Claude 原生（Messages）

Anthropic Messages 原生接口。Claude 全系列与 glm-5.1 支持本接口，可使用扩展思考、提示缓存等 Claude 原生能力。Claude Code 使用的也是本接口。

POST https://studio.dataeyes.ai/v1/messages

鉴权

以下两种请求头均可：

请求头	示例	适用
`x-api-key`	`x-api-key: sk-xxx`	Anthropic SDK 默认方式
`Authorization`	`Authorization: Bearer sk-xxx`	Claude Code（`ANTHROPIC_AUTH_TOKEN`）等工具

同时请带上 anthropic-version: 2023-06-01（SDK 会自动添加）。

快速示例

cURL

Python

Node.js

Base URL 不加 /v1

Anthropic SDK 会自动拼接 /v1/messages，base_url 填 https://studio.dataeyes.ai 即可。

响应：

{
  "id": "msg_xxx",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "model": "claude-sonnet-5-5",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "我是一个由 Anthropic 开发的 AI 助手 Claude，可以回答问题、写作、翻译、编程和分析信息，并尽量简洁有用。"
    }
  ],
  "stop_reason": "end_turn",
  "usage": {
    "input_tokens": 30,
    "cache_creation_input_tokens": 0,
    "cache_read_input_tokens": 0,
    "output_tokens": 60
  }
}

请求参数

参数	类型	必填	说明
`model`	string	是	模型名，以模型广场显示的为准
`max_tokens`	integer	是	输出 token 上限（含思考 token）
`messages`	array	是	对话消息，`role` 为 `user` 或 `assistant`，交替排列
`system`	string / array	否	系统指令。需要提示缓存时使用数组形式，见下方「提示缓存」
`stream`	boolean	否	为 `true` 时以 SSE 事件流返回
`temperature`	number	否	采样温度，取值 0～1
`stop_sequences`	array	否	自定义停止词
`tools`	array	否	可调用的工具，见下方「工具调用」
`tool_choice`	object	否	`{"type": "auto"}`（默认）、`{"type": "any"}`、`{"type": "tool", "name": "..."}`
`thinking`	object	否	扩展思考设置，见下方「扩展思考」
`output_config`	object	否	如 `{"effort": "high"}`，与 adaptive 思考配合控制思考深度

流式输出

设置 "stream": true 后按事件返回：

message_start → content_block_start → content_block_delta（多次） → content_block_stop
→ message_delta（含 stop_reason 与最终 output_tokens） → message_stop

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":"你好！很"}}

Python SDK 示例：

扩展思考

Claude 5 系列使用 adaptive 思考：模型根据问题难度自行决定是否思考、思考多久，output_config.effort 控制倾向（low、medium、high）。

模型思考时，content 中先返回 thinking 块，再返回 text 块；思考 token 计入 output_tokens：

{
  "content": [
    { "type": "thinking", "thinking": "……", "signature": "……" },
    { "type": "text", "text": "答案：乙说的是真话。……" }
  ],
  "stop_reason": "end_turn",
  "usage": { "input_tokens": 72, "output_tokens": 520 }
}

备注

adaptive 模式下，简单问题可能不思考，直接返回 text 块，这是正常现象。

Claude 4.x 系列使用固定预算的写法："thinking": {"type": "enabled", "budget_tokens": 2048}，budget_tokens 需小于 max_tokens。

图片输入

content 数组中加入 image 块，推荐使用 Base64：

Base64（推荐）

图片 URL

对应的 HTTP 请求体片段：{"type": "image", "source": {"type": "base64", "media_type": "image/jpeg", "data": "<Base64>"}}。

URL 方式可能返回 400

部分线路不支持 URL 图片源，会返回 URL content sources are not yet supported for this model。生产环境请使用 Base64。

工具调用

第一步：带上工具定义发起请求

模型返回 tool_use 块，stop_reason 为 tool_use：

{
  "content": [
    {
      "type": "tool_use",
      "id": "toolu_01PkwshbUJQcdwD8vneeTB2X",
      "name": "get_weather",
      "input": { "city": "上海" }
    }
  ],
  "stop_reason": "tool_use"
}

第二步：执行工具，用 tool_result 把结果发回

模型据此回答：上海今天多云，气温22°C。

提示缓存

对长且重复使用的内容（系统提示、长文档、工具定义）加上 cache_control，后续请求命中缓存后，这部分输入按缓存读取计费。

同一内容连续请求两次，usage 的变化（实测，缓存内容约 2500 token）：

请求	`cache_creation_input_tokens`	`cache_read_input_tokens`	`input_tokens`
第 1 次：写入缓存	2535	0	22
第 2 次：命中缓存	0	2535	22

提示

内容过短不会被缓存（最小长度因模型而异），且必须与之前的请求逐字相同；cache_control 标记处及之前的内容会被缓存。缓存读写的计费以模型广场为准。

响应字段

字段	说明
`id`	本次请求的唯一标识
`content`	内容块数组，`type` 可能为 `text`、`thinking`、`tool_use`
`stop_reason`	`end_turn` 正常结束、`max_tokens` 达到上限、`tool_use` 需要调用工具、`stop_sequence` 命中停止词
`usage.input_tokens`	未命中缓存的输入 token 数
`usage.cache_creation_input_tokens`	写入缓存的 token 数
`usage.cache_read_input_tokens`	从缓存读取的 token 数
`usage.output_tokens`	输出 token 数（含思考 token）

常见问题

Claude Code 返回 400

GPT、Gemini 能用本接口吗

返回 404

Claude 原生（Messages）

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流式输出#

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图片输入#

工具调用#

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响应字段#

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鉴权

快速示例

请求参数

流式输出

扩展思考

图片输入

工具调用

提示缓存

响应字段

常见问题