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概要

このエンドポイントは、Anthropic Messages API とのネイティブ互換性を提供します。extended thinking などの機能を備えた Claude モデルにはこれを使用してください。
Anthropic SDK の Base URL: https://api.lemondata.cc（/v1 サフィックスなし）

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リクエストヘッダー

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x-api-key
string
必須
あなたの LemonData API key です。Bearer token の代替として使用できます。
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anthropic-version
string
必須
Anthropic API version。2023-06-01 を使用してください。

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リクエストボディ

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model
string
必須
Claude モデル ID（例: claude-sonnet-4-6 または claude-opus-4-6）。
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messages
array
必須
role と content を持つ message object の配列。
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max_tokens
integer
必須
生成する最大 token 数。
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system
string
System prompt（messages 配列とは別）。
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temperature
number
デフォルト:"1"
Sampling temperature（0-1）。
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stream
boolean
デフォルト:"false"
ストリーミングレスポンスを有効にします。
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thinking
object
Extended thinking の設定（Claude Opus 4.5）。
  • type (string): 有効化するには "enabled"
  • budget_tokens (integer): thinking 用の token 予算
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tools
array
モデルで利用可能なツール。
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tool_choice
object
モデルがツールをどのように使用すべきか。オプション: auto、any、tool（特定のツール）。
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top_p
number
Nucleus sampling パラメータ。temperature または top_p のいずれか一方のみを使用し、両方は使用しないでください。
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top_k
integer
各 token について上位 K 個の選択肢からのみサンプリングします。
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stop_sequences
array
モデルの生成を停止させるカスタム stop sequence。
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metadata
object
トラッキング目的でリクエストに付加する metadata。

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レスポンス

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id
string
一意のメッセージ識別子。
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type
string
常に message。
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role
string
常に assistant。
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content
array
content block（text、thinking、tool_use）の配列。
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model
string
使用されたモデル。
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stop_reason
string
生成が停止した理由（end_turn、max_tokens、tool_use）。
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usage
object
input_tokens と output_tokens を含む token 使用量。
curl -X POST "https://api.lemondata.cc/v1/messages" \
  -H "x-api-key: sk-your-api-key" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-6",
    "max_tokens": 1024,
    "system": "You are a helpful assistant.",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello, Claude!"}
    ]
  }'

{
  "id": "msg_abc123",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Hello! How can I help you today?"
    }
  ],
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "stop_reason": "end_turn",
  "usage": {
    "input_tokens": 15,
    "output_tokens": 10
  }
}

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Vision Input Example

For Claude models with vision support, place images inside messages[].content as structured image blocks. 
{
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Please describe this image."
        },
        {
          "type": "image",
          "source": {
            "type": "url",
            "url": "https://example.com/demo.jpg"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

{
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Please describe this image."
        },
        {
          "type": "image",
          "source": {
            "type": "base64",
            "media_type": "image/jpeg",
            "data": "/9j/4AAQSkZJRgABAQ..."
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

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Extended Thinking の例

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=16000,
    thinking={
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "Solve this math problem..."}]
)

for block in message.content:
    if block.type == "thinking":
        print(f"Thinking: {block.thinking}")
    elif block.type == "text":
        print(f"Response: {block.text}")

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Anthropic Message Batches

LemonData では /v1/messages に加えて、Anthropic Message Batches のネイティブフローも提供しています。 利用できるルート：
  • POST /v1/messages/batches
  • GET /v1/messages/batches
  • GET /v1/messages/batches/:message_batch_id
  • GET /v1/messages/batches/:message_batch_id/results
  • POST /v1/messages/batches/:message_batch_id/cancel
  • DELETE /v1/messages/batches/:message_batch_id
運用メモ：
  • 同じ LemonData API key と Anthropic ネイティブヘッダーを使用してください。
  • batch item が file_id を参照する場合は、anthropic-beta: files-api-2025-04-14 も付けてください。
  • Batch job は Anthropic ネイティブのリクエスト/レスポンス形式を維持しつつ、LemonData 側で内部の精算ライフサイクルを追跡します。