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概述

此端点提供原生的 Anthropic Messages API 兼容性。对于具备扩展思考等功能的 Claude 模型，请使用此接口。
Anthropic SDK 的 Base URL：https://api.lemondata.cc（不带 /v1 后缀）

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请求头

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x-api-key
string
必填
你的 LemonData API key。可替代 Bearer token。
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anthropic-version
string
必填
Anthropic API 版本。请使用 2023-06-01。

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请求体

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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
包含 role 和 content 的消息对象数组。对于支持视觉能力的 Claude 模型，content 可以是纯字符串，也可以是内容块数组。传图片时请使用结构化内容块，而不是把图片 URL 或 Base64 直接写进纯文本里。内容块示例：
  • 文本块：{ "type": "text", "text": "请描述这张图片" }
  • URL 图片块：{ "type": "image", "source": { "type": "url", "url": "https://example.com/image.jpg" } }
  • Base64 图片块：{ "type": "image", "source": { "type": "base64", "media_type": "image/png", "data": "iVBORw0KGgoAAA..." } }
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max_tokens
integer
必填
要生成的最大 token 数。
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system
string
System prompt（与 messages 数组分开）。
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temperature
number
默认值:"1"
采样温度（0-1）。
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stream
boolean
默认值:"false"
启用流式响应。
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thinking
object
扩展思考配置（Claude Opus 4.5）。
  • type（string）：设为 "enabled" 以启用
  • budget_tokens（integer）：用于思考的 token 预算
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tools
array
模型可用的工具。
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tool_choice
object
模型应如何使用工具。可选值：auto、any、tool（特定工具）。
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top_p
number
Nucleus sampling 参数。请使用 temperature 或 top_p 其中之一，不要同时使用。
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top_k
integer
每个 token 仅从前 K 个选项中进行采样。
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stop_sequences
array
自定义停止序列，当命中时模型将停止生成。
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metadata
object
附加到请求中的元数据，用于跟踪目的。

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响应

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id
string
唯一的消息标识符。
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type
string
始终为 message。
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role
string
始终为 assistant。
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content
array
内容块数组（text、thinking、tool_use）。
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model
string
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 使用情况，包含 input_tokens 和 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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图片输入示例

对于支持视觉能力的 Claude 模型，请将图片放在 messages[].content 中，作为结构化图片内容块传入。 
{
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "请描述这张图片。"
        },
        {
          "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": "请描述这张图片。"
        },
        {
          "type": "image",
          "source": {
            "type": "base64",
            "media_type": "image/jpeg",
            "data": "/9j/4AAQSkZJRgABAQ..."
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

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扩展思考示例

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 现在在 /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
使用说明：
  • 使用同一个 LemonData API key 和 Anthropic 原生请求头。
  • 如果 batch item 引用了 file_id，还需要加上 anthropic-beta: files-api-2025-04-14。
  • Batch job 会保持 Anthropic 原生请求/响应形状，同时 LemonData 会跟踪其内部结算生命周期。