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Resumen

Este endpoint proporciona compatibilidad nativa con la API de Anthropic Messages. Use esto para los modelos Claude con funciones como extended thinking.
URL base para el SDK de Anthropic: https://api.lemondata.cc (sin el sufijo /v1)

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Encabezados de la solicitud

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x-api-key
string
requerido
Su API key de LemonData. Alternativa al token Bearer.
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anthropic-version
string
requerido
Versión de la API de Anthropic. Use 2023-06-01.

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Cuerpo de la solicitud

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model
string
requerido
ID del modelo Claude (p. ej., claude-sonnet-4-6 o claude-opus-4-6).
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messages
array
requerido
Array de objetos de mensaje con role y content.
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max_tokens
integer
requerido
Número máximo de tokens a generar.
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system
string
Prompt del sistema (separado del array messages).
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temperature
number
predeterminado:"1"
Temperatura de muestreo (0-1).
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stream
boolean
predeterminado:"false"
Habilita respuestas en streaming.
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thinking
object
Configuración de extended thinking (Claude Opus 4.5).
  • type (string): "enabled" para habilitarlo
  • budget_tokens (integer): Presupuesto de tokens para thinking
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tools
array
Herramientas disponibles para el modelo.
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tool_choice
object
Cómo debe usar las herramientas el modelo. Opciones: auto, any, tool (herramienta específica).
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top_p
number
Parámetro de nucleus sampling. Use temperatura o top_p, no ambos.
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top_k
integer
Muestrea solo entre las K opciones principales para cada token.
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stop_sequences
array
Secuencias de parada personalizadas que harán que el modelo deje de generar.
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metadata
object
Metadatos para adjuntar a la solicitud con fines de seguimiento.

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Respuesta

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id
string
Identificador único del mensaje.
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type
string
Siempre message.
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role
string
Siempre assistant.
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content
array
Array de bloques de contenido (text, thinking, tool_use).
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model
string
Modelo utilizado.
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stop_reason
string
Por qué se detuvo la generación (end_turn, max_tokens, tool_use).
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usage
object
Uso de tokens con input_tokens y 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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Ejemplo de Extended Thinking

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}")
```}
## Anthropic Message Batches

LemonData ahora expone el flujo nativo de Anthropic Message Batches junto con `/v1/messages`.

Rutas disponibles:

- `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 operativas:

- Usa la misma API key de LemonData junto con los encabezados nativos de Anthropic.
- Si los elementos del batch hacen referencia a `file_id`, añade también `anthropic-beta: files-api-2025-04-14`.
- Los batch jobs conservan la forma nativa de solicitud/respuesta de Anthropic mientras LemonData sigue internamente su ciclo de liquidación.