Anthropic Claude 4 深度解析：如何获取API Key并用Python进行AI应用开发（附！代码示例）

1. 序章：Claude 4 叩响AI新纪元的大门

北京时间凌晨2025年5月23日，Anthropic公司携其最新力作——Claude Opus 4与Claude Sonnet 4，再次站在了人工智能浪潮之巅。这不仅是一次产品的迭代，更像是一份宣言，预示着AI在推理、编码及至关重要的“智能体（Agentic）”能力上，即将突破现有认知，开启一个以复杂工作流重塑和AI深度协作为核心的新纪元。

旗舰型号Claude Opus 4，被Anthropic自信地冠以“迄今最智能模型”的头衔，其锋芒直指那些对深度推理与持久高性能有着极致要求的前沿阵地。而它的同门兄弟Claude Sonnet 4，则以其在智能、速度与成本效益之间达成的精妙平衡，致力于将这股尖端AI的变革力量，播撒到更广阔的应用土壤之中。

Claude 4系列的魅力远不止于性能参数的提升，其混合推理模式、得到强化的工具调用能力、显著优化的记忆功能，以及对安全红线与运行可靠性的坚定守护，共同构成了其核心竞争力。本篇解析将聚焦Claude Opus 4，并涵盖此特定版本的前沿信息以及如何获取API Key并用Python进行AI应用开发。

2. 家族谱系：Claude 4双子星的精准定位

为使读者能迅速把握Claude 4系列两大核心模型的独特魅力与应用场景，下表提供了一个清晰的对比视角：

表 1: Claude Opus 4 vs. Claude Sonnet 4 — 核心特性与战略定位

特性	Claude Opus 4	Claude Sonnet 4
核心优势	问鼎前沿智能，专攻复杂艰深任务	实现性能与成本的最佳平衡点，赋能规模化应用
主攻场景	高阶编程、复杂智能体工作流构建、深度学术研究	企业级自动化、高质量内容创作、高效率信息检索与分析
上下文窗口	标准 200K tokens	标准 200K tokens
API 输入定价	$15 / 百万 tokens	$3 / 百万 tokens
API 输出定价	$75 / 百万 tokens	$15 / 百万 tokens
接入平台	Anthropic API, AWS Bedrock, Google Vertex AI 等	Anthropic API, AWS Bedrock, Google Vertex AI, GitHub Copilot 等

(温馨提示：价格与平台信息基于发布初期，具体请以官方最新公告为准。)

此对比旨在为技术决策者提供一个高屋建瓴的指引，在深入探索模型细节之前，便能洞悉其核心价值与最佳用武之地。

A. Claude Opus 4：登顶智能之巅，挑战未知极限

作为Anthropic倾力打造的旗舰模型，Claude Opus 4不仅刷新了AI性能的上限，更在驾驭那些需要深邃洞察力与精妙问题解决能力的极限任务时，展现出令人叹服的从容。

• 核心能力深度解码

  • 代码世界的“宗师”： Opus 4被誉为“全球编码能力最强的模型”，其在SWE-bench (72.5%) 和Terminal-bench (43.2%)等业界公认的试金石上所向披靡。它不仅能游刃有余地处理复杂的多文件代码协同修改、对庞大代码库进行优雅重构，更能以惊人的耐力（Rakuten的报告称其可持续工作长达7小时）投入长时间编码会战。其精进的“代码审美”与高达32K tokens的输出容量，使其能够精准契合特定的编码范式，为大型软件工程项目注入非凡的品质保障。来自Replit、Vercel、Cognition等行业先锋的赞誉，共同描绘了它如何深刻变革开发流程、提升代码艺术的蓝图。
  • 智能体的“超级大脑”： 在日益复杂的AI智能体应用领域，Opus 4展现出无可匹敌的领导力，尤其在TAU-bench等测试中成绩斐然，并在长周期任务中保持了卓越的准确性。它能够驱动精密复杂的智能体架构，例如：自主编排多渠道营销战役、高效协调跨部门的企业级工作流，甚至能够通过深度整合专利文献、学术论文与市场情报等多源异构信息，独立完成长达数小时的深度研究。其出类拔萃的文本到SQL转换技艺，已使其成为Triple Whale等公司构建此类智能体工作负载时的不二之选。
  • 推理与问题求解的“思想者”： Opus 4在研究生级别的逻辑推理、棘手的数学难题攻坚以及前沿科学文献理解等维度，均实现了里程碑式的跨越。它拥有深邃的多步推理能力，能够庖丁解牛般地层层剖析那些需要严密逻辑链条才能破解的超复杂问题。正如Cognition公司的Scott Wu所言，该模型成功驾驭了此前众多模型均束手无策的关键挑战，展现了足以改变游戏规则的可靠性。
  • 创意挥洒与知识熔炉： 它能创作出文笔自然流畅、人物刻画入木三分、叙事技巧精湛的“大师级”文本内容，其水准远超Claude家族的任何前辈。在高效处理并深度整合海量文本与数据信息方面，它同样表现出众，无论是进行系统的文献回顾、深入的市场动态分析，还是解读错综复杂的法律文书，皆能得心应手。

• 技术规格的深层蕴涵

  • “即时”与“深思”的二重奏： Opus 4匠心独运地提供了两种推理模式：一种是为交互式应用量身定制的“闪电般”近即时响应；另一种则是“扩展思考”模式，专为需要深思熟虑的分析与规划场景而设，后者还会以清晰的摘要形式，向用户“汇报”其详尽的“思考轨迹”。API用户更被赋予了对“思考预算”的精细调控权。
  • 广阔的语境视野： 标准配置即拥有200,000 tokens的上下文窗口。尽管坊间流传着为“特定战略伙伴”定制的高达200万tokens的特殊版本，但Anthropic官方口径一致明确标准版为200K tokens。
  • 记忆的智慧沉淀： 其记忆能力相较前代有了质的飞跃。一旦开发者授予其访问本地文件的权限，Opus 4便能创建并动态维护“记忆文件”，用以储存关键上下文信息，从而确保任务执行的连贯性，并随时间推移逐步积累宝贵的隐性知识。
  • 工具协同的无限可能： 它原生支持自定义工具指令集与高阶多跳推理，极大地拓展了数据驱动型智能体的能力边界，并且能够实现工具的并行调用。
  • 特定版本claude-opus-4-20250514的意义： 这个独特的版本标识符，例如在AWS Bedrock平台上所见的 anthropic.claude-opus-4-20250514-v1:0，精确指向了2025年5月22日左右发布的、集成了彼时最新功能集的模型快照。

• 性能背后的战略洞察
  对Opus 4的深入剖析，揭示了Anthropic在AI战略上的深远考量。首先，其对长时任务处理、记忆功能的强化、工具的灵活运用以及持久高性能的执着追求，清晰地表明Opus 4的定位远不止于一个“更强大”的语言模型，它更像是一块构建真正自主、能够应对复杂现实的AI智能体的核心基石。这种设计理念已然超越了简单的“完成任务”，而是赋予了模型在更长时间维度内进行规划、适应环境变化并持续维护上下文的能力——这些恰恰是高级智能体不可或缺的标志性特征。因此，Opus 4的目标，似乎是成为下一代AI智能体的“智慧核心”或“坚固脊梁”，这无疑将加速AI从简单的“一问一答”式交互，向能够自主管理完整工作流程的智能系统的历史性转变。

  其次，“全球编码能力最强模型”的加冕，以及业界对其“颠覆软件开发模式”的高度评价，预示着其影响力将远远超出单纯的代码生成提速。它指向的是AI深度参与到复杂软件工程的全生命周期，包括精巧的设计、严谨的重构乃至智能化的调试。这描绘了一幅开发者生产力被重新定义的未来图景：人类开发者或许将更多地升华至高层架构设计与核心问题定义的战略高度，而AI则承担起更多繁复的实现细节与持续维护工作，这可能从根本上重塑技术团队的协作模式与软件开发角色的内涵。

  再者，API用户对“思考预算”所拥有的“精细控制权”，为AI应用的成本-性能优化开辟了一个全新的维度。开发者如今可以在响应速度的即时性与推理的深度、准确性之间进行前所未有的动态权衡。这与以往主要依靠选择不同规格的模型来粗略平衡成本与性能的传统方式，形成了鲜明对比。在Opus 4这样能力卓绝的模型内部，开发者可以根据任务的具体需求，动态调整其“认知投入”，这对于智能体执行复杂任务尤为关键——因为任务的某些环节可能仅需快速、经济的响应，而另一些关键节点则必须依赖深入、甚至“昂贵”的精细推理。

B. Claude Sonnet 4：智慧与效能的黄金分割点

作为Claude Sonnet 3.7的重磅升级，Sonnet 4为企业级规模化部署和海量的日常AI任务，提供了一个在性能、速度与成本效益之间达到近乎完美的平衡。

• 核心能力亮点

  • 高通量代码引擎： 相较于Sonnet 3.7，Sonnet 4在编码与推理能力上均有显著提升，且能更精准地理解并执行指令。它在SWE-bench上取得了72.7%的优异成绩。GitHub已公开计划将Sonnet 4作为其革新性Copilot编码智能体的核心驱动。Augment Code的评测报告亦显示，Sonnet 4在回归测试套件通过率、有效工具调用成功率以及在约束条件下的编辑准确率等方面，均较Sonnet 3.7实现了大幅超越。
  • 强劲推理赋能企业自动化： Sonnet 4的智能水准被精准定位为：在诸多常见任务上，其表现足以媲美甚至超越上一代的顶级模型（如Claude 3 Opus），而成本却大幅降低，速度则显著提升。这使其成为驱动智能AI助手、自动化代码审查、高效错误修复、加速科研进程以及大规模内容生成与深度分析等场景的理想引擎。
  • 操控性与指令遵从的精进： 相对于此前的Sonnet系列模型，Sonnet 4能够更精确地响应引导性指令，并更忠实地遵循复杂的指令集。

• 技术规格与功能强化

  • 混合推理模式： 与Opus 4一脉相承，Sonnet 4亦是一款混合推理模型，能够同时提供近乎即时的快速响应与支持深度思考的“扩展模式”。
  • 标准上下文窗口： 同样配置了200,000 tokens的标准上下文窗口。
  • 并行工具调用： 具备并行使用多种工具的能力。
  • 增强的记忆能力： 在获得本地文件访问授权时，同样能从改进的记忆机制中获益。
  • 特定版本claude-sonnet-4-20250514的意义： 与Opus 4类似，此版本标识符（例如在AWS Bedrock上体现为 anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0）同样指向2025年5月22日发布的、包含最新功能的模型版本。

• 性能洞察与战略价值
  Sonnet 4的特性组合，清晰地勾勒出其独特的战略价值。首先，Sonnet 4以远低于旗舰模型的成本和更快的响应速度，提供了接近甚至超越上一代Opus级别模型的智能体验，这将极大地推动复杂AI能力在主流企业中的普及与应用，尤其是在那些对处理通量有较高要求的场景。这种性价比的革命性提升，实质上是为企业部署强大AI能力扫除了关键的成本障碍，使得更多组织能够将AI深度整合到更广泛的业务流程中，而不再局限于少数预算充足的“灯塔项目”，从而有力地催化了先进AI技术的“民主化”进程。

  其次，鉴于其相较于Sonnet 3.7的显著进步，以及在编码和推理基准测试中的强劲且均衡的表现，Sonnet 4极有潜力成为众多开发者和企业的默认“全能主力”模型。它不仅有望全面取代其前代产品，甚至可能在某些对极致性能要求不那么苛刻的场景下，替代旧版Opus模型的角色。其作为Sonnet 3.7“无缝升级替代品”的定位，以及其足以胜任绝大多数日常AI任务的综合能力（例如，在特定调优配置下，其SWE-bench得分甚至能与Opus 4比肩），使其成为那些追求可靠、强大且具经济效益的AI解决方案的开发者的明智之选。

3. 群雄逐鹿：Claude 4 在AI竞技场中的战略身位

Claude 4系列的横空出世，无疑在既有的大型语言模型（LLM）市场格局中投下了一颗威力巨大的深水炸弹，势必引发新一轮的竞争与创新浪潮。

• A. 自我超越：Claude 4 与家族前辈的代际跃升

  • Opus 4的王者进化： 无论是在需要长时间稳定输出的持久性能、对上下文记忆的深度与广度，还是在驾驭极端复杂任务的综合能力上，Opus 4都实现了对所有Sonnet系列及先前Opus版本的显著超越，堪称一次全方位的代际飞跃。
  • Sonnet 4的全面革新： 作为Sonnet 3.7的“颠覆性升级版”，Sonnet 4在编码效率、推理的深度与准确性、指令遵循的忠实度以及整体可控性方面，均展现出更为卓越的性能。在众多核心任务上，其智能水平已可与上一代旗舰Claude 3 Opus分庭抗礼，甚至在某些特定场景下更胜一筹。
  • 共同的进步基因： 与Sonnet 3.7相比，两款Claude 4模型在规避“捷径行为”或“钻系统空子”等不良倾向上，均实现了高达65%的改进。它们都获得了记忆能力的显著增强，其中Opus 4在利用本地文件进行记忆辅助方面的表现尤为突出。

• B. 市场坐标：Claude 4 与顶尖LLM（GPT、Gemini等）的巅峰对话

  • 编码能力的桂冠之争： Claude Opus 4被Anthropic高调宣称为“全球编码能力最强的模型”，其在行业标准SWE-bench上的领先表现是这一论断的有力支撑。TechFundingNews的深度报道更是直言不讳地指出，Claude 4在编码领域“完胜OpenAI的GPT-4和谷歌的Gemini”，并援引了SWE-bench的测试数据作为佐证（Opus 4得分72.5%，而Sonnet 4在特定并行测试配置下计算可达惊人的80.2%，相较之下，GPT-4.1的得分则为54.6%）。
  • 推理与通用智能的较量： 多方报道显示，Opus 4在复杂逻辑推理和高难度问题解决等代表通用智能的核心指标上，取得了令人瞩目的高分，在部分关键基准测试中甚至超越了包括GPT-4.1和Gemini 2.5 Pro在内的强大竞争对手。Anthropic官方发布的新闻稿中所附带的详尽基准测试对比表，也清晰展示了其与OpenAI和Google旗下顶尖模型的性能较量。
  • 上下文窗口的权衡： Claude 4系列标配的200K tokens上下文窗口已属业界领先水平，但部分市场观察指出，这一数值相较于Google Gemini 2.5 Pro和OpenAI GPT-4.1据称能够提供的百万级（100万tokens）上下文容量，仍存在一定差距。对于那些需要一次性处理超大规模文本、或在不进行信息分块的前提下维持极长对话历史的特殊应用场景，这可能意味着用户需要采用额外的工程策略来弥补。

  • 历史参照与未来展望（早期模型对比的启示）：

    • 早在S19的分析中（对比Claude 3.7 Sonnet），就已显示出Claude 3.7 Sonnet（在启用扩展思考模式时）在推理强度和编码能力上，相较于当时的GPT-4o和Gemini 2.0 Flash已具备一定优势。
    • S20的对比（聚焦Claude 3.5 Sonnet）则指出，彼时的Claude模型在大多数应用领域普遍表现更佳，而Gemini Flash则在性价比方面展现出其独到之处。
    • S24的对比（Claude 3.5 Sonnet vs GPT-4o）提及，尽管GPT-4o在多数领域保持领先，但Sonnet在编码专项上得分最高；同时GPT-4o在精确度上略胜一筹。
    • 分析师视角： 尽管这些历史对比涉及的是Claude家族的早期成员，但Claude 4的横空出世，尤其是Opus 4所展现出的压倒性性能指标与雄心勃勃的定位，无疑旨在彻底改写这一竞争格局，特别是在编码和高级推理这两大战略高地。因此，源自官方发布会以及针对Claude 4与当前竞品进行的直接、同步基准测试的结果，显然更具时效性与决策参考价值。

从当前的竞争态势中，我们可以清晰地解读出Anthropic的战略意图：通过在“编码”和“智能体任务”这两大高价值应用领域倾注巨量研发资源，Anthropic并非仅仅满足于追求通用人工智能（AGI）的渐进式提升，而是展现出主导特定细分市场、构建差异化竞争壁垒的决心。这很可能将催化大型语言模型供应商之间，在各个垂直应用领域展开更为激烈、也更为专业化的“军备竞赛”。

与此同时，行业对SWE-bench、TAU-bench等标准化基准测试的频繁引用与高度关注，既凸显了它们在市场营销和初步验证模型能力方面不可或缺的重要性，也间接反映了AI领域对“可量化进展”的普遍渴求。然而，基于不同测试配置（例如，是否启用“扩展思考”模式、是否采用“并行测试时计算”等优化技巧）所产生的、有时甚至差异显著的测试结果，也揭示了在模型之间进行“苹果对苹果”式直接比较的内在复杂性，以及终端用户根据自身独特的应用场景和性能需求，进行审慎评估与独立验证的绝对必要性。这意味着，尽管基准测试是极具价值的参考航标，但它们并不能完全描绘出一款模型在真实世界应用中的全部潜能与局限；实际表现往往会因具体的任务特性、提示工程的精妙程度以及系统集成的深度与质量而千差万别。

此外，尽管200K tokens的上下文窗口在当前已属相当庞大和实用，但我们观察到，主要的竞争对手正雄心勃勃地向百万乃至更高量级的tokens上下文处理能力迈进。这清晰地表明，上下文窗口的绝对大小，仍然是LLM领域一个至关重要的竞争维度和技术制高点。对于那些需要一次性消化和理解超大规模文档（如整本法律卷宗或大型企业财报），或者在无需进行繁琐信息切分的前提下，保持极长对话历史连贯性的高端应用而言，上下文窗口的上限仍可能是一个决定性的模型选型考量因素。这种持续的“军备竞赛”态势，或许也将激励Anthropic在未来的版本迭代中，进一步拓展其模型的上下文处理边界，以满足市场对更大数据容量、更长记忆周期的不懈追求。

4. 拥抱变革：Claude 4 的接入、集成与开发者生态

洞悉如何高效接入并巧妙集成Claude 4模型，是开发者释放其蕴藏的磅礴潜能、将AI创新转化为现实生产力的关键一步。

• A. 触手可及：多元化的平台接入选择
  Claude 4模型以前所未有的开放姿态，通过多种战略渠道同步上线，旨在满足不同背景、不同技术栈的开发者多样化的需求与偏好：

  • Anthropic官方API： 这是通往Claude Opus 4和Sonnet 4强大能力的最直接、最核心的路径，为追求极致控制与深度定制的开发者提供了最广阔的舞台。
  • uiui API： Opus 4与Sonnet 4均已在这一领先的云平台上全面可用，并提供了易于识别的特定模型ID（如 claude-opus-4-20250514 和 claude-sonnet-4-20250514）。uiui API平台所提供的无缝接入体验与强大的集成能力，旨在助力开发者轻松构建具有行业颠覆性的AI应用。

官方渠道：获取您的 Anthropic API 密钥

• 前提条件： 需要一个Anthropic Console账户，以及Python 3.7+ 或 TypeScript 4.5+ 开发环境（Anthropic提供官方SDK，当然也支持直接HTTP请求）。

  • 步骤 1：创建 Anthropic Console 账户： 用户需访问 console.anthropic.com 注册或登录。
  • 步骤 2：生成您的 API 密钥： 登录后，在控制台内即可生成API密钥。SDK默认会从环境变量 ANTHROPIC_API_KEY 中读取密钥，也可以在客户端初始化时直接传入。

  • 步骤 3：安装和配置 SDK：

    • Python用户: pip install anthropic (建议在虚拟环境中使用)。
    • TypeScript用户: 通常通过npm或yarn安装 (例如 npm install @anthropic-ai/sdk)。
    • 设置 ANTHROPIC_API_KEY 环境变量，或准备在代码中初始化客户端时传入密钥。

  • 步骤 4：使用 Claude 4 进行首次 API 调用：

    • 使用已安装的SDK实例化客户端，并调用 /messages 端点，指定所需的模型（例如 claude-opus-4-20250514 或 claude-sonnet-4-20250514 - 具体模型名称可能因API版本而略有不同，请务必查阅官方最新文档；AWS等平台使用带日期的版本作为模型ID）。
    • 基本API调用结构通常类似于 client.messages.create(...)，传入模型名称、系统提示（可选）和用户消息。

UIUI API云服务提供商市场获取 Claude API Key

• 国内开发者获取Mistral-Medium-3 API KEY：获取新版Claude 4 API Key模型通过 API 进行对话与代码示例

注意事项：

• 用户需要在 UIUI API Token页面](https://sg.uiuiapi.com/token)创建自己的API Token

• 关键点说明API连接：

以下模型版本都可使用UIUI API的OpenAI兼容接口（https://sg.uiuiapi.com/v1）

💡 Python请求示例基础文本对话 ✅

这是Anthropic格式完整 Python 代码，用于通过 anthropic SDK 调用 Anthropic API。

💡 请求示例

Python 基础文本对话 ✅

import anthropic  # 导入 anthropic 模块
import httpx      # anthropic 库依赖 httpx 进行网络请求
import os         # 用于从环境变量中获取 API 密钥（推荐方式）

# --- 配置 ---
# 强烈建议：将 API 密钥存储在环境变量中，而不是硬编码在代码里。
# 例如，在您的终端设置： export ANTHROPIC_API_KEY="sk-your-anthropic-api-key"
# 或者在 Windows PowerShell: $env:ANTHROPIC_API_KEY="sk-your-anthropic-api-key"
ANTHROPIC_API_KEY = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY")

# 如果您没有设置环境变量，或者想临时测试，可以取消下面一行的注释并填入您的密钥
ANTHROPIC_API_KEY = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" # 替换为您的 Anthropic API 密钥

# 自定义 Base URL (仅当您通过特定代理访问 Anthropic 时需要)
# 例如，如果您之前的 sg.uiuiapi.com/v1 也代理 Anthropic 请求
# ANTHROPIC_BASE_URL = "https://sg.uiuiapi.com/v1"
ANTHROPIC_BASE_URL = "https://sg.uiuiapi.com" # 默认为 None, SDK 将使用 Anthropic 官方端点

# 模型选择 (根据您的 API 密钥权限和需求选择)
# Claude 3 Opus: "claude-3-opus-20240229" (能力最强，可能需要更高权限或付费计划)
# Claude 3 Sonnet: "claude-3-sonnet-20240229" (平衡性能和成本)
# Claude 3 Haiku: "claude-3-haiku-20240307" (速度最快，最经济)
MODEL_NAME = "claude-3-7-sonnet-20250219" # 默认使用 Sonnet，您可以更改

# --- 安全警告 ---
if not os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY") and ANTHROPIC_API_KEY and "sk-anthropic-xxxx" not in ANTHROPIC_API_KEY:
    print("**********************************************************************************")
    print("警告：API 密钥似乎已在代码中硬编码。")
    print("这对于测试可能很方便，但请注意，将敏感信息（如 API 密钥）直接写入代码中")
    print("存在严重安全风险，尤其是在共享代码、将其提交到版本控制系统 (如 Git) 或部署到生产环境时。")
    print("强烈建议在生产环境中使用环境变量等更安全的方式管理 API 密钥。")
    print("例如: export ANTHROPIC_API_KEY='your_actual_api_key'")
    print("**********************************************************************************")

# 1. 验证 API 密钥
if not ANTHROPIC_API_KEY:
    raise ValueError(
        "API 密钥 (ANTHROPIC_API_KEY) 未设置。\n"
        "请通过设置环境变量 ANTHROPIC_API_KEY 或直接在代码中提供 ANTHROPIC_API_KEY 来设置它 (不推荐用于生产环境)。"
    )
else:
    print(f"使用的 API Key (部分显示): '{ANTHROPIC_API_KEY[:12]}...{ANTHROPIC_API_KEY[-4:]}'") # 显示 sk-anthropic- 前缀加部分

if ANTHROPIC_BASE_URL:
    print(f"使用的自定义 Base URL: {ANTHROPIC_BASE_URL}")
else:
    print("使用 Anthropic 默认 Base URL。")

# 2. 配置 API 客户端
try:
    client_params = {
        "api_key": ANTHROPIC_API_KEY,
        "timeout": httpx.Timeout(300.0, connect=60.0), # 总体超时300秒，连接阶段超时60秒
        "max_retries": 1,
    }
    if ANTHROPIC_BASE_URL:
        client_params["base_url"] = ANTHROPIC_BASE_URL

    client = anthropic.Anthropic(**client_params)

except Exception as e:
    print(f"创建 Anthropic 客户端时发生错误: {e}")
    exit()

# 3. 准备 API 请求的消息体
# Anthropic 的 messages API 格式与 OpenAI 类似
messages_payload = [
    {"role": "user", "content": "你好，你能做什么？请用中文回答。"}
]

# 4. 发送请求并处理响应
try:
    print(f"\n正在尝试调用 Anthropic API (模型: {MODEL_NAME})...")
    response = client.messages.create(
        model=MODEL_NAME,
        max_tokens=200,  # 建议至少150-200 tokens for Claude 3 Sonnet for meaningful replies
        temperature=0.7, # 温度参数，控制生成文本的随机性
        messages=messages_payload
        # system="You are a helpful assistant." # 可选的系统提示
    )

    # 5. 提取并打印模型生成的回复内容
    if response.content and isinstance(response.content, list) and len(response.content) > 0:
        # 通常，对于非流式响应，内容在 response.content[0].text
        assistant_reply = response.content[0].text
        print("\n模型回复:")
        print(assistant_reply)
    else:
        print("\n未能从 API 获取有效回复。")
        if response.stop_reason:
            print(f"停止原因: {response.stop_reason}")
        # print("完整响应对象:", response.model_dump_json(indent=2)) # 用于调试

    # 打印用量信息（如果可用）
    if response.usage:
        print("\n用量信息:")
        print(f"  输入 Token: {response.usage.input_tokens}")
        print(f"  输出 Token: {response.usage.output_tokens}")

except anthropic.APIStatusError as e:
    print(f"\nAnthropic API 返回了错误状态码: {e.status_code}")
    print(f"错误类型: {e.type}" if hasattr(e, 'type') and e.type else "")
    print(f"错误消息: {e.message}" if hasattr(e, 'message') and e.message else "")
    print(f"响应详情: {e.response}") # 包含原始的 httpx.Response
    if e.status_code == 401:
        print("错误详情：API 密钥无效或未提供。请检查您的 ANTHROPIC_API_KEY。")
    elif e.status_code == 403:
        print("错误详情：认证成功，但密钥无权访问所请求的资源/模型，或已超出使用限制，或账户存在问题。")
        print(f"  - 请检查您的 Anthropic 账户是否有权访问模型 '{MODEL_NAME}'。")
        print("  - 检查您的账户用量、账单状态和 API 密钥权限。")
        print("  - 尝试使用其他模型，例如 'claude-3-haiku-20240307' 或 'claude-3-sonnet-20240229'。")
    elif e.status_code == 404:
        print(f"错误详情：找不到请求的资源。很可能是模型名称 '{MODEL_NAME}' 不正确或不可用。")
        print("  - 请检查 Anthropic 文档以获取正确的模型名称。")
    elif e.status_code == 429:
        print("错误详情：达到 Anthropic API 速率限制。请稍后重试或检查您的速率限制策略。")
    elif e.status_code >= 500:
        print("错误详情：Anthropic 服务器端错误。请稍后重试。")
except anthropic.APIConnectionError as e:
    print(f"\n无法连接到 Anthropic API: {e}")
    print("  - 请检查您的网络连接。")
    print(f"  - 如果您使用了自定义 Base URL ('{ANTHROPIC_BASE_URL}'), 请确保它正确且可访问。")
except anthropic.RateLimitError as e:
    print(f"\n达到 Anthropic API 速率限制: {e}")
except anthropic.AuthenticationError as e:
    print(f"\nAnthropic API 认证失败: {e}")
    print("  - 请再次检查您的 ANTHROPIC_API_KEY 是否正确且有效。")
except Exception as e:
    print(f"\n调用 API 时发生未知错误: {e}")
    print(f"错误类型: {type(e).__name__}")

如何使用：

1. 安装 anthropic 库 (如果还没安装):

   pip install anthropic

2. 设置 API 密钥:

   推荐: 设置环境变量 ANTHROPIC_API_KEY。

1. 创建 .env 变量文件文件

• 在您的 Python 脚本（例如 xxxx.py）所在的同一个目录下，创建一个名为 .env 的文件（注意，文件名就是 .env，前面有一个点，没有其他前缀）。

• 在该 .env 文件中，输入以下内容，将您的 API 密钥和基础 URL 填入：

  # .env 文件内容
  OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
  OPENAI_BASE_URL="https://sg.uiuiapi.com/v1"
  
  # 您未来还可以添加其他配置变量，例如：
  # DEFAULT_MODEL="claude-3-7-sonnet-20250219"
  # MAX_TOKENS_DEFAULT=150

2.或者，直接在代码中修改 ANTHROPIC_API_KEY = "sk-anthropic-..." 这一行 (不推荐用于共享或生产代码)。

二、 选择模型:

• 代码中默认使用 MODEL_NAME = "claude-3-7-sonnet-20250219"。
• 如果您想使用 Opus 或 Haiku，您可以在 uiuiapi.com 控制台获取不同的模型名称，请修改此变量。确保您的 API 密钥有权访问您选择的模型。 正如您之前遇到的 403 错误，Opus 模型可能有更严格的访问要求。
  三. 自定义 Base URL (如果需要):

• 如果您通过像 https://sg.uiuiapi.com/v1 这样的代理服务器访问 Anthropic，并且这个代理服务器也处理 Anthropic 的请求。

  • C. 成本考量：深入理解API定价、工具费用与订阅体系

表 3: Anthropic API Claude 4 模型及工具定价结构解析 (示例)

项目	Claude Opus 4 (旗舰版)	Claude Sonnet 4 (效能版)	Claude Haiku 3.5 (经济版参考)
输入成本 (每百万 tokens)	$15	$3	$0.80
输出成本 (每百万 tokens)	$75	$15	$4
提示缓存写入 (每百万 tokens)	$18.75 (输入成本的1.25倍)	$3.75 (输入成本的1.25倍)	$1 (输入成本的1.25倍)
提示缓存读取 (每百万 tokens)	$1.50 (输入成本的0.1倍)	$0.30 (输入成本的0.1倍)	$0.08 (输入成本的0.1倍)
上下文窗口	200K tokens	200K tokens	200K tokens
批量处理折扣	高达 50%	高达 50%	高达 50%
增值工具定价	Web搜索: $10/千次; 代码执行: $0.05/小时 (免费额度后)	Web搜索: $10/千次; 代码执行: $0.05/小时 (免费额度后)	Web搜索: $10/千次; 代码执行: $0.05/小时 (免费额度后)

(重要声明：以上定价信息仅为示例，可能基于特定时间点的数据。所有实际费用请务必以Anthropic官方网站最新公布的、适用于您所在区域的价目表为准。)

• Claude Opus 4 API 定价策略： 输入处理费用为每百万tokens $15，输出生成费用为每百万tokens $75。提示缓存的写入操作，定价为每百万tokens $18.75；而读取缓存的费用则为每百万tokens $1.50。其标准上下文窗口容量为200K tokens。对于大用量客户，批量处理可享受高达50%的折扣。
• Claude Sonnet 4 API 定价策略： 输入处理费用为每百万tokens $3，输出生成费用为每百万tokens $15。提示缓存的写入操作，定价为每百万tokens $3.75；读取缓存的费用则为每百万tokens $0.30。上下文窗口同样为标准的200K tokens。批量处理亦可享受高达50%的折扣。

• 增值工具的计费方式：

  • Web搜索功能： 每执行1000次搜索操作，收费$10 (请注意：此费用仅为搜索行为本身的计价，不包含因处理搜索请求而产生的模型token消耗成本)。
  • 代码执行沙箱： 每个注册的组织每日可享有50个小时的免费使用时长；超出此免费额度后，将按照每个运行容器每小时$0.05的标准进行收费。
  • 提示缓存服务： 标准的缓存有效期 (TTL) 为5分钟；用户可以选择付费购买更长的缓存保留时间，以优化高频重复查询的成本与响应速度。

• claude.ai 网站订阅层级概览 (此为面向终端用户的产品，非直接API定价，但有助于理解Anthropic的产品与市场策略)：

  • 免费版： 用户可在claude.ai网站上有限度地免费体验Sonnet 4模型的基本聊天功能。
  • Pro 版 (月费约$20)： 提供更大的使用配额，并解锁在claude.ai上与更强大的Opus 4模型进行交互的权限，同时支持网页搜索、扩展思考等高级功能。
  • Max 版 (起价约$100/人/月)： 专为高需求用户设计，提供极大的使用配额，所有任务的输出限制均大幅提升，用户甚至可以直接在终端环境中访问Claude Code进行编程，并获得高级研究权限。
  • 团队版 (月费约$25-30/人)： 专为中小型组织设计，提供便捷的集中计费与团队成员管理等协作功能。
  • 企业版 (需联系销售咨询)： 面向大规模企业级部署场景，通常支持单点登录 (SSO)集成，可能提供定制化的、增强的上下文窗口容量，以及更为全面的高级安全与合规特性。

  

Claude 4以前所未有的速度，在Anthropic自家的核心API、全球领先的云服务平台（如AWS、GCP）以及广受开发者青睐的工具生态（如GitHub、Databricks）中实现了同步首发与深度集成。这一战略性的多点布局，清晰地传递出Anthropic意图将Claude 4的强大能力迅速、无缝地注入现有开发者工作流与企业IT架构的决心。此举无疑将极大地加速Claude 4的市场普及与应用落地，但与此同时，也使其不可避免地要与各大平台原生的、以及其他第三方提供的语言模型产品，在同一竞技场内展开更为直接、也更为激烈的正面竞争。这种“广撒网”式的多平台策略，犹如一柄双刃剑：它带来了无与伦比的市场覆盖速度与用户触达广度，但也意味着在每一个细分战场，都将面临更严峻的贴身肉搏。

尽管通过官方API直接访问Claude 4通常采用按实际使用量付费的模式，但Anthropic通过在claude.ai网站上提供Sonnet 4模型的“免费”体验层级，以及为API代码执行工具设置每日可观的免费使用时长等举措，巧妙地构建了一种多维度、精细化的“免费增值”(Freemium)市场策略。这种策略允许了最大范围的用户进行初步的接触、探索与实验，从而筛选并可能将一部分高价值用户，逐步引导至付费API调用或更高级别的订阅计划，以满足他们更复杂、更大规模的AI应用需求。这并非一种简单的“免费API试用”，而更像是一种深思熟虑的多层面市场培育与用户转化漏斗：通过免费的聊天机器人服务扩大用户基础与品牌认知，通过免费的工具使用时长鼓励开发者对高级功能的探索与创新，最终通过按需付费的API服务，实现严肃商业开发场景的价值变现。

对于诸如Databricks和Vertex AI这样的企业级数据与AI平台而言，Claude 4的集成方案则特别强调了在企业环境中至关重要的治理能力、数据安全性以及在客户私有数据不出域的前提下使用大模型的核心诉求。这突出地表明，对于期望将大模型技术真正落地并产生商业价值的企业客户（尤其是那些身处金融、医疗等高度受监管行业的企业）而言，原始模型的“智商”高低固然重要，但如何安全、合规、可控地访问、管理和运维这些强大的AI能力（这涉及到复杂的数据安全协议、严格的治理流程、以及对用户数据隐私的绝对尊重），其重要性丝毫不亚于模型本身的性能参数。因此，Anthropic与这些平台级伙伴的深度战略合作，对于精准满足这类企业客户独特且通常更为严苛的“既要、又要、还要”式需求，显得至关重要。

5. 战略罗盘：驾驭Claude 4，驶向智能未来

Claude 4系列的诞生，不仅是AI技术本身的一次华丽的自我进化，更对各行各业的业务模式、乃至我们与智能机器的协作方式，都具有深远且富有启发性的战略意义。

• A. 开启无限可能：变革性的应用场景展望

  • 赋能开发者，重塑创造力边界： 开发者将获得一位前所未有的“超级伙伴”，无论是进行复杂系统的高级编码辅助、实现智能化的自动化调试、对陈旧庞大的代码库进行优雅重构，乃至在AI的协助下进行前瞻性的软件架构设计，都将变得得心应手。
  • 加速科研探索，点亮未知领域： 研究人员能够借助其强大的信息处理与综合能力，进行更高效、更全面的文献综述，从浩如烟海的数据集中敏锐洞察隐藏的模式与关联，从而极大加速科学发现的进程，甚至辅助开辟全新的研究疆域。
  • 驱动企业智能化转型，提升核心竞争力： 企业有望实现端到端的复杂工作流程自动化（例如，策划并执行多渠道协同的数字营销战役、对海量法律合同进行深度智能分析、构建动态精准的财务预测模型等），开发出能够独立处理复杂交互的AI智能体（用于提升客户服务体验或优化内部运营效率），并显著增强企业的数据洞察力与商业智能决策水平。

• B. 精准发力：重点垂直领域与应用焦点透视

  • DevOps领域的“智能革命”： Claude 4有潜力彻底改变基础设施即代码 (IaC)的开发、部署与维护范式（例如，智能生成与优化Terraform、Kubernetes的配置文件），深度优化CI/CD流水线的效率与可靠性，自主诊断并定位部署失败的根本原因，增强系统的全链路可观察性，并自动化执行繁琐的安全巡检与加固任务。特别是其为直接终端环境集成而设计的Claude Code功能，更是一个可能带来颠覆性交互体验的里程碑式进步。
  • 金融分析领域的“智慧升级”： 在处理结构复杂、数据量庞大的Excel电子表格、商业演示文稿以及包含多维信息的图表时，其分析与解读能力实现了质的飞跃。利用其强大的智能体搜索与信息整合能力，金融分析师可以从瞬息万变的市场报告、行业研报乃至社交媒体舆情中，高效精准地提炼出极具价值的行业洞察与投资信号。
  • 自动化内容创作的“文艺复兴”： 它能够以接近甚至超越人类专业写作者的自然流畅度与深度，高效生成包括但不限于：结构严谨的长篇技术白皮书、文采斐然且富有感染力的营销文案、以及充满奇思妙想的各类创意内容。
  • 法律科技（LegalTech）的“新引擎”： 面对细节繁复、逻辑严密的法律文件（如合同、判例、法规等），它能够进行高质量、高效率的技术性分析与审查，辅助法律专业人士大幅提升工作效率与准确性。
• C. “智能体AI”的黎明：迈向自主协作新范式
  Claude 4，尤其是其旗舰型号Opus 4，正以前所未有的姿态，成为构建更自主、更强大、更具适应性的AI智能体（Agentic AI）的关键催化剂与核心引擎。这些未来的智能体，将不仅仅是指令的被动执行者，更能主动进行复杂的逻辑推理、前瞻性的行动规划、熟练地调用并协同多种外部工具，并能够在最少的人工干预下，独立完成包含多个步骤、跨越较长时间周期的复杂任务。这预示着一个全新AI应用时代的到来——在这个时代，AI不再仅仅是辅助人类的工具，而是能够作为复杂项目的真正意义上的协作者，甚至是具备一定自主决策能力的“数字员工”或“虚拟专家”。

Claude 4所展现出的超凡能力，特别是Opus 4在“扩展思考”、长期记忆以及与外部工具无缝协同等方面的突破性进展，正在强有力地推动一场深刻的范式革命：AI的角色正在从一个被动的、等待指令的“工具箱”，向一个主动的、能够深度参与人类工作流程的“协作者”，乃至在特定领域具备相当自主性的“智能体”加速演进。正如Anthropic公司增长与营收部门的负责人所言，Claude 4的使命是“将AI从一个单纯的工具，转变为每一个个体和团队身边真正的、智能的协作者”。其未来的应用场景，已经清晰地指向了那些能够持久保留关键记忆、并基于这些记忆进行持续推理与学习的“虚拟协作者”或“数字伙伴”。这种充满想象力的愿景，辅以其在技术层面处理长时程复杂任务和驱动精密智能体工作流的坚实能力，共同预示着一场超越简单问答或内容生成任务的根本性变革。这意味着，人类与AI的协作模式、工作内容的分配、乃至我们对“生产力”本身的定义，都将因这些能力日益强大、行为日益自主的AI伙伴的出现，而发生深刻的重塑。现有的工作角色、组织流程，都必须主动适应并拥抱这些即将到来的、由更强AI驱动的变革。

在编码、金融、法律等知识密集型专业领域所展现出的压倒性优势和巨大潜力，几乎可以肯定，将会催生一大批基于Claude 4内核的、高度专业化、深度定制化的行业垂直AI应用的爆发式增长。随着企业以前所未有的热情和决心拥抱这些先进的大模型技术，它们对于能够精准契合其独特业务流程、兼容其专有数据格式、并严格遵守其所在行业特定监管要求的定制化AI解决方案的需求，也将变得空前迫切。这可能会进一步加剧AI应用市场的细分化趋势——在这些细分赛道上，那些经过精心打磨、深度优化的定制化解决方案，其性能表现和用户体验，将远非通用的、一刀切式的AI服务所能比拟。这将有力地推动一批专注于特定行业AI解决方案的创新型提供商的崛起，或者反过来，鼓励那些具备深厚行业积淀和强大技术实力的大型企业，积极利用Claude 4作为其强大的技术底座，自主构建并掌控属于自己的、高度定制化的AI核心应用。

来自诸如Cognition等AI前沿公司的积极评价——他们强调Claude Opus 4能够成功处理“以往所有模型均束手无策的关键性、瓶颈性操作”，以及像Triple Whale这样的数据分析公司对其在复杂文本到SQL转换任务中所展现出的“无与伦比的可靠性与智能化水平”的高度肯定——这些来自真实世界应用场景的强有力反馈，都在清晰地传递一个信号：在许多商业关键型应用中，模型执行任务的“可靠性”与结果的“可信度”，其重要性甚至可能超越了在某些标准化基准测试中所追求的、纯粹的原始性能指标。Anthropic对模型可靠性的极致追求，辅之以其在安全与合规方面所构建的多层防护体系，恰恰精准地回应了企业在拥抱AI技术时最核心的顾虑与诉求，这无疑将大大加速Claude 4在那些对风险高度敏感、对结果准确性要求极为严苛的领域的应用落地与价值释放。