Claude API 완벽 가이드

Claude API 완벽 가이드

Anthropic의 Claude API를 사용하여 강력한 AI 애플리케이션을 구축하는 방법을 알아봅니다.

API 시작하기

1. API 키 발급

1. console.anthropic.com 접속
2. 계정 생성 또는 로그인
3. API Keys에서 새 키 생성
4. 안전하게 보관

2. SDK 설치

# Python
pip install anthropic

# Node.js
npm install @anthropic-ai/sdk

기본 사용법

Python

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens=1024,
    system="당신은 친절한 AI 어시스턴트입니다.",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "안녕하세요!"}
    ]
)

print(message.content[0].text)

TypeScript

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const anthropic = new Anthropic();

async function chat(userMessage: string) {
  const message = await anthropic.messages.create({
    model: "claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens: 1024,
    messages: [
      { role: "user", content: userMessage }
    ],
  });

  return message.content[0].text;
}

모델 선택 가이드

모델	특징	가격	권장 사용
claude-3-5-sonnet	속도와 성능 균형	중간	일반 작업
claude-3-opus	최고 성능	높음	복잡한 분석
claude-3-haiku	초고속	낮음	대량 처리

스트리밍

with client.messages.stream(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "긴 이야기를 해주세요"}]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

Tool Use (Function Calling)

tools = [{
    "name": "get_weather",
    "description": "지정된 위치의 현재 날씨를 가져옵니다",
    "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "location": {
                "type": "string",
                "description": "도시명"
            }
        },
        "required": ["location"]
    }
}]

response = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens=1024,
    tools=tools,
    messages=[{"role": "user", "content": "서울 날씨 알려줘"}]
)

# tool_use 처리
for block in response.content:
    if block.type == "tool_use":
        tool_name = block.name
        tool_input = block.input
        # 실제 함수 실행 후 결과 전달

Vision (이미지 분석)

import base64

# 이미지를 base64로 인코딩
with open("image.png", "rb") as f:
    image_data = base64.standard_b64encode(f.read()).decode("utf-8")

message = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens=1024,
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "source": {
                    "type": "base64",
                    "media_type": "image/png",
                    "data": image_data,
                }
            },
            {
                "type": "text",
                "text": "이 이미지를 설명해주세요"
            }
        ]
    }]
)

Extended Thinking (심층 추론)

# Claude 3.5 Sonnet v2+에서 지원
response = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens=16000,
    thinking={
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "복잡한 수학 문제..."}]
)

# thinking 블록과 답변 블록 분리
for block in response.content:
    if block.type == "thinking":
        print("추론 과정:", block.thinking)
    elif block.type == "text":
        print("답변:", block.text)

에러 처리

from anthropic import APIError, RateLimitError

try:
    response = client.messages.create(...)
except RateLimitError:
    print("요청 한도 초과")
    time.sleep(60)
except APIError as e:
    print(f"API 오류: {e.status_code} - {e.message}")