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v1
/
messages
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-4-5",
    "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-4-5",
  "stop_reason": "end_turn",
  "usage": {
    "input_tokens": 15,
    "output_tokens": 10
  }
}

​
개요

이 엔드포인트는 네이티브 Anthropic Messages API 호환성을 제공합니다. 확장된 사고(extended thinking)와 같은 기능을 갖춘 Claude 모델에 이 엔드포인트를 사용하세요.
Anthropic SDK용 Base URL: https://api.lemondata.cc (/v1 접미사 없음)

​
요청 헤더

​
x-api-key
string
필수
LemonData API 키입니다. Bearer 토큰의 대안입니다.
​
anthropic-version
string
필수
Anthropic API 버전입니다. 2023-06-01을 사용하세요.

​
요청 본문

​
model
string
필수
Claude 모델 ID (예: claude-sonnet-4-5).
​
messages
array
필수
role과 content를 포함하는 메시지 객체 배열입니다.
​
max_tokens
integer
필수
생성할 최대 토큰 수입니다.
​
system
string
시스템 프롬프트 (messages 배열과 별도).
​
temperature
number
기본값:"1"
샘플링 온도 (0-1).
​
stream
boolean
기본값:"false"
스트리밍 응답을 활성화합니다.
​
thinking
object
확장된 사고(Extended thinking) 설정 (Claude Opus 4.5).
  • type (string): 활성화하려면 "enabled" 사용
  • budget_tokens (integer): 사고를 위한 토큰 예산
​
tools
array
모델이 사용할 수 있는 도구들입니다.
​
tool_choice
object
모델이 도구를 사용하는 방식입니다. 옵션: auto, any, tool (특정 도구).
​
top_p
number
Nucleus 샘플링 파라미터입니다. temperature 또는 top_p 중 하나만 사용하세요.
​
top_k
integer
각 토큰에 대해 상위 K개의 옵션에서만 샘플링합니다.
​
stop_sequences
array
모델 생성을 중단시키는 사용자 정의 중단 시퀀스입니다.
​
metadata
object
추적 목적으로 요청에 첨부할 메타데이터입니다.

​
응답

​
id
string
고유 메시지 식별자입니다.
​
type
string
항상 message입니다.
​
role
string
항상 assistant입니다.
​
content
array
콘텐츠 블록 배열 (text, thinking, tool_use).
​
model
string
사용된 모델입니다.
​
stop_reason
string
생성이 중단된 이유 (end_turn, max_tokens, tool_use).
​
usage
object
input_tokens 및 output_tokens를 포함한 토큰 사용량입니다.
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-4-5",
    "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-4-5",
  "stop_reason": "end_turn",
  "usage": {
    "input_tokens": 15,
    "output_tokens": 10
  }
}

​
확장된 사고(Extended Thinking) 예시

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5",
    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}")