Основы Anthropic API: официальный курс · Урок 2

Messages API: формат, ответ и чатбот

Структура messages с role и content, объект Message (id, stop_reason, usage), 'слова в рот Claude' через assistant-префикс, few-shot промптинг и построение простого чатбота.

20 мин чтения3 вопроса в квизеГотовый промпт включёнВ работе

Практическое задание

Что сделать после урока

Напишите функцию translate(word, language), которая через Claude переводит слово и возвращает только переведённое слово без преамбулы. Используйте few-shot с 2-3 примерами в messages.

Проверка задания

Напишите функцию translate(word, language), которая через Claude переводит слово и возвращает только переведённое слово без преамбулы. Используйте few-shot с 2-3 примерами в messages.

Ваш ответ

Готовый промпт

Шаблон под задачу урока

Скопируйте и адаптируйте под свой контекст. Текст в треугольных скобках — то, что нужно заменить.

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()
conversation = []

while True:
    user_input = input("You: ")
    if user_input.lower() == "quit":
        break
    conversation.append({"role": "user", "content": user_input})
    response = client.messages.create(
        model="claude-3-haiku-20240307",
        max_tokens=500,
        messages=conversation
    )
    reply = response.content[0].text
    print(f"Claude: {reply}")
    conversation.append({"role": "assistant", "content": reply})

Песочница промптов

Prompt

Структура messages

Каждое сообщение — словарь с двумя ключами:

messages = [ {"role": "user", "content": "What flavors are used in Dr. Pepper?"} ] response = client.messages.create( model="claude-3-haiku-20240307", max_tokens=1000, messages=messages ) print(response.content[0].text)

Правила: список начинается с user-сообщения, роли чередуются (user → assistant → user...).

Объект ответа Message

# Message(id='msg_01...', content=[TextBlock(text='...', type='text')], # model='claude-3-haiku-20240307', role='assistant', # stop_reason='end_turn', usage=Usage(input_tokens=19, output_tokens=8)) print(response.content[0].text) # текст ответа print(response.stop_reason) # 'end_turn' или 'max_tokens' print(response.usage.input_tokens, response.usage.output_tokens)

"Слова в рот" — prefill ответа

response = client.messages.create( model="claude-3-haiku-20240307", max_tokens=500, messages=[ {"role": "user", "content": "Generate a beautiful haiku"}, {"role": "assistant", "content": "calming mountain air"} # Claude продолжит с этой строки ] ) print("calming mountain air" + response.content[0].text)

Few-shot промптинг через историю

response = client.messages.create( model="claude-3-haiku-20240307", max_tokens=500, messages=[ {"role": "user", "content": "Unpopular opinion: Pickles are disgusting."}, {"role": "assistant", "content": "NEGATIVE"}, {"role": "user", "content": "I love spicy pickles from @PickleCo!"}, {"role": "assistant", "content": "POSITIVE"}, {"role": "user", "content": "Seriously why would anyone eat a pickle?"}, ] ) # Claude ответит "NEGATIVE" — потому что понял паттерн из примеров

Простой чатбот

conversation_history = [] while True: user_input = input("User: ") if user_input.lower() == "quit": break conversation_history.append({"role": "user", "content": user_input}) response = client.messages.create( model="claude-3-haiku-20240307", messages=conversation_history, max_tokens=500 ) assistant_response = response.content[0].text print(f"Assistant: {assistant_response}") conversation_history.append({"role": "assistant", "content": assistant_response})

Сообщить об ошибке