Anthropic Messages API（原生）

原生 Anthropic Messages 端点 — 直接使用官方 anthropic Python SDK 或 anthropic-sdk-go 对接 JarvisClaw。无格式转换，与 Claude 原生 API 完全功能对等，包括提示缓存、扩展思考和流式输出。

基础 URL： https://api.jarvisclaw.ai

认证

方式	Header	描述
API Key	x-api-key: sk-...	Anthropic 风格 header。平台路由并处理 x402 结算
私钥（x402）	通过 SDK 自动	Agent 直接从自身钱包签名 x402

端点

POST /v1/messages

使用 Anthropic 原生协议创建消息。支持所有 Claude 模型。

快速开始

Python

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://api.jarvisclaw.ai"
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4.6",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "用一段话解释量子计算"}
    ]
)
print(message.content[0].text)

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "github.com/anthropics/anthropic-sdk-go"
    "github.com/anthropics/anthropic-sdk-go/option"
)

func main() {
    client := anthropic.NewClient(
        option.WithAPIKey("sk-your-api-key"),
        option.WithBaseURL("https://api.jarvisclaw.ai"),
    )

    message, _ := client.Messages.New(context.Background(),
        anthropic.MessageNewParams{
            Model:     "claude-sonnet-4.6",
            MaxTokens: 1024,
            Messages: []anthropic.MessageParam{
                anthropic.NewUserMessage(
                    anthropic.NewTextBlock("用一段话解释量子计算"),
                ),
            },
        },
    )
    fmt.Println(message.Content[0].Text)
}

curl

curl https://api.jarvisclaw.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4.6",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "用一段话解释量子计算"}
    ]
  }'

流式输出

Python

with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4.6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "写一个快速排序的实现"}]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

Go

stream := client.Messages.NewStreaming(ctx, anthropic.MessageNewParams{
    Model:     "claude-sonnet-4.6",
    MaxTokens: 1024,
    Messages: []anthropic.MessageParam{
        anthropic.NewUserMessage(
            anthropic.NewTextBlock("写一个快速排序的实现"),
        ),
    },
})

for stream.Next() {
    event := stream.Current()
    switch e := event.AsUnion().(type) {
    case anthropic.ContentBlockDeltaEvent:
        if delta, ok := e.Delta.AsTextDelta(); ok {
            fmt.Print(delta.Text)
        }
    }
}

扩展思考

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4.6",
    max_tokens=16000,
    thinking={
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000
    },
    messages=[
        {"role": "user", "content": "解释 P vs NP 问题并讨论其影响"}
    ]
)

for block in message.content:
    if block.type == "thinking":
        print(f"思考过程: {block.thinking}")
    elif block.type == "text":
        print(f"回答: {block.text}")

提示缓存

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4.6",
    max_tokens=1024,
    system=[{
        "type": "text",
        "text": "你是一个专家助手...[很长的系统提示]...",
        "cache_control": {"type": "ephemeral"}
    }],
    messages=[
        {"role": "user", "content": "回答关于文档的问题"}
    ]
)
# 后续使用相同 system prompt 的请求将命中缓存

函数调用

Python

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4.6",
    max_tokens=1024,
    tools=[{
        "name": "get_weather",
        "description": "获取指定城市的当前天气",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {"type": "string", "description": "城市名称"}
            },
            "required": ["location"]
        }
    }],
    messages=[
        {"role": "user", "content": "东京现在天气怎么样？"}
    ]
)

# 处理响应中的 tool_use 块
for block in message.content:
    if block.type == "tool_use":
        print(f"工具: {block.name}, 输入: {block.input}")

Go

message, _ := client.Messages.New(ctx, anthropic.MessageNewParams{
    Model:     "claude-sonnet-4.6",
    MaxTokens: 1024,
    Tools: []anthropic.ToolParam{{
        Name:        "get_weather",
        Description: "获取指定城市的当前天气",
        InputSchema: map[string]any{
            "type": "object",
            "properties": map[string]any{
                "location": map[string]any{"type": "string", "description": "城市名称"},
            },
            "required": []string{"location"},
        },
    }},
    Messages: []anthropic.MessageParam{
        anthropic.NewUserMessage(
            anthropic.NewTextBlock("东京现在天气怎么样？"),
        ),
    },
})

系统提示

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4.6",
    max_tokens=1024,
    system="你是一个编程助手。始终提供可运行的示例代码。",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Python 中如何读取文件？"}
    ]
)

请求体参数

参数	类型	必填	描述
model	string	是	模型 ID（如 claude-sonnet-4.6）
messages	array	是	消息对象数组，包含 role 和 content
max_tokens	integer	是	最大生成 token 数
system	string/array	否	系统提示
stream	boolean	否	通过 SSE 流式输出（默认: false）
temperature	number	否	采样温度（0-1）
top_p	number	否	核采样
top_k	integer	否	Top-K 采样
stop_sequences	array	否	自定义停止序列
tools	array	否	函数调用工具定义
tool_choice	object	否	{"type": "auto"}, {"type": "any"}, {"type": "tool", "name": "..."}
thinking	object	否	{"type": "enabled", "budget_tokens": N}
metadata	object	否	{"user_id": "..."} 用于滥用追踪

必需 Headers

Header	值	描述
x-api-key	sk-...	你的 API 密钥
anthropic-version	2023-06-01	API 版本（curl 必需，SDK 自动设置）
Content-Type	application/json	请求格式

流式事件

事件类型	描述
message_start	消息对象，包含元数据和用量
content_block_start	新内容块（text, tool_use, thinking）
content_block_delta	增量文本或 JSON 增量
content_block_stop	内容块完成
message_delta	停止原因和最终用量
message_stop	消息完成

模型名称

使用原生 Anthropic 端点时，模型名称不需要 anthropic/ 前缀：

模型	ID
Claude Opus 4.8	claude-opus-4.8
Claude Opus 4.7	claude-opus-4.7
Claude Sonnet 4.6	claude-sonnet-4.6
Claude Sonnet 4.5	claude-sonnet-4.5
Claude Haiku 4.5	claude-haiku-4.5

带 anthropic/ 前缀的完整形式同样可用。像 claude-sonnet-4-20250514 这类旧的日期版 ID 已不在 当前清单中 —— 实时列表请查 模型列表 或 GET /v1/models。

另请参阅

• Responses API — OpenAI 兼容 Responses 格式（使用 openai SDK）
• Chat Completions API — 传统 OpenAI Chat 格式
• 模型列表 — 完整模型列表