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概覽

此端點提供原生的 Anthropic Messages API 相容性。對於具備延伸思考等功能的 Claude 模型，請使用此端點。
Anthropic SDK 的 Base URL：https://api.lemondata.cc（不含 /v1 後綴）

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請求標頭

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x-api-key
string
必填
您的 LemonData API 金鑰。可作為 Bearer token 的替代方案。
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anthropic-version
string
必填
Anthropic API 版本。請使用 2023-06-01。

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請求主體

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model
string
必填
Claude 模型 ID（例如：claude-sonnet-4-6 或 claude-opus-4-6）。
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messages
array
必填
訊息物件陣列，包含 role 與 content。
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max_tokens
integer
必填
要生成的最大 token 數量。
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system
string
System prompt（與 messages 陣列分開）。
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temperature
number
預設值:"1"
取樣溫度（0-1）。
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stream
boolean
預設值:"false"
啟用串流回應。
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thinking
object
延伸思考設定（Claude Opus 4.5）。
  • type（string）：設為 "enabled" 以啟用
  • budget_tokens（integer）：思考可使用的 token 預算
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tools
array
模型可用的工具。
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tool_choice
object
模型應如何使用工具。選項：auto、any、tool（指定工具）。
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top_p
number
Nucleus sampling 參數。請使用 temperature 或 top_p 其中之一，不要同時使用。
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top_k
integer
每個 token 僅從前 K 個選項中取樣。
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stop_sequences
array
自訂停止序列，當出現時模型將停止生成。
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metadata
object
附加到請求上的中繼資料，用於追蹤目的。

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回應

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id
string
唯一的訊息識別碼。
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type
string
一律為 message。
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role
string
一律為 assistant。
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content
array
內容區塊陣列（text、thinking、tool_use）。
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model
string
所使用的模型。
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stop_reason
string
生成停止的原因（end_turn、max_tokens、tool_use）。
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usage
object
Token 使用情況，包含 input_tokens 與 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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圖片輸入示例

對於支援視覺能力的 Claude 模型，請將圖片放在 messages[].content 中，作為結構化圖片內容區塊傳入。 
{
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "請描述這張圖片。"
        },
        {
          "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": "請描述這張圖片。"
        },
        {
          "type": "image",
          "source": {
            "type": "base64",
            "media_type": "image/jpeg",
            "data": "/9j/4AAQSkZJRgABAQ..."
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

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延伸思考範例

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 現在除了 /v1/messages 之外，也提供原生 Anthropic Message Batches 流程。 可用路由：
  • 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
使用說明：
  • 使用同一把 LemonData API key 與 Anthropic 原生請求標頭。
  • 如果 batch item 引用了 file_id，也要加上 anthropic-beta: files-api-2025-04-14。
  • Batch job 會維持 Anthropic 原生請求/回應格式，同時 LemonData 會追蹤其內部結算生命週期。