模型详情Anthropic

claude-opus-4-7

推理、工具、文件与视觉能力

能力概览

输入

文本图片文件

输出

文本

推荐接口

Anthropic Messages

推理与工具

适合复杂分析和带工具的工作流。

图片与文件

可围绕图片或文档内容完成理解任务。

接口

POSThttps://www.yunqiai.chat/v1/messages

所有请求使用 HTTPS，并通过请求头携带访问密钥。

请求参数

参数	类型	说明
`model`必填	string	从 GET /v1/models 返回结果中填写完整模型 ID
`messages`必填	array	user / assistant 消息数组；图片作为 image 内容块
`max_tokens`必填	integer	最大输出 Token，填写正整数；上限随模型变化
`system`	string \| array	顶层系统提示；Messages API 没有 system 角色
`stream`	boolean	是否以 SSE 流式返回，默认 false
`temperature`	number	0–1；Claude 4.7 及以后模型建议省略采样参数
`top_p`	number	0–1；与 temperature 通常只设置一个
`stop_sequences`	string[]	自定义停止序列
`tools`	array	Anthropic 工具定义

请求示例

cURL

curl --request POST \
  --url https://www.yunqiai.chat/v1/messages \
  --header "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  --header "anthropic-version: 2023-06-01" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "claude-opus-4-7",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "你好"
      }
    ]
  }'

Base64 图片输入

图片使用 image 内容块，source.type 设为 base64，并显式提供 media_type。

JSON · Base64

{
  "model": "claude-opus-4-7",
  "max_tokens": 256,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "image",
          "source": {
            "type": "base64",
            "media_type": "image/png",
            "data": "BASE64_IMAGE_DATA"
          }
        },
        {
          "type": "text",
          "text": "描述这张图片"
        }
      ]
    }
  ]
}

PDF 文件输入

把 PDF 放在 document 内容块中，source.type 设为 base64，并在 source.data 中传入裸 Base64。提示词作为同一条消息里的 text 内容块。

Python · base64 PDF

import base64
import os
from pathlib import Path

import requests

pdf_path = Path("report.pdf")
pdf_data = base64.b64encode(pdf_path.read_bytes()).decode("ascii")
payload = {
    "model": "claude-opus-4-7",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "document",
                "source": {
                    "type": "base64",
                    "media_type": "application/pdf",
                    "data": pdf_data,
                },
            },
            {"type": "text", "text": "提取报告中的结论与关键数字"},
        ],
    }],
}

response = requests.post(
    "https://www.yunqiai.chat/v1/messages",
    headers={
        "x-api-key": os.environ["YUNQI_API_KEY"],
        "anthropic-version": "2023-06-01",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json=payload,
    timeout=(10, 180),
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
print("".join(block.get("text", "") for block in result.get("content", []) if block.get("type") == "text"))

来源	document.source 写法	适用条件
内联 Base64	`type: base64 · media_type · data`	本地文件可直接编码后发送
公开 URL	`type: url · url`	文件地址可由服务端直接访问
已有文件 ID	`type: file · file_id`	仅在业务侧已经取得有效 file_id 时使用

流式输出

客户端以 SSE 逐行读取 data: 事件。不要按网络数据块直接解码 JSON；同一事件可能被拆成多个传输片段。

阶段	事件	读取内容
开始	`message_start`	消息元数据
内容	`content_block_start → content_block_delta → content_block_stop`	`delta.text`
工具调用	`content_block_start / input_json_delta.partial_json`	保存 tool_use.id 与 name，按内容块 index 拼接参数
完成	`message_delta → message_stop`	停止原因与最终用量
错误	`error`	`error.type / error.message / request_id`

Python · Messages SSE

import json
import os

import requests

payload = {
    "model": "claude-opus-4-7",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{"role": "user", "content": "用三句话解释量子计算"}],
    "stream": True,
}

with requests.post(
    "https://www.yunqiai.chat/v1/messages",
    headers={
        "x-api-key": os.environ["YUNQI_API_KEY"],
        "anthropic-version": "2023-06-01",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json=payload,
    stream=True,
    timeout=(10, 180),
) as response:
    response.raise_for_status()
    message_stopped = False
    tool_calls = {}

    for line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
        if not line or not line.startswith("data: "):
            continue
        event = json.loads(line[6:])
        if event.get("type") == "content_block_start":
            block = event.get("content_block") or {}
            if block.get("type") == "tool_use":
                tool_calls[event.get("index", 0)] = {
                    "id": block.get("id", ""),
                    "name": block.get("name", ""),
                    "input": block.get("input") or {},
                    "arguments": "",
                }
        elif event.get("type") == "content_block_delta":
            delta = event.get("delta", {})
            if delta.get("type") == "text_delta":
                print(delta.get("text", ""), end="", flush=True)
            elif delta.get("type") == "input_json_delta":
                index = event.get("index", 0)
                current = tool_calls.setdefault(index, {"id": "", "name": "", "input": {}, "arguments": ""})
                current["arguments"] += delta.get("partial_json", "")
        elif event.get("type") == "message_stop":
            message_stopped = True
        elif event.get("type") == "error":
            error = event.get("error", {})
            raise RuntimeError(f"{error.get('type')}: {error.get('message')}")

if not message_stopped:
    raise RuntimeError("stream ended before message_stop")

print()
for call in tool_calls.values():
    arguments = json.loads(call["arguments"]) if call["arguments"] else call["input"]
    tool_result = {"type": "tool_result", "tool_use_id": call["id"], "content": "工具执行结果"}
    print("tool", call["id"], call["name"], arguments, tool_result)

错误、重试与超时

情况	客户端处理
连接超时	单独设置连接超时，例如 10 秒；确认网络与 Base URL
读取超时	文本请求可从 180 秒起设置；图像等耗时任务可设为 300 秒
408、429、5xx	读取 Retry-After，并使用带随机抖动的指数退避；限制重试次数
400、401、403、404	不要自动重试；先检查错误正文、鉴权头、接口路径、模型与参数

JSON · error response body

{
  "type": "error",
  "error": {
    "type": "invalid_request_error",
    "message": "请求参数无效"
  },
  "request_id": "req_01JY7X"
}

协议	错误正文中的请求 ID	响应头中的请求 ID
Anthropic Messages	`request_id`	`request-id`

Python · timeout and retry

import os
import random
import time

import requests

url = "https://www.yunqiai.chat/v1/messages"
headers = {"x-api-key": os.environ["YUNQI_API_KEY"], "anthropic-version": "2023-06-01"}
payload = {"model": "claude-opus-4-7", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]}

for attempt in range(4):
    delay = min(2 ** attempt, 8) + random.random()
    try:
        response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=(10, 180))
    except requests.Timeout:
        if attempt == 3:
            raise
    else:
        if response.ok:
            print(response.json())
            break
        if response.status_code not in {408, 429, 500, 502, 503, 504}:
            response.raise_for_status()
        if attempt == 3:
            response.raise_for_status()
        retry_after = response.headers.get("Retry-After")
        if retry_after:
            try:
                delay = max(delay, float(retry_after))
            except ValueError:
                pass
    time.sleep(delay)

响应

JSON

{
  "id": "msg_01JY7X",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "model": "claude-opus-4-7",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "你好！我是一个 AI 助手。"
    }
  ],
  "stop_reason": "end_turn"
}

协议参考

本页示例按 YunQi AI 的模型 ID、接口路径和参数格式编写；以下链接提供对应协议的字段说明。

Anthropic Messages API↗Anthropic 流式事件↗Anthropic 错误格式↗Anthropic PDF 输入↗Anthropic 图片输入参考↗