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# Claude Messages API

>  - Claude Messages API 형식과 완벽하게 호환
- 다중 턴 대화 및 단일 쿼리 지원
- 텍스트 및 이미지를 포함한 멀티모달 콘텐츠 지원 

<RequestExample>
  ```bash cURL theme={null}
  curl https://api.apimart.ai/v1/messages \
    -H "x-api-key: $API_KEY" \
    -H "anthropic-version: 2025-10-01" \
    -H "content-type: application/json" \
    -d '{
      "model": "claude-sonnet-4-6",
      "max_tokens": 1024,
      "messages": [
        {"role": "user", "content": "Hello, world"}
      ]
    }'
  ```

  ```python Python theme={null}
  import anthropic

  client = anthropic.Anthropic(
      api_key="YOUR_API_KEY",
      base_url="https://api.apimart.ai"
  )

  message = client.messages.create(
      model="claude-sonnet-4-6",
      max_tokens=1024,
      messages=[
          {"role": "user", "content": "Hello, world"}
      ]
  )

  print(message.content)
  ```

  ```javascript JavaScript theme={null}
  import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

  const client = new Anthropic({
    apiKey: process.env.API_KEY,
    baseURL: 'https://api.apimart.ai'
  });

  const message = await client.messages.create({
    model: 'claude-sonnet-4-6',
    max_tokens: 1024,
    messages: [
      { role: 'user', content: 'Hello, world' }
    ]
  });

  console.log(message.content);
  ```

  ```go Go theme={null}
  package main

  import (
      "bytes"
      "encoding/json"
      "fmt"
      "io/ioutil"
      "net/http"
      "os"
  )

  func main() {
      url := "https://api.apimart.ai/v1/messages"

      payload := map[string]interface{}{
          "model": "claude-sonnet-4-6",
          "max_tokens": 1024,
          "messages": []map[string]string{
              {
                  "role":    "user",
                  "content": "Hello, world",
              },
          },
      }

      jsonData, _ := json.Marshal(payload)

      req, _ := http.NewRequest("POST", url, bytes.NewBuffer(jsonData))
      req.Header.Set("x-api-key", os.Getenv("API_KEY"))
      req.Header.Set("anthropic-version", "2025-10-01")
      req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

      client := &http.Client{}
      resp, err := client.Do(req)
      if err != nil {
          panic(err)
      }
      defer resp.Body.Close()

      body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
      fmt.Println(string(body))
  }
  ```

  ```java Java theme={null}
  import java.net.http.HttpClient;
  import java.net.http.HttpRequest;
  import java.net.http.HttpResponse;
  import java.net.URI;

  public class Main {
      public static void main(String[] args) throws Exception {
          String url = "https://api.apimart.ai/v1/messages";
          String apiKey = System.getenv("API_KEY");

          String payload = """
          {
            "model": "claude-sonnet-4-6",
            "max_tokens": 1024,
            "messages": [
              {
                "role": "user",
                "content": "Hello, world"
              }
            ]
          }
          """;

          HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
          HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
              .uri(URI.create(url))
              .header("x-api-key", apiKey)
              .header("anthropic-version", "2025-10-01")
              .header("Content-Type", "application/json")
              .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(payload))
              .build();

          HttpResponse<String> response = client.send(request,
              HttpResponse.BodyHandlers.ofString());

          System.out.println(response.body());
      }
  }
  ```

  ```php PHP theme={null}
  <?php

  $url = "https://api.apimart.ai/v1/messages";
  $apiKey = getenv('API_KEY');

  $payload = [
      "model" => "claude-sonnet-4-6",
      "max_tokens" => 1024,
      "messages" => [
          [
              "role" => "user",
              "content" => "Hello, world"
          ]
      ]
  ];

  $ch = curl_init($url);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($payload));
  curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [
      "x-api-key: " . $apiKey,
      "anthropic-version: 2025-10-01",
      "Content-Type: application/json"
  ]);

  $response = curl_exec($ch);
  curl_close($ch);

  echo $response;
  ?>
  ```

  ```ruby Ruby theme={null}
  require 'net/http'
  require 'json'
  require 'uri'

  url = URI("https://api.apimart.ai/v1/messages")
  api_key = ENV['API_KEY']

  payload = {
    model: "claude-sonnet-4-6",
    max_tokens: 1024,
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: "Hello, world"
      }
    ]
  }

  http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
  http.use_ssl = true

  request = Net::HTTP::Post.new(url)
  request["x-api-key"] = api_key
  request["anthropic-version"] = "2025-10-01"
  request["Content-Type"] = "application/json"
  request.body = payload.to_json

  response = http.request(request)
  puts response.body
  ```

  ```swift Swift theme={null}
  import Foundation

  let url = URL(string: "https://api.apimart.ai/v1/messages")!
  let apiKey = ProcessInfo.processInfo.environment["API_KEY"] ?? ""

  let payload: [String: Any] = [
      "model": "claude-sonnet-4-6",
      "max_tokens": 1024,
      "messages": [
          [
              "role": "user",
              "content": "Hello, world"
          ]
      ]
  ]

  var request = URLRequest(url: url)
  request.httpMethod = "POST"
  request.setValue(apiKey, forHTTPHeaderField: "x-api-key")
  request.setValue("2025-10-01", forHTTPHeaderField: "anthropic-version")
  request.setValue("application/json", forHTTPHeaderField: "Content-Type")
  request.httpBody = try? JSONSerialization.data(withJSONObject: payload)

  let task = URLSession.shared.dataTask(with: request) { data, response, error in
      if let error = error {
          print("Error: \(error)")
          return
      }

      if let data = data, let responseString = String(data: data, encoding: .utf8) {
          print(responseString)
      }
  }

  task.resume()
  ```

  ```csharp C# theme={null}
  using System;
  using System.Net.Http;
  using System.Text;
  using System.Threading.Tasks;

  class Program
  {
      static async Task Main(string[] args)
      {
          var url = "https://api.apimart.ai/v1/messages";
          var apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("API_KEY");

          var payload = @"{
              ""model"": ""claude-sonnet-4-6"",
              ""max_tokens"": 1024,
              ""messages"": [
                  {
                      ""role"": ""user"",
                      ""content"": ""Hello, world""
                  }
              ]
          }";

          using var client = new HttpClient();
          client.DefaultRequestHeaders.Add("x-api-key", apiKey);
          client.DefaultRequestHeaders.Add("anthropic-version", "2025-10-01");

          var content = new StringContent(payload, Encoding.UTF8, "application/json");
          var response = await client.PostAsync(url, content);
          var result = await response.Content.ReadAsStringAsync();

          Console.WriteLine(result);
      }
  }
  ```

  ```c C theme={null}
  #include <stdio.h>
  #include <curl/curl.h>
  #include <stdlib.h>

  int main(void) {
      CURL *curl;
      CURLcode res;
      const char *api_key = getenv("API_KEY");

      curl_global_init(CURL_GLOBAL_DEFAULT);
      curl = curl_easy_init();

      if(curl) {
          const char *url = "https://api.apimart.ai/v1/messages";
          const char *payload = "{"
              "\"model\":\"claude-sonnet-4-6\","
              "\"max_tokens\":1024,"
              "\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Hello, world\"}]"
          "}";

          char auth_header[256];
          snprintf(auth_header, sizeof(auth_header), "x-api-key: %s", api_key);

          struct curl_slist *headers = NULL;
          headers = curl_slist_append(headers, auth_header);
          headers = curl_slist_append(headers, "anthropic-version: 2025-10-01");
          headers = curl_slist_append(headers, "Content-Type: application/json");

          curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url);
          curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_POSTFIELDS, payload);
          curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_HTTPHEADER, headers);

          res = curl_easy_perform(curl);

          if(res != CURLE_OK) {
              fprintf(stderr, "curl_easy_perform() failed: %s\n",
                      curl_easy_strerror(res));
          }

          curl_slist_free_all(headers);
          curl_easy_cleanup(curl);
      }

      curl_global_cleanup();
      return 0;
  }
  ```

  ```objectivec Objective-C theme={null}
  #import <Foundation/Foundation.h>

  int main(int argc, const char * argv[]) {
      @autoreleasepool {
          NSURL *url = [NSURL URLWithString:@"https://api.apimart.ai/v1/messages"];
          NSString *apiKey = [NSProcessInfo processInfo].environment[@"API_KEY"];

          NSDictionary *payload = @{
              @"model": @"claude-sonnet-4-6",
              @"max_tokens": @1024,
              @"messages": @[
                  @{
                      @"role": @"user",
                      @"content": @"Hello, world"
                  }
              ]
          };

          NSError *error;
          NSData *jsonData = [NSJSONSerialization dataWithJSONObject:payload
                                                            options:0
                                                              error:&error];

          NSMutableURLRequest *request = [NSMutableURLRequest requestWithURL:url];
          [request setHTTPMethod:@"POST"];
          [request setValue:apiKey forHTTPHeaderField:@"x-api-key"];
          [request setValue:@"2025-10-01" forHTTPHeaderField:@"anthropic-version"];
          [request setValue:@"application/json" forHTTPHeaderField:@"Content-Type"];
          [request setHTTPBody:jsonData];

          NSURLSessionDataTask *task = [[NSURLSession sharedSession]
              dataTaskWithRequest:request
              completionHandler:^(NSData *data, NSURLResponse *response, NSError *error) {
                  if (error) {
                      NSLog(@"Error: %@", error);
                      return;
                  }
                  NSString *result = [[NSString alloc] initWithData:data
                                                          encoding:NSUTF8StringEncoding];
                  NSLog(@"%@", result);
              }];

          [task resume];
          [[NSRunLoop mainRunLoop] run];
      }
      return 0;
  }
  ```

  ```ocaml OCaml theme={null}
  (* Requires cohttp and yojson libraries *)
  open Lwt
  open Cohttp
  open Cohttp_lwt_unix

  let url = "https://api.apimart.ai/v1/messages"
  let api_key = Sys.getenv "API_KEY"

  let payload = {|{
    "model": "claude-sonnet-4-6",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello, world"
      }
    ]
  }|}

  let () =
    let headers = Header.init ()
      |> fun h -> Header.add h "x-api-key" api_key
      |> fun h -> Header.add h "anthropic-version" "2025-10-01"
      |> fun h -> Header.add h "Content-Type" "application/json"
    in
    let body = Cohttp_lwt.Body.of_string payload in

    let response = Client.post ~headers ~body (Uri.of_string url) >>= fun (resp, body) ->
      body |> Cohttp_lwt.Body.to_string >|= fun body_str ->
      print_endline body_str
    in
    Lwt_main.run response
  ```

  ```dart Dart theme={null}
  import 'dart:convert';
  import 'dart:io';
  import 'package:http/http.dart' as http;

  void main() async {
    final url = Uri.parse('https://api.apimart.ai/v1/messages');
    final apiKey = Platform.environment['API_KEY'];

    final payload = {
      'model': 'claude-sonnet-4-6',
      'max_tokens': 1024,
      'messages': [
        {
          'role': 'user',
          'content': 'Hello, world'
        }
      ]
    };

    final response = await http.post(
      url,
      headers: {
        'x-api-key': apiKey!,
        'anthropic-version': '2025-10-01',
        'Content-Type': 'application/json',
      },
      body: jsonEncode(payload),
    );

    print(response.body);
  }
  ```

  ```r R theme={null}
  library(httr)
  library(jsonlite)

  url <- "https://api.apimart.ai/v1/messages"
  api_key <- Sys.getenv("API_KEY")

  payload <- list(
    model = "claude-sonnet-4-6",
    max_tokens = 1024,
    messages = list(
      list(
        role = "user",
        content = "Hello, world"
      )
    )
  )

  response <- POST(
    url,
    add_headers(
      `x-api-key` = api_key,
      `anthropic-version` = "2025-10-01",
      `Content-Type` = "application/json"
    ),
    body = toJSON(payload, auto_unbox = TRUE),
    encode = "raw"
  )

  cat(content(response, "text"))
  ```
</RequestExample>

<ResponseExample>
  ```json 200 theme={null}
  {
    "code": 200,
    "data": {
      "id": "msg_013Zva2CMHLNnXjNJJKqJ2EF",
      "type": "message",
      "role": "assistant",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "안녕하세요! 저는 Claude입니다. 만나서 반갑습니다."
        }
      ],
      "model": "claude-sonnet-4-6",
      "stop_reason": "end_turn",
      "stop_sequence": null,
      "usage": {
        "input_tokens": 12,
        "output_tokens": 18
      }
    }
  }
  ```

  ```json 400 theme={null}
  {
    "type": "error",
    "error": {
      "type": "invalid_request_error",
      "message": "잘못된 요청 매개변수"
    }
  }
  ```

  ```json 401 theme={null}
  {
    "type": "error",
    "error": {
      "type": "authentication_error",
      "message": "유효하지 않은 API 키"
    }
  }
  ```

  ```json 429 theme={null}
  {
    "type": "error",
    "error": {
      "type": "rate_limit_error",
      "message": "요청 한도 초과"
    }
  }
  ```

  ```json 500 theme={null}
  {
    "type": "error",
    "error": {
      "type": "api_error",
      "message": "내부 서버 오류"
    }
  }
  ```
</ResponseExample>

## 인증

<ParamField header="x-api-key" type="string" required>
  인증을 위한 API 키

  [API 키 관리 페이지](https://apimart.ai/keys)를 방문하여 API 키를 받으세요

  요청 헤더에 추가:

  ```
  x-api-key: YOUR_API_KEY
  ```
</ParamField>

<ParamField header="anthropic-version" type="string" required>
  API 버전

  사용할 Claude API 버전을 지정합니다

  예: `2025-10-01`
</ParamField>

## 요청 본문

<ParamField body="model" type="string" required default="claude-sonnet-4-6">
  Model name

  * `claude-opus-4-8` - Claude Opus 4.8 flagship model
  * `claude-opus-4-7` - Claude Opus 4.7 flagship model
  * `claude-opus-4-6` - Claude Opus 4.6 flagship model
  * `claude-sonnet-4-6` - Claude Sonnet 4.6 balanced version
  * `claude-opus-4-5-20251101` - Claude Opus 4.5 model
</ParamField>

<ParamField body="messages" type="array" required>
  메시지 목록

  모델이 다음 응답을 생성하기 위한 메시지 배열입니다. 각 메시지는 `role`과 `content` 두 필드를 포함합니다.

  **💡 빠른 입력 (Try it 영역):**

  1. "+ Add an item"을 클릭하여 메시지 추가
  2. `role` 입력: `user` (사용자 메시지) 또는 `assistant` (AI 응답, 다중 턴용)
  3. `content` 입력: 하고 싶은 말

  <Expandable title="필드 상세">
    <ParamField body="role" type="string" required default="user">
      역할 유형

      선택 가능: `user` (사용자 메시지), `assistant` (AI 응답, 다중 턴 대화 및 미리 채우기용)

      참고: Claude API는 시스템 프롬프트를 별도의 `system` 매개변수로 사용하며 messages에는 포함되지 않습니다
    </ParamField>

    <ParamField body="content" type="string" required>
      메시지 내용

      메시지의 텍스트 내용
    </ParamField>
  </Expandable>

  **단일 사용자 메시지:**

  ```json theme={null}
  [{"role": "user", "content": "안녕하세요, Claude"}]
  ```

  **다중 턴 대화:**

  ```json theme={null}
  [
    {"role": "user", "content": "안녕하세요."},
    {"role": "assistant", "content": "안녕하세요, 저는 Claude입니다. 어떻게 도와드릴까요?"},
    {"role": "user", "content": "LLM을 쉽게 설명해주실 수 있나요?"}
  ]
  ```

  **미리 채워진 어시스턴트 응답:**

  ```json theme={null}
  [
    {"role": "user", "content": "태양의 그리스 이름은? (A) Sol (B) Helios (C) Sun"},
    {"role": "assistant", "content": "정답은 ("}
  ]
  ```
</ParamField>

<ParamField body="max_tokens" type="integer">
  생성할 최대 토큰 수

  중지하기 전에 생성할 최대 토큰 수입니다. 모델이 이 제한에 도달하기 전에 중지될 수 있습니다.

  모델마다 최대값이 다릅니다. 최소값: 1
</ParamField>

<ParamField body="system" type="string | array">
  시스템 프롬프트

  시스템 프롬프트는 Claude의 역할, 성격, 목표 및 지시사항을 설정합니다.

  **문자열 형식:**

  ```json theme={null}
  {
    "system": "당신은 전문 Python 프로그래밍 튜터입니다"
  }
  ```

  **구조화된 형식:**

  ```json theme={null}
  {
    "system": [
      {
        "type": "text",
        "text": "당신은 전문 Python 프로그래밍 튜터입니다"
      }
    ]
  }
  ```
</ParamField>

<ParamField body="temperature" type="number">
  Temperature 매개변수, 범위 0-1

  출력의 무작위성을 제어합니다:

  * 낮은 값 (예: 0.2): 더 결정적이고 보수적
  * 높은 값 (예: 0.8): 더 무작위적이고 창의적

  기본값: 1.0
</ParamField>

<ParamField body="top_p" type="number">
  핵 샘플링 매개변수, 범위 0-1

  핵 샘플링을 사용합니다. `temperature` 또는 `top_p` 중 하나만 사용하는 것을 권장합니다.

  기본값: 1.0
</ParamField>

<ParamField body="top_k" type="integer">
  Top-K 샘플링

  상위 K개 옵션에서만 샘플링하여 확률이 낮은 "롱테일" 응답을 제거합니다.

  고급 사용 사례에만 권장됩니다.
</ParamField>

<ParamField body="stream" type="boolean">
  스트리밍 활성화

  `true`이면 Server-Sent Events (SSE)를 사용하여 응답을 스트리밍합니다.

  기본값: false
</ParamField>

<ParamField body="stop_sequences" type="array">
  중지 시퀀스

  모델이 생성을 중지하도록 하는 사용자 정의 텍스트 시퀀스입니다.

  최대 4개의 시퀀스.

  예: `["\n\nHuman:", "\n\nAssistant:"]`
</ParamField>

<ParamField body="metadata" type="object">
  메타데이터

  요청에 대한 메타데이터 객체입니다.

  포함:

  * `user_id`: 사용자 식별자
</ParamField>

<ParamField body="tools" type="array">
  도구 정의

  모델이 작업을 완료하는 데 사용할 수 있는 도구 목록입니다.

  **함수 도구 예:**

  ```json theme={null}
  {
    "tools": [
      {
        "name": "get_weather",
        "description": "주어진 위치의 현재 날씨 가져오기",
        "input_schema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "도시 및 주, 예: San Francisco, CA"
            },
            "unit": {
              "type": "string",
              "enum": ["celsius", "fahrenheit"],
              "description": "온도 단위"
            }
          },
          "required": ["location"]
        }
      }
    ]
  }
  ```

  지원되는 도구 유형:

  * 사용자 정의 함수 도구
  * 컴퓨터 사용 도구 (computer\_20241022)
  * 텍스트 편집기 도구 (text\_editor\_20241022)
  * Bash 도구 (bash\_20241022)
</ParamField>

<ParamField body="tool_choice" type="object">
  도구 선택 전략

  모델이 도구를 사용하는 방법을 제어합니다:

  * `{"type": "auto"}`: 자동 결정 (기본값)
  * `{"type": "any"}`: 도구를 반드시 사용해야 함
  * `{"type": "tool", "name": "tool_name"}`: 특정 도구 사용
</ParamField>

## 응답

<ResponseField name="id" type="string">
  고유 메시지 식별자

  예: `"msg_013Zva2CMHLNnXjNJJKqJ2EF"`
</ResponseField>

<ResponseField name="type" type="string">
  객체 유형

  항상 `"message"`
</ResponseField>

<ResponseField name="role" type="string">
  역할

  항상 `"assistant"`
</ResponseField>

<ResponseField name="content" type="array">
  콘텐츠 블록 배열

  모델에서 생성된 콘텐츠로, 콘텐츠 블록의 배열입니다.

  **텍스트 콘텐츠:**

  ```json theme={null}
  [{"type": "text", "text": "안녕하세요! 저는 Claude입니다."}]
  ```

  **도구 사용:**

  ```json theme={null}
  [
    {
      "type": "tool_use",
      "id": "toolu_01A09q90qw90lq917835lq9",
      "name": "get_weather",
      "input": {"location": "San Francisco, CA", "unit": "celsius"}
    }
  ]
  ```

  콘텐츠 유형:

  * `text`: 텍스트 콘텐츠
  * `tool_use`: 도구 호출
</ResponseField>

<ResponseField name="model" type="string">
  요청을 처리한 모델

  예: `"claude-sonnet-4-6"`
</ResponseField>

<ResponseField name="stop_reason" type="string">
  중지 이유

  가능한 값:

  * `end_turn`: 자연스러운 완료
  * `max_tokens`: 최대 토큰 도달
  * `stop_sequence`: 중지 시퀀스 도달
  * `tool_use`: 도구 호출됨
</ResponseField>

<ResponseField name="stop_sequence" type="string | null">
  트리거된 중지 시퀀스

  생성된 중지 시퀀스 (있는 경우), 그렇지 않으면 `null`
</ResponseField>

<ResponseField name="usage" type="object">
  토큰 사용량 통계

  <Expandable title="속성">
    <ResponseField name="input_tokens" type="integer">
      입력 토큰 수
    </ResponseField>

    <ResponseField name="output_tokens" type="integer">
      출력 토큰 수
    </ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>

## 사용 예제

### 기본 대화

```python theme={null}
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apimart.ai"
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "양자 컴퓨팅의 기초를 설명해주세요"}
    ]
)

print(message.content[0].text)
```

### 다중 턴 대화

```python theme={null}
messages = [
    {"role": "user", "content": "머신러닝이 무엇인가요?"},
    {"role": "assistant", "content": "머신러닝은 AI의 한 분야입니다..."},
    {"role": "user", "content": "실용적인 예를 들어주실 수 있나요?"}
]

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=messages
)
```

### 시스템 프롬프트 사용

```python theme={null}
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    system="당신은 코드 리뷰와 최적화 전문가인 시니어 Python 개발자입니다.",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "이 코드를 어떻게 최적화할 수 있나요?\n\n[code]"}
    ]
)
```

### 스트리밍 응답

```python theme={null}
with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "AI에 대한 짧은 에세이를 작성해주세요"}
    ]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)
```

### 도구 사용

```python theme={null}
tools = [
    {
        "name": "get_stock_price",
        "description": "실시간 주식 가격 가져오기",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "ticker": {
                    "type": "string",
                    "description": "주식 티커 심볼, 예: AAPL"
                }
            },
            "required": ["ticker"]
        }
    }
]

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    tools=tools,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "테슬라의 주식 가격은 얼마인가요?"}
    ]
)

# 도구 호출 처리
if message.stop_reason == "tool_use":
    tool_use = next(block for block in message.content if block.type == "tool_use")
    print(f"도구 호출: {tool_use.name}")
    print(f"인수: {tool_use.input}")
```

### 비전 이해

```python theme={null}
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "url",
                        "url": "https://example.com/image.jpg"
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "이 이미지를 설명해주세요"
                }
            ]
        }
    ]
)
```

### Base64 이미지

```python theme={null}
import base64

with open("image.jpg", "rb") as image_file:
    image_data = base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": "image/jpeg",
                        "data": image_data
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "이 이미지를 분석해주세요"
                }
            ]
        }
    ]
)
```

## 모범 사례

### 1. 프롬프트 엔지니어링

**명확한 역할 정의:**

```python theme={null}
system = """당신은 다음을 전문으로 하는 경험 많은 데이터 과학자입니다:
- 통계 분석 및 데이터 시각화
- 머신러닝 모델 개발
- Python 및 R 프로그래밍
전문적이고 정확한 조언을 제공하세요."""
```

**구조화된 출력:**

```python theme={null}
message = "분석 결과를 summary, key_findings, recommendations 필드가 포함된 JSON 형식으로 반환해주세요."
```

### 2. 오류 처리

```python theme={null}
from anthropic import APIError, RateLimitError

try:
    message = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-6",
        max_tokens=1024,
        messages=[{"role": "user", "content": "안녕하세요"}]
    )
except RateLimitError:
    print("요청 한도 초과, 나중에 다시 시도해주세요")
except APIError as e:
    print(f"API 오류: {e}")
```

### 3. 토큰 최적화

```python theme={null}
# 더 짧은 프롬프트 사용
messages = [
    {"role": "user", "content": "핵심 포인트 요약:\n\n[긴 텍스트]"}
]

# 출력 길이 제한
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=500,  # 출력 제한
    messages=messages
)
```

### 4. 응답 미리 채우기

```python theme={null}
# 모델을 특정 형식으로 안내
messages = [
    {"role": "user", "content": "Python 모범 사례 5가지를 나열해주세요"},
    {"role": "assistant", "content": "Python 모범 사례 5가지:\n\n1."}
]

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=messages
)
```

## 스트리밍 응답 처리

### Python 스트리밍

```python theme={null}
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apimart.ai"
)

with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Python 데코레이터 예제를 작성해주세요"}
    ]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)
```

### JavaScript 스트리밍

```javascript theme={null}
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.API_KEY,
  baseURL: 'https://api.apimart.ai'
});

const stream = await client.messages.stream({
  model: 'claude-sonnet-4-6',
  max_tokens: 1024,
  messages: [
    { role: 'user', content: 'React 컴포넌트 예제를 작성해주세요' }
  ]
});

for await (const chunk of stream) {
  if (chunk.type === 'content_block_delta' &&
      chunk.delta.type === 'text_delta') {
    process.stdout.write(chunk.delta.text);
  }
}
```

## 중요 참고사항

1. **API 키 보안**:
   * API 키를 환경 변수에 저장하세요
   * 소스 코드에 키를 하드코딩하지 마세요
   * 정기적으로 키를 교체하세요

2. **요청 제한**:
   * API 요청 제한에 유의하세요
   * 재시도 메커니즘을 구현하세요
   * 지수 백오프를 사용하세요

3. **토큰 관리**:
   * 토큰 사용량을 모니터링하세요
   * 프롬프트 길이를 최적화하세요
   * 적절한 max\_tokens 값을 사용하세요

4. **모델 선택**:
   * Opus: 복잡한 작업, 깊은 사고 필요
   * Sonnet: 균형잡힌 성능과 비용
   * Haiku: 빠른 응답, 간단한 작업

5. **콘텐츠 필터링**:
   * 사용자 입력을 검증하세요
   * 민감한 정보를 필터링하세요
   * 콘텐츠 조정을 구현하세요