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clinvk

Anthropic SDK 連携

signalridge/clinvoker

Anthropic SDK 連携¶

公式の Anthropic SDK を、clinvoker をバックエンドとして利用します。

クイックスタート¶

Python¶

from anthropic import Anthropic

# Configure client to use clinvoker
client = Anthropic(
    base_url="http://localhost:8080/anthropic/v1",
    api_key="your-clinvoker-api-key"
)

# Use like normal Anthropic client
response = client.messages.create(
    model="claude",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello, world!"}
    ]
)

print(response.content[0].text)

TypeScript/JavaScript¶

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

const client = new Anthropic({
    baseURL: 'http://localhost:8080/anthropic/v1',
    apiKey: 'your-clinvoker-api-key',
});

const response = await client.messages.create({
    model: 'claude',
    max_tokens: 1024,
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});

console.log(response.content[0].text);

対応モデル¶

Anthropic SDK は、clinvoker の Claude バックエンドで動作します。

モデル	バックエンド
`claude`	Claude Code
`claude-sonnet-4`	Claude Code

Streaming¶

# ストリーミング応答
with client.messages.stream(
    model="claude",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a poem"}]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

System Prompts¶

response = client.messages.create(
    model="claude",
    max_tokens=1024,
    system="You are a helpful coding assistant.",
    messages=[{"role": "user", "content": "Review this code"}]
)

ベストプラクティス¶

適切なタイムアウトを設定する: Anthropic SDK のデフォルトは短すぎる場合があります
ストリーミングを扱う: 長い応答にはストリーミングを使うと便利です
トークン数を確認する: response.usage で利用状況を監視します

トラブルシューティング¶

Connection Issues¶

clinvoker サーバーが想定のポートで起動していることを確認してください。

curl http://localhost:8080/health

Version Compatibility¶

互換性のある Anthropic SDK バージョン（1.0+）を使用してください。

関連ドキュメント¶