Claude (Anthropic) 兼容说明 重要提示：我们提供兼容 Anthropic 标准的API服务，因此我们强烈推荐直接参考 Anthropic 官方 API 文档 获取最全面、最新的参数细节和示例。以下是简化的接口概述，聚焦核心字段和使用说明。 概述 模型服务平台提供了与 Anthropic Claude API 兼容的 Messages 接口，开发者可以使用 Anthropic SDK 或其他支持的工具直接调用 Modelverse 上的模型。 请求方法：POST 端点：https://api.modelverse.cn/v1/messages 认证：使用 API 密钥，通过 x-api-key: {api_key} 或 Authorization: Bearer {api_key} 传递 注意：/v1/messages 端点仅支持 Claude 系列模型。其他模型（如 GPT、Gemini、DeepSeek 等）请使用 OpenAI 兼容的 /v1/chat/completions 端点。虽然 Claude 和 OpenAI 都使用 /v1/models 来获取模型列表，但调用接口不同。 主要核心字段 请求字段（Request Parameters） 字段 类型 是否必需 默认值 含义与说明 model string 是 无 模型 ID，如 claude-sonnet-4-5-20250929。指定生成响应的模型。 messages array 是 无 对话消息列表。每个消息包含 role（user/assistant）和 content（文本/图像）。 max_tokens integer 是 无 最大生成 token 数。控制响应长度，防止过长输出。 system string/array 否 无 系统提示词。定义模型的行为和角色。 temperature number 否 1.0 采样温度（0 到 1）。控制随机性，高值更创意，低值更确定。 top_p number 否 无 核采样（0 到 1）。控制多样性。 top_k integer 否 无 Top-K 采样。仅从概率最高的 K 个 token 中采样。 stop_sequences array 否 无 停止序列列表。生成到此停止。 stream boolean 否 false 是否流式响应。实时返回增量内容。 metadata object 否 无 元数据对象，可包含 user_id 用于追踪。 tools array 否 无 可用工具列表。启用函数调用功能。 tool_choice object 否 auto 工具选择策略。如 {"type": "auto"} 让模型决定调用工具。 响应字段（Response） 字段 类型 含义与说明 id string 响应 ID。唯一标识此次完成。 type string 对象类型：message。 role string 角色：assistant。 content array 内容块列表。每个块包含 type 和对应内容（如 text）。 model string 使用的模型 ID。 stop_reason string 停止原因：end_turn、max_tokens、stop_sequence、tool_use。 stop_sequence string 触发停止的序列（如适用）。 usage object 使用统计。包含 input_tokens 和 output_tokens。 快速开始 安装 Anthropic SDK pip install anthropic 示例代码 Python import anthropic client = anthropic.Anthropic( api_key="<MODELVERSE_API_KEY>", base_url="https://api.modelverse.cn" ) message = client.messages.create( model="claude-sonnet-4-5-20250929", max_tokens=1024, messages=[ {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"} ] ) print(message.content[0].text) Python 流式 import anthropic client = anthropic.Anthropic( api_key="<MODELVERSE_API_KEY>", base_url="https://api.modelverse.cn" ) with client.messages.stream( model="claude-sonnet-4-5-20250929", max_tokens=1024, messages=[ {"role": "user", "content": "Write a short story about AI."} ] ) as stream: for text in stream.text_stream: print(text, end="", flush=True) curl curl https://api.modelverse.cn/v1/messages \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "x-api-key: $MODELVERSE_API_KEY" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ -d '{ "model": "claude-sonnet-4-5-20250929", "max_tokens": 1024, "messages": [ {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"} ] }' curl 流式 curl https://api.modelverse.cn/v1/messages \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "x-api-key: $MODELVERSE_API_KEY" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ -d '{ "model": "claude-sonnet-4-5-20250929", "max_tokens": 1024, "stream": true, "messages": [ {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"} ] }' 多模态支持 Claude 兼容接口支持图像输入，可以通过 base64 编码或 URL 方式传递图像： 使用 URL 方式 import anthropic client = anthropic.Anthropic( api_key="<MODELVERSE_API_KEY>", base_url="https://api.modelverse.cn" ) # 使用 URL 传递图像 message = client.messages.create( model="claude-sonnet-4-5-20250929", max_tokens=1024, messages=[ { "role": "user", "content": [ { "type": "image", "source": { "type": "url", "url": "https://umodelverse-inference.cn-wlcb.ufileos.com/亿恩科技-maxcot.jpg" } }, { "type": "text", "text": "What's in this image?" } ] } ] ) print(message.content[0].text) 使用 base64 编码 import anthropic import base64 client = anthropic.Anthropic( api_key="<MODELVERSE_API_KEY>", base_url="https://api.modelverse.cn" ) # 使用 base64 编码图像 with open("image.png", "rb") as f: image_data = base64.standard_b64encode(f.read()).decode("utf-8") message = client.messages.create( model="claude-sonnet-4-5-20250929", max_tokens=1024, messages=[ { "role": "user", "content": [ { "type": "image", "source": { "type": "base64", "media_type": "image/png", "data": image_data } }, { "type": "text", "text": "What's in this image?" } ] } ] ) print(message.content[0].text) 工具调用（Function Calling） import anthropic client = anthropic.Anthropic( api_key="<MODELVERSE_API_KEY>", base_url="https://api.modelverse.cn" ) tools = [ { "name": "get_weather", "description": "Get the current weather in a given location", "input_schema": { "type": "object", "properties": { "location": { "type": "string", "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA" } }, "required": ["location"] } } ] message = client.messages.create( model="claude-sonnet-4-5-20250929", max_tokens=1024, tools=tools, messages=[ {"role": "user", "content": "What's the weather like in Beijing?"} ] ) print(message.content) 模型列表 更多受支持的 Claude 兼容模型，请参考【获取模型列表】或访问 模型中心。 更多字段详情，见 Anthropic 官方文档
