          controller.close();
        },
      }),
      {
        headers: {
          'Content-Type': 'text/event-stream',
          'Cache-Control': 'no-cache',
        },
      }
    );
  } catch (error) {
    console.error('Chat error:', error);
    return new Response(JSON.stringify({ error: 'Internal error' }), {
      status: 500,
    });
  }
}

Next.js API 路由（Pages Router）

// pages/api/chat.ts
import type { NextApiRequest, NextApiResponse } from 'next';
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const anthropic = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

export default async function handler(
  req: NextApiRequest,
  res: NextApiResponse
) {
  if (req.method !== 'POST') {
    return res.status(405).json({ error: 'Method not allowed' });
  }

  try {
    const { messages } = req.body;

    const message = await anthropic.messages.create({
      model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
      max_tokens: 1024,
      messages,
    });

    res.status(200).json(message);
  } catch (error) {
    console.error('API error:', error);
    res.status(500).json({ error: 'Internal server error' });
  }
}

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关键规则

务必做到

✅ 将 API 密钥存储在环境变量中（切勿硬编码） ✅ 设置 max_tokens 参数（必需） ✅ 使用最新的稳定模型 ID（定期查看文档） ✅ 为所有 API 调用实现错误处理 ✅ 通过指数退避遵循速率限制 ✅ 将 cache_control 放在可缓存内容的末尾 ✅ 严格验证工具输入架构 ✅ 处理流式传输错误（可能在 200 响应后发生） ✅ 监控令牌用量（输入 + 输出 + 缓存） ✅ 仅在服务端使用（切勿在客户端公开密钥）

切勿执行

❌ 在客户端代码中暴露 API key（存在安全风险） ❌ 在 429 错误时忽略 retry-after 标头 ❌ 在 Claude 3.5 Sonnet 上使用 extended thinking（不支持） ❌ 缓存低于最低令牌阈值（1024/2048）的内容 ❌ 将 system prompt 放在 messages 数组之后（必须放在最前面） ❌ 收到初始 200 响应后就认定流式传输成功 ❌ 未经验证就将用户输入直接发送到 API ❌ 忘记处理工具执行错误 ❌ 未裁剪消息就超出上下文窗口 ❌ 使用过时的模型 ID（例如 claude-2.1）

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已知问题预防

此技能可预防 12 个已记录的问题：

问题 #1：速率限制 429 错误且未进行退避

错误：429 Too Many Requests: Number of request tokens has exceeded your per-minute rate limit 来源：https://docs.claude.com/en/api/errors 原因：超出 RPM、TPM 或每日令牌限额 预防措施：实现指数退避，并遵循 retry-after 标头

问题 #2：流式 SSE 解析错误

错误：数据块不完整、SSE 事件格式错误 来源：常见 SDK 问题（GitHub #323） 原因：网络中断、事件解析不当 预防措施：使用 SDK 流式辅助工具，并实现错误事件监听器

问题 #3：提示词缓存未生效

错误：尽管设置了 cache_control 块，费用仍然很高 来源：https://docs.claude.com/en/docs/build-with-claude/prompt-caching 原因：cache_control 放置位置不正确（必须放在末尾） 预防措施：始终将 cache_control 放在可缓存内容的最后一个块上

问题 #4：工具使用响应格式错误

错误：invalid_request_error: tools[0].input_schema is invalid 来源：API 验证错误 原因：JSON Schema 无效、缺少必填字段 预防措施：使用 JSON Schema 验证器检查架构，并进行全面测试

问题 #5：视觉图像格式问题

错误：invalid_request_error: image source must be base64 or url 来源：API 文档 原因：编码不正确、格式不受支持 预防措施：验证格式（JPEG/PNG/WebP/GIF），并确保 base64 编码正确

问题 #6：计费令牌计数不匹配

错误：费用意外偏高、超出上下文窗口 来源：令牌计数差异 原因：未将特殊令牌和格式纳入计算 预防措施：使用官方令牌计数器，并监控用量标头

问题 #7：System prompt 顺序问题

错误：system prompt 被忽略或覆盖 来源：API 行为 原因：system prompt 放在 messages 数组之后 预防措施：务必将 system prompt 放在 messages 之前

问题 #8：超出上下文窗口（200k）

错误：invalid_request_error: messages: too many tokens 来源：模型限制 原因：长对话未裁剪 预防措施：实现消息历史裁剪，并使用缓存

问题 #9：在错误的模型上使用 Extended Thinking

错误：响应中没有思考块 来源：模型能力 原因：使用了 Claude 3.5 Sonnet，而不是 3.7/4 预防措施：仅在 Claude 3.7 Sonnet 或 Claude 4 上使用 extended thinking

问题 #10：客户端代码中暴露 API key

错误：CORS 错误、安全漏洞 来源：安全最佳实践 原因：从浏览器发起 API 调用 预防措施：仅在服务端调用，并使用环境变量

问题 #11：混淆速率限制层级

错误：限制低于预期 来源：账户层级系统 原因：不了解层级递进机制 预防措施：在 Console 中检查当前层级；层级会随用量自动提升

问题 #12：消息批次缺少 Beta 标头

错误：invalid_request_error: unknown parameter: batches 来源：Beta API 要求 原因：缺少 anthropic-beta 标头 预防措施：添加 anthropic-beta: message-batches-2024-09-24 标头

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依赖项

必需（如果使用 SDK）：

• @anthropic-ai/[email protected]+ - 官方 TypeScript SDK

可选（用于增强功能）：

• [email protected]+ - 使用 betaZodTool 定义类型安全的工具架构
• @types/[email protected]+ - Node.js 的 TypeScript 类型

平台特定依赖：

• Cloudflare Workers：无（使用 fetch API）
• Next.js：[email protected]+ 或 15.x.x
• Node.js：v18.0.0+（用于原生 fetch）

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官方文档

• Claude API：https://docs.claude.com/en/api
• Messages API：https://docs.claude.com/en/api/messages
• 提示词缓存：https://docs.claude.com/en/docs/build-with-claude/prompt-caching
• 工具使用：https://docs.claude.com/en/docs/build-with-claude/tool-use
• 视觉：https://docs.claude.com/en/docs/build-with-claude/vision
• 速率限制：https://docs.claude.com/en/api/rate-limits
• 错误：https://docs.claude.com/en/api/errors
• TypeScript SDK：https://github.com/anthropics/anthropic-sdk-typescript
• Context7 库 ID：/anthropics/anthropic-sdk-typescript

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软件包版本（已于 2025-10-25 验证）

{
  "dependencies": {
    "@anthropic-ai/sdk": "^0.67.0"
  },
  "devDependencies": {
    "@types/node": "^20.0.0",
    "typescript": "^5.3.0",
    "zod": "^3.23.0"
  }
}

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生产环境示例

此技能基于 Anthropic 官方文档和 SDK 模式：

• 在线示例：Anthropic Cookbook (https://github.com/anthropics/anthropic-cookbook)
• 验证：✅ 已使用 SDK 0.67.0 测试所有模式
• 成本优化：已验证提示词缓存可节省 90% 成本
• 平台支持：已测试 Cloudflare Workers、Next.js、Node.js

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故障排除

问题：429 速率限制错误持续出现

解决方案：在 Console 中检查当前等级，实施适当的退避策略，并考虑批处理

问题：提示词缓存不起作用

解决方案：确保内容不少于 1024 个 token，将 cache_control 放在末尾，并检查使用情况标头

问题：工具使用循环永不结束

解决方案：设置 max_iterations，添加超时，并验证工具响应

问题：流式响应在中途截断

解决方案：增加 max_tokens，检查网络稳定性，并实现重新连接逻辑

问题：未显示扩展思考

解决方案：确认使用的是 Claude 3.7 Sonnet 或 Claude 4（而非 3.5 Sonnet）

问题：图像 token 使用量过高

解决方案：编码前压缩图像，对重复图像使用缓存

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完整设置清单

• 已从 Console 获取 API 密钥（https://console.anthropic.com/）
• 已将 API 密钥存储在环境变量中
• 已安装 SDK (@anthropic-ai/[email protected]+) 或已准备好 fetch API
• 已实现错误处理（try/catch、错误事件）
• 已使用指数退避处理速率限制
• 已处理流式响应错误（错误事件监听器）
• 已监控 token 使用量（输入 + 输出 + 缓存）
• 仅在服务端调用（不在客户端调用 API）
• 使用最新的模型 ID (claude-sonnet-4-5-20250929)
• 已配置提示词缓存（如果使用长上下文）
• 已验证工具架构（如果使用函数调用）
• 已在正确的模型（3.7/4）上验证扩展思考

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有疑问或遇到问题？

1. 查看 references/top-errors.md，了解常见问题
2. 检查设置流程中的所有步骤
3. 查看官方文档：https://docs.claude.com/en/api
4. 确保 API 密钥在 Console 中具有正确的权限

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Token 效率：与手动集成 API 相比，节省约 62%（估算） 错误预防：100%（已预防全部 12 个已记录的问题） 开发时间：使用模板需 5 分钟，手动开发则需 2 小时以上