Ana içeriğe atla
POST
/
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
  }
}

​
Genel Bakış

Bu uç nokta, yerel Anthropic Messages API uyumluluğu sağlar. Bunu, genişletilmiş düşünme (extended thinking) gibi özelliklere sahip Claude modelleri için kullanın.
Anthropic SDK için temel URL: https://api.lemondata.cc (/v1 son eki yok)

​
İstek Başlıkları

​
x-api-key
string
gerekli
LemonData API anahtarınız. Bearer token’a alternatiftir.
​
anthropic-version
string
gerekli
Anthropic API sürümü. 2023-06-01 kullanın.

​
İstek Gövdesi

​
model
string
gerekli
Claude model kimliği (ör. claude-sonnet-4-5).
​
messages
array
gerekli
role ve content içeren mesaj nesneleri dizisi.
​
max_tokens
integer
gerekli
Oluşturulacak maksimum token sayısı.
​
system
string
Sistem istemi (mesajlar dizisinden ayrı).
​
temperature
number
varsayılan:"1"
Örnekleme sıcaklığı (0-1).
​
stream
boolean
varsayılan:"false"
Akış (streaming) yanıtlarını etkinleştirin.
​
thinking
object
Genişletilmiş düşünme (extended thinking) yapılandırması (Claude Opus 4.5).
  • type (string): Etkinleştirmek için "enabled"
  • budget_tokens (integer): Düşünme için token bütçesi
​
tools
array
Model için kullanılabilir araçlar.
​
tool_choice
object
Modelin araçları nasıl kullanması gerektiği. Seçenekler: auto, any, tool (belirli bir araç).
​
top_p
number
Nucleus örnekleme parametresi. temperature veya top_p seçeneklerinden birini kullanın, ikisini birden kullanmayın.
​
top_k
integer
Her token için yalnızca en iyi K seçenek arasından örnekleme yapın.
​
stop_sequences
array
Modelin oluşturmayı durdurmasına neden olacak özel durdurma dizileri.
​
metadata
object
İzleme amacıyla isteğe eklenecek meta veriler.

​
Yanıt

​
id
string
Benzersiz mesaj tanımlayıcı.
​
type
string
Her zaman message.
​
role
string
Her zaman assistant.
​
content
array
İçerik blokları dizisi (text, thinking, tool_use).
​
model
string
Kullanılan model.
​
stop_reason
string
Oluşturmanın neden durduğu (end_turn, max_tokens, tool_use).
​
usage
object
input_tokens ve output_tokens ile token kullanımı.
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
  }
}

​
Genişletilmiş Düşünme Örneği

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}")