Anthropic 形式

LLMoxy は完全互換の Anthropic Messages API インターフェースを提供し、Claude シリーズモデルに最適化されています。Anthropic 公式 SDK を使用しているユーザーは base_url を変更するだけで切り替えられます。

Base URL

https://llmoxy.com/v1

認証方式

2 つの認証方式をサポートしています：

方式 1：x-api-key（推奨）

x-api-key: YOUR_API_KEY

方式 2：Authorization

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Messages API

Claude の核心対話インターフェース。

リクエスト URL

POST /v1/messages

リクエスト例

curl https://llmoxy.com/v1/messages \
-H "content-type: application/json" \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-4-20250514",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Pythonで二分探索アルゴリズムを書いて"
}
]
}'

リクエストパラメータ

メッセージ形式

OpenAI とは異なり、Anthropic 形式ではシステムプロンプトが独立したパラメータです：

{
"model": "claude-sonnet-4-20250514",
"max_tokens": 1024,
"system": "あなたはPythonプログラミングの専門家です",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "クイックソートを書いて"
},
{
"role": "assistant",
"content": "はい、Pythonのクイックソートを書きます..."
},
{
"role": "user",
"content": "詳細なコメントを追加して"
}
]
}

注意

• messages には user と assistant のロールのみ含められます
• user メッセージで始める必要があります
• user と assistant メッセージは交互に配置する必要があります

レスポンス形式

{
"id": "msg_123",
"type": "message",
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "これはClaudeの返信内容です"
}
],
"model": "claude-sonnet-4-20250514",
"stop_reason": "end_turn",
"usage": {
"input_tokens": 25,
"output_tokens": 150
}
}

ストリーミング出力

stream: true を設定してストリーミング出力を有効化：

curl https://llmoxy.com/v1/messages \
-H "content-type: application/json" \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-4-20250514",
"max_tokens": 1024,
"messages": [{"role": "user", "content": "こんにちは"}],
"stream": true
}'

ストリーミングレスポンス形式

event: message_start
data: {"type":"message_start","message":{"id":"msg_123",...}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","delta":{"type":"text_delta","text":"こ"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","delta":{"type":"text_delta","text":"ん"}}

event: message_stop
data: {"type":"message_stop"}

対応モデル

ヒント 利用可能なモデルの詳細は 公式モデル広場 を参照してください。

マルチモーダル対応

Claude は画像入力をサポートしています：

{
"model": "claude-sonnet-4-20250514",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image",
"source": {
"type": "base64",
"media_type": "image/jpeg",
"data": "/9j/4AAQSkZJRg..."
}
},
{
"type": "text",
"text": "この画像には何がありますか？"
}
]
}
]
}

対応画像形式：JPEG、PNG、GIF、WebP。1枚最大5MB。

コード例

Python（公式 SDK）

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://llmoxy.com/v1"
)

message = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-20250514",
max_tokens=1024,
messages=[
{"role": "user", "content": "Pythonのデコレーターを書いて"}
]
)

print(message.content[0].text)

Python（ストリーミング）

with client.messages.stream(
model="claude-sonnet-4-20250514",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "記事を書いて"}]
) as stream:
for text in stream.text_stream:
print(text, end="", flush=True)

Node.js（公式 SDK）

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
apiKey: 'YOUR_API_KEY',
baseURL: 'https://llmoxy.com/v1'
});

const message = await client.messages.create({
model: 'claude-sonnet-4-20250514',
max_tokens: 1024,
messages: [
{ role: 'user', content: 'クイックソートを書いて' }
]
});

console.log(message.content[0].text);

cURL

curl https://llmoxy.com/v1/messages \
-H "content-type: application/json" \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-4-20250514",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, Claude!"}
]
}'

エラー処理

エラーレスポンス形式

{
"type": "error",
"error": {
"type": "invalid_request_error",
"message": "エラー説明"
}
}

一般的なエラータイプ

エラー処理例

from anthropic import Anthropic, APIError

client = Anthropic(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://llmoxy.com/v1"
)

try:
message = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-20250514",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)
except APIError as e:
print(f"エラータイプ: {e.type}")
print(f"エラーメッセージ: {e.message}")

高度な使い方

1. システムプロンプト

message = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-20250514",
max_tokens=1024,
system="あなたはPythonの専門家で、データ分析と機械学習が得意です。",
messages=[
{"role": "user", "content": "pandasで欠損値を処理するには？"}
]
)

2. 多ターン会話

conversation = [
{"role": "user", "content": "ユーザークラスを書いて"},
{"role": "assistant", "content": "はい、Userクラスを書きます..."},
{"role": "user", "content": "パスワード暗号化機能を追加して"}
]

message = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-20250514",
max_tokens=1024,
messages=conversation
)

3. 画像分析

import base64

with open("image.jpg", "rb") as f:
image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

message = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-20250514",
max_tokens=1024,
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image",
"source": {
"type": "base64",
"media_type": "image/jpeg",
"data": image_data
}
},
{
"type": "text",
"text": "このアーキテクチャ図を分析して"
}
]
}
]
)

ベストプラクティス

1. max_tokens を適切に設定

モデルごとに最大出力が異なります：Opus 32K、Sonnet 64K、Haiku 8K。実際のニーズに応じて設定し、無駄を避けてください。

2. system パラメータでプロンプトを設定

ロール定義は messages ではなく system パラメータに入れます：

# ✅ 推奨
message = client.messages.create(
system="あなたはPythonの専門家です",
messages=[{"role": "user", "content": "コードを書いて"}],
...
)

# ❌ 非推奨
message = client.messages.create(
messages=[{"role": "user", "content": "あなたはPythonの専門家です。コードを書いて"}],
...
)

3. 長い会話を処理

Claude は 200K のコンテキストウィンドウを持ちますが、定期的に会話を要約し、重要でない履歴メッセージを削除してトークン消費を節約することをお勧めします。

4. リトライ機構を実装

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(
stop=stop_after_attempt(3),
wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10)
)
def call_claude():
return client.messages.create(...)

次のステップ

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