简化 AI 对话开发的高效 TypeScript 接口
这个开源项目提供了一个 TypeScript API 库,用于简化 Anthropic REST API 的访问。该库支持服务器端 TypeScript 和 JavaScript,具有流式响应、错误处理和自定义请求等功能。它提供完整的类型定义,兼容多种运行时环境,方便开发者将 AI 对话功能集成到项目中。
该库为服务器端 TypeScript 或 JavaScript 提供了方便访问 Anthropic REST API 的功能。
REST API 文档可以在 docs.anthropic.com 上找到。本库的完整 API 可以在 api.md 中找到。
npm install @anthropic-ai/sdk
本库的完整 API 可以在 api.md 中找到。
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk'; const client = new Anthropic({ apiKey: process.env['ANTHROPIC_API_KEY'], // 这是默认设置,可以省略 }); async function main() { const message = await client.messages.create({ max_tokens: 1024, messages: [{ role: 'user', content: '你好,Claude' }], model: 'claude-3-opus-20240229', }); console.log(message.content); } main();
我们提供使用服务器发送事件(SSE)的流式响应支持。
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk'; const client = new Anthropic(); const stream = await client.messages.create({ max_tokens: 1024, messages: [{ role: 'user', content: '你好,Claude' }], model: 'claude-3-opus-20240229', stream: true, }); for await (const messageStreamEvent of stream) { console.log(messageStreamEvent.type); }
如果需要取消流,可以从循环中 break
或调用 stream.controller.abort()
。
本库包含所 有请求参数和响应字段的 TypeScript 定义。您可以按以下方式导入和使用它们:
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk'; const client = new Anthropic({ apiKey: process.env['ANTHROPIC_API_KEY'], // 这是默认设置,可以省略 }); async function main() { const params: Anthropic.MessageCreateParams = { max_tokens: 1024, messages: [{ role: 'user', content: '你好,Claude' }], model: 'claude-3-opus-20240229', }; const message: Anthropic.Message = await client.messages.create(params); } main();
每个方法、请求参数和响应字段的文档都可以在文档字符串中找到,并会在大多数现代编辑器中悬停时显示。
您可以通过 usage
响应属性查看特定请求的确切使用情况,例如:
const message = await client.messages.create(...) console.log(message.usage) // { input_tokens: 25, output_tokens: 13 }
本库为流式消息处理提供了几个便利功能,例如:
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk'; const anthropic = new Anthropic(); async function main() { const stream = anthropic.messages .stream({ model: 'claude-3-opus-20240229', max_tokens: 1024, messages: [ { role: 'user', content: '说你好!', }, ], }) .on('text', (text) => { console.log(text); }); const message = await stream.finalMessage(); console.log(message); } main();
使用 client.messages.stream(...)
进行流式处理会公开各种便利的辅助函数,包括事件处理程序和累积。
或者,您可以使用 client.messages.create({ ..., stream: true })
,它只返回流中事件的异步迭代器,从而使用更少的内存(它不会为您构建最终的消息对象)。
本 SDK 为工具使用(也称为函数调用)提供测试版支持。更多详情可以在文档中找到。
我们通过单独的包为 Anthropic Bedrock API 提供支持。
当库无法连接到 API,或 API 返回非成功状态码(即 4xx 或 5xx 响应)时,将抛出 APIError
的子类:
async function main() { const message = await client.messages .create({ max_tokens: 1024, messages: [{ role: 'user', content: '你好,Claude' }], model: 'claude-3-opus-20240229', }) .catch(async (err) => { if (err instanceof Anthropic.APIError) { console.log(err.status); // 400 console.log(err.name); // BadRequestError console.log(err.headers); // {server: 'nginx', ...} } else { throw err; } }); } main();
错误代码如下:
状态码 | 错误类型 |
---|---|
400 | BadRequestError |
401 | AuthenticationError |
403 | PermissionDeniedError |
404 | NotFoundError |
422 | UnprocessableEntityError |
429 | RateLimitError |
>=500 | InternalServerError |
N/A | APIConnectionError |
某些错误默认会自动重试 2 次,并使用短暂的指数退避 。 连接错误(例如,由于网络连接问题)、408 请求超时、409 冲突、429 速率限制和 >=500 内部错误默认都会重试。
您可以使用 maxRetries
选项来配置或禁用此功能:
// 为所有请求配置默认值: const client = new Anthropic({ maxRetries: 0, // 默认为 2 }); // 或者,为每个请求单独配置: await client.messages.create({ max_tokens: 1024, messages: [{ role: 'user', content: '你好,Claude' }], model: 'claude-3-opus-20240229' }, { maxRetries: 5, });
请求默认在 10 分钟后超时。您可以使用 timeout
选项来配置此设置:
// 为所有请求配置默认值: const client = new Anthropic({ timeout: 20 * 1000, // 20 秒(默认为 10 分钟) }); // 为每个请求单独覆盖: await client.messages.create({ max_tokens: 1024, messages: [{ role: 'user', content: '你好,Claude' }], model: 'claude-3-opus-20240229' }, { timeout: 5 * 1000, });
超时时会抛出 APIConnectionTimeoutError
。
请注意,超时的请求默认会重试两次。
我们会自动发送 anthropic-version
标头,设置为 2023-06-01
。
如果需要,您可以在每个请求的基础上通过设置默认标头来覆盖它。
请注意,这样做可能会导致 SDK 中的类型不正确以及其他意外或未定义的行为。
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk'; const client = new Anthropic(); const message = await client.messages.create( { max_tokens: 1024, messages: [{ role: 'user', content: '你好,Claude' }], model: 'claude-3-opus-20240229', }, { headers: { 'anthropic-version': '自定义值' } }, );
可以通过所有方法返回的 APIPromise
类型上的 .asResponse()
方法访问 fetch()
返回的"原始" Response
。
您还可以使用 .withResponse()
方法同时获取原始 Response
和解析后的数据。
const client = new Anthropic(); const response = await client.messages .create({ max_tokens: 1024, messages: [{ role: 'user', content: '你好,Claude' }], model: 'claude-3-opus-20240229', }) .asResponse(); console.log(response.headers.get('X-My-Header')); console.log(response.statusText); // 访问底层的 Response 对象 const { data: message, response: raw } = await client.messages .create({ max_tokens: 1024, messages: [{ role: 'user', content: '你好,Claude' }], model: 'claude-3-opus-20240229', }) .withResponse(); console.log(raw.headers.get('X-My-Header')); console.log(message.content);
该库针对便捷访问已记录的 API 进行了类型化。如果您需要访问未记录的端点、参数或响 应属性,仍可以使用该库。
要向未记录的端点发送请求,您可以使用 client.get
、client.post
和其他 HTTP 动词。
客户端上的选项(如重试)在发送这些请求时将被遵守。
await client.post('/some/path', { body: { some_prop: 'foo' }, query: { some_query_arg: 'bar' }, });
要使用未记录的参数发送请求,您可以在未记录的参数上使用 // @ts-expect-error
。此库不会在运行时验证请求是否与类型匹配,因此您发送的任何额外值都将按原样发送。
client.foo.create({ foo: 'my_param', bar: 12, // @ts-expect-error baz 尚未公开 baz: '未记录的选项', });
对于使用 GET
动词的请求,任何额外参数都将在查询中,所有其他请求都将在正文中发送额外参数。
如果你想显式地发送一个额外的参数,你可以使用 query
、body
和 headers
请求选项来实现。
要访问未记录的响应属性,你可以在响应对象上使用 // @ts-expect-error
来访问响应对象, 或者将响应对象转换为所需的类型。与请求参数一样,我们不会验证或去除 API 响应中的额外属性。
默认情况下,这个库在 Node 环境中使用 node-fetch
,在其他环境中则期望有一个全局的 fetch
函数。
如果你更喜欢在 Node 环境中使用全局的、符合 Web 标准的 fetch
函数(例如,如果你使用 --experimental-fetch
运行 Node 或者使用 NextJS 这样用 undici
进行 polyfill 的框架),请在你第一次 from "Anthropic"
导入之前添加以下导入:
// 告诉 TypeScript 和包使用全局 Web fetch 而不是 node-fetch。 // 注意,尽管名字如此,这并不添加任何 polyfills,而是期望在需要时提供它们。 import '@anthropic-ai/sdk/shims/web'; import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';
要做相反的操作,添加 import "@anthropic-ai/sdk/shims/node"
(这会导入 polyfills)。
如果你得到了错误的 Response
TypeScript 类型,这也会很有用(更多详情)。
你还可以在实例化客户端时提供一个自定义的 fetch
函数,用于在每个请求之前/之后检查或修改 Request
或 Response
:
import { fetch } from 'undici'; // 这只是一个例子 import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk'; const client = new Anthropic({ fetch: async (url: RequestInfo, init?: RequestInit): Promise<Response> => { console.log('即将发起请求', url, init); const response = await fetch(url, init); console.log('收到响应', response); return response; }, });
注意,如果设置了 DEBUG=true
环境变量,这个库会自动记录所有请求和响应。这仅用于调试目的,可能会在未来不经通知就发生变化。
默认情况下,这个库为所有 http/https 请求使用一个稳定的代理来重用 TCP 连接,消除了许多 TCP 和 TLS 握手,为大多数请求节省了大约 100ms。
如果你想禁用或自定义这种行为,例如在代理后面使用 API,你可以传递一个 httpAgent
,它会用于所有请求(无论是 http 还是 https),例如:
import http from 'http'; import { HttpsProxyAgent } from 'https-proxy-agent'; // 为所有请求配置默认设置: const client = new Anthropic({ httpAgent: new HttpsProxyAgent(process.env.PROXY_URL), }); // 针对每个请求进行覆盖: await client.messages.create( { max_tokens: 1024, messages: [{ role: 'user', content: '你好,Claude' }], model: 'claude-3-opus-20240229', }, { httpAgent: new http.Agent({ keepAlive: false }), }, );
这个包通常遵循 SemVer 约定,尽管某些向后不兼容的更改可能会作为次要版本发布:
我们非常重视向后兼容性,并努力确保你可以依赖平滑的升级体验。
我们很乐意听取你的反馈;请就问题、bug 或建议在 GitHub 上开一个 issue。
支持 TypeScript >= 4.5。
支持以下运行时环境:
import Anthropic from "npm:@anthropic-ai/sdk"
。"node"
环境(目前不支持 "jsdom"
)。[!警告] 不支持 Web 浏览器运行时。如果在浏览器环境中使用,SDK 将抛出错误。
注意,目前不支持 React Native。
如果你对其他运行时环境感兴趣,请在 GitHub 上开一个 issue 或为现有的 issue 投票。
字节跳动发布的AI编程神器IDE
Trae是一种自适应的集成开发环境(IDE),通过自动化和多元协作改变开发流程。利用Trae,团队能够更快速、精确地编写和部署代码,从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能,是提升开发效率的理想工具。
全能AI智能助手,随时解答生活与工作的多 样问题
问小白,由元石科技研发的AI智能助手,快速准确地解答各种生活和工作问题,包括但不限于搜索、规划和社交互动,帮助用户在日常生活中提高效率,轻松管理个人事务。
实时语音翻译/同声传译工具
Transly是一个多场景的AI大语言模型驱动的同声传译、专业翻译助手,它拥有超精准 的音频识别翻译能力,几乎零延迟的使用体验和支持多国语言可以让你带它走遍全球,无论你是留学生、商务人士、韩剧美剧爱好者,还是出国游玩、多国会议、跨国追星等等,都可以满足你所有需要同传的场景需求,线上线下通用,扫除语言障碍,让全世界的语言交流不再有国界。
一键生成PPT和Word,让学习生活更轻松
讯飞智文是一个利用 AI 技术的项目,能够帮助用户生成 PPT 以及各类文档。无论是商业领域的市场分析报告、年度目标制定,还是学生群体的职业生涯规划、实习避坑指南,亦或是活动策划、旅游攻略等内容,它都能提供支持,帮助用户精准表达,轻松呈现各种信息。
深度推理能力全新升级,全面对标OpenAI o1
科大讯飞的星火大模型,支持语 言理解、知识问答和文本创作等多功能,适用于多种文件和业务场景,提升办公和日常生活的效率。讯飞星火是一个提供丰富智能服务的平台,涵盖科技资讯、图像创作、写作辅助、编程解答、科研文献解读等功能,能为不同需求的用户提供便捷高效的帮助,助力用户轻松获取信息、解决问题,满足多样化使用场景。
一种基于大语言模型的高效单流解耦语音令牌文本到语音合成模型
Spark-TTS 是一个基于 PyTorch 的开源文本到语音合成项目,由多个知名机构联合参与。该项目提供了高效的 LLM(大语言模型)驱动的语音合成方案,支持语音克隆和语音创建功能,可通过命令行界面(CLI)和 Web UI 两种方式使用。用户可以根据需求调整语音的性别、音高、速度等参数,生成高质量的语音。该项目适用于多种场景,如有声读物制作、智能语音助手开发等。
AI助力,做PPT更简单!
咔片是一款轻量化在线演示设计工具,借助 AI 技术,实现从内容生成到智能设计的一站式 PPT 制作服务。支持多种文档格式导入生成 PPT,提供海量模板、智能美化、素材替换等功能,适用于销售、教师、学生等各类人群,能高效制作出高品质 PPT,满足不同场景演示需求。
选题、配图、成文,一站式创作,让内容运营更高效
讯飞绘文,一个AI集成平台,支持写作、选题、配图、排版和发布。高效生成适用于各类媒体的定制内容,加速品牌传播,提升内容营销效果。
专业的AI公文写作平台,公文写作神器
AI 材料星,专业的 AI 公文写作辅助平台,为体制内工作人员提供高效的公文写作解决方案。拥有海量公文文库 、9 大核心 AI 功能,支持 30 + 文稿类型生成,助力快速完成领导讲话、工作总结、述职报告等材料,提升办公效率,是体制打工人的得力写作神器。
OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号