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Visão geral

Este endpoint fornece compatibilidade nativa com a Anthropic Messages API. Use isto para modelos Claude com recursos como pensamento estendido.
URL base para o SDK da Anthropic: https://api.lemondata.cc (sem o sufixo /v1)

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Cabeçalhos da requisição

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x-api-key
string
obrigatório
Sua chave de API da LemonData. Alternativa ao token Bearer.
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anthropic-version
string
obrigatório
Versão da API da Anthropic. Use 2023-06-01.

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Corpo da requisição

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model
string
obrigatório
ID do modelo Claude (ex.: claude-sonnet-4-6 ou claude-opus-4-6).
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messages
array
obrigatório
Array de objetos de mensagem com role e content.
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max_tokens
integer
obrigatório
Máximo de tokens a gerar.
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system
string
Prompt de sistema (separado do array de mensagens).
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temperature
number
padrão:"1"
Temperatura de sampling (0-1).
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stream
boolean
padrão:"false"
Habilita respostas em streaming.
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thinking
object
Configuração de pensamento estendido (Claude Opus 4.5).
  • type (string): "enabled" para habilitar
  • budget_tokens (integer): Orçamento de tokens para pensamento
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tools
array
Ferramentas disponíveis para o modelo.
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tool_choice
object
Como o modelo deve usar ferramentas. Opções: auto, any, tool (ferramenta específica).
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top_p
number
Parâmetro de nucleus sampling. Use temperatura ou top_p, não ambos.
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top_k
integer
Faz sampling apenas das K principais opções para cada token.
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stop_sequences
array
Sequências de parada personalizadas que farão o modelo parar de gerar.
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metadata
object
Metadados para anexar à requisição para fins de rastreamento.

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Resposta

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id
string
Identificador único da mensagem.
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type
string
Sempre message.
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role
string
Sempre assistant.
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content
array
Array de blocos de conteúdo (text, thinking, tool_use).
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model
string
Modelo usado.
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stop_reason
string
Motivo pelo qual a geração parou (end_turn, max_tokens, tool_use).
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usage
object
Uso de tokens com input_tokens e output_tokens.
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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Exemplo de pensamento estendido

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

O LemonData agora expõe o fluxo nativo de Anthropic Message Batches junto com /v1/messages. Rotas disponíveis:
  • 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
Notas operacionais:
  • Use a mesma chave de API do LemonData junto com os cabeçalhos nativos da Anthropic.
  • Se os itens do batch fizerem referência a file_id, inclua também anthropic-beta: files-api-2025-04-14.
  • Os batch jobs mantêm o formato nativo de requisição/resposta da Anthropic, enquanto o LemonData acompanha internamente o ciclo de liquidação.