Mesaj Oluştur

Anthropic Messages API formatını kullanarak bir mesaj oluşturur

​

Genel Bakış

Bu endpoint, yerel Anthropic Messages API uyumluluğu sağlar. Bunu, genişletilmiş düşünme gibi özelliklerle Claude modelleri için kullanın.

Bu endpoint yerel Anthropic sözleşmesini korur. messages, yalnızca user / assistant mesajlarından oluşan bir dizi olmalıdır; system üst seviye system alanına yazılır ve max_tokens zorunludur. Payload messages içinde OpenAI rolleri olan system, developer veya tool kullanıyorsa bunu /v1/chat/completions endpoint’ine gönderin.

Anthropic SDK için Base URL: https://api.lemondata.cc (/v1 soneki yok)

​

İstek Başlıkları

x-api-key · string · gerekli

LemonData API anahtarınız. Bearer token’a alternatif.

anthropic-version · string · gerekli

Anthropic API sürümü. 2023-06-01 kullanın.

​

İstek Gövdesi

model · string · gerekli

Claude model ID’si (ör. claude-sonnet-4-6 veya claude-opus-4-6).

messages · array · gerekli

role ve content içeren mesaj nesneleri dizisi.

max_tokens · integer · gerekli

Oluşturulacak maksimum token sayısı.

system · string

System prompt (messages dizisinden ayrı).

temperature · number · varsayılan: "1"

Örnekleme sıcaklığı (0-1).

stream · boolean · varsayılan: "false"

Streaming yanıtlarını etkinleştirir.

thinking · object

Genişletilmiş düşünme 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 araç).

top_p · number

Nucleus sampling parametresi. Hem temperature hem de top_p birlikte değil, yalnızca biri kullanılmalıdır.

top_k · integer

Her token için yalnızca en iyi K seçenek arasından örnekleme yapar.

stop_sequences · array

Modelin üretimi durdurmasına neden olacak özel durdurma dizileri.

metadata · object

İzleme amaçları için isteğe eklenecek metadata.

​

Yanıt

id · string

Benzersiz mesaj tanımlayıcısı.

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

Üretimin neden durduğu (end_turn, max_tokens, tool_use).

usage · object

input_tokens ve output_tokens ile token kullanımı.

cURL

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!"}
    ]
  }'

Response

{
  "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
  }
}

​

Görsel Girdi Örneği

Görsel desteği olan Claude modelleri için, resimleri yapılandırılmış görüntü blokları olarak messages[].content içine yerleştirin.

{
  "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..."
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

​

Genişletilmiş Düşünme Örneği

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 Mesaj Toplu İşlemleri

LemonData artık /v1/messages yanında yerel Anthropic Message Batches akışını da sunuyor.

Kullanılabilir rotalar:

• 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

Operasyon notları:

• Aynı LemonData API anahtarını ve Anthropic yerel başlıklarını kullanın.
• Batch öğeleri file_id referansı içeriyorsa anthropic-beta: files-api-2025-04-14 başlığını da ekleyin.
• Batch işlerinin istek/yanıt biçimi Anthropic yerel formatında kalır; LemonData ise iç settlement yaşam döngüsünü takip eder.