Making a request

学习笔记：使用 Anthropic Vertex API 进行请求

🚀 准备工作 (Setup)

• 安装 SDK: 使用魔术命令安装 Anthropic Python SDK。
• 命令：%pip install anthropic[vertex]
• 创建客户端 (Client): 导入 AnthropicVertex 并创建实例。
• 需要传入两个关键参数：region (区域) 和 project ID (项目 ID)。
• 定义模型 (Model): 将所需模型版本赋值给变量，例如 clod-sonnet-4@20250514。

⚙️ 核心函数：client.create

调用 client. create 函数来发送请求，它需要三个必需的关键字参数：

• model: 指定要运行的模型名称（已预先定义）。
• max_tokens: 设定生成响应的最大令牌预算（安全机制）。
• 注意: 它不保证模型会生成正好这个数量的令牌，它只是一个防止生成过长的安全上限。
• messages: 包含对话历史的列表。

💬 消息类型 (Messages)

messages 参数用于模拟聊天应用中的交流，它包含两种消息类型：

• User Message (用户消息):
• 包含需要输入给模型的文本。
• 内容由用户或开发者编写。
• Assistant Message (助手消息):
• 包含由模型生成并返回给我们的文本。

📤 处理响应 (Handling Response)

• 请求结构: 输入消息通常是一个包含字典的列表。每个消息字典包含 role (角色) 和 content (实际文本)。
• 示例：{'role': 'user', 'content': '你的查询内容'}
• 获取生成文本: API 返回的对象结构是深度嵌套的。要提取模型生成的纯文本，需要通过路径访问：message. content[0]. text。

Takeaways

• 使用 %pip install anthropic[vertex] 安装 SDK，并使用 region 和 project ID 初始化 AnthropicVertex 客户端。
• 核心请求函数为 client. create，必须传入 model、设置 max_tokens（作为安全上限）以及包含对话历史的 messages。
• messages 参数用于模拟对话，包含两种角色：User Message（用户输入）和 Assistant Message（模型返回）。
• 输入消息结构是包含 role 和 content 的字典列表，提取模型生成的纯文本需通过路径访问 message. content[0]. text。