Claude API Python Tutorial

Diese Anleitung zeigt die Verwendung der Claude API in Python sowohl mit dem nativen Anthropic SDK als auch mit dem OpenAI-kompatiblen Client. Alle Beispiele funktionieren mit APIMaster.ai – tauschen Sie einfach Ihre eigene Basis-URL und Ihren API-Schlüssel ein.

Installation

pip install anthropic          # Natives Anthropic SDK
pip install openai             # OpenAI-kompatibel (optional)

Grundlegende Einrichtung

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    api_key="IHR_APIMASTER_SCHLÜSSEL",
    base_url="https://apimaster.ai",  # Kein /v1 für Anthropic SDK
)

Oder mit dem OpenAI SDK (einfacher, wenn Sie bereits OpenAI verwenden):

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="IHR_APIMASTER_SCHLÜSSEL",
    base_url="https://apimaster.ai/v1",
)

Ihr erster Claude API-Aufruf

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    api_key="IHR_APIMASTER_SCHLÜSSEL",
    base_url="https://apimaster.ai",
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Erkläre den Unterschied zwischen Listen und Tupeln in Python."}
    ],
)

print(message.content[0].text)

System-Prompts

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=512,
    system="Du bist ein erfahrener Python-Ingenieur. Sei präzise und verwende Codebeispiele.",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Was ist der schnellste Weg, eine verschachtelte Liste zu glätten?"}
    ],
)
print(response.content[0].text)

Mehrere Gesprächsrunden

conversation = []

def chat(user_message):
    conversation.append({"role": "user", "content": user_message})
    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-6",
        max_tokens=1024,
        messages=conversation,
    )
    assistant_message = response.content[0].text
    conversation.append({"role": "assistant", "content": assistant_message})
    return assistant_message

print(chat("Was ist ein Dekorator in Python?"))
print(chat("Kannst du mir ein praktisches Beispiel zeigen?"))

Streaming-Antworten

Streaming gibt Token aus, während sie generiert werden – bessere Benutzererfahrung bei langen Ausgaben:

with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Schreibe einen Python-Webscraper mit requests und BeautifulSoup."}],
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)
print()  # Neue Zeile am Ende

Vision: Bilder analysieren

Claude Sonnet und Opus unterstützen Bildeingaben (Base64 oder URL):

import base64

with open("chart.png", "rb") as f:
    image_data = base64.standard_b64encode(f.read()).decode("utf-8")

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=512,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": "image/png",
                        "data": image_data,
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "Fasse zusammen, was dieses Diagramm zeigt."},
            ],
        }
    ],
)
print(response.content[0].text)

Tool-Nutzung (Funktionsaufrufe)

tools = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "Aktuelles Wetter für eine Stadt abrufen",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "city": {"type": "string", "description": "Stadtname"},
            },
            "required": ["city"],
        },
    }
]

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=256,
    tools=tools,
    messages=[{"role": "user", "content": "Wie ist das Wetter in Tokio?"}],
)

# Prüfen, ob Claude ein Tool aufrufen möchte
if response.stop_reason == "tool_use":
    tool_call = next(b for b in response.content if b.type == "tool_use")
    print(f"Tool: {tool_call.name}, Eingabe: {tool_call.input}")

Asynchrone Nutzung

import asyncio
import anthropic

async def main():
    client = anthropic.AsyncAnthropic(
        api_key="IHR_APIMASTER_SCHLÜSSEL",
        base_url="https://apimaster.ai",
    )
    response = await client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-6",
        max_tokens=256,
        messages=[{"role": "user", "content": "Hallo!"}],
    )
    print(response.content[0].text)

asyncio.run(main())

Fehlerbehandlung

import anthropic

try:
    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-6",
        max_tokens=256,
        messages=[{"role": "user", "content": "Hallo"}],
    )
except anthropic.AuthenticationError:
    print("Ungültiger API-Schlüssel")
except anthropic.RateLimitError:
    print("Ratenlimit – Wiederholungslogik hinzufügen")
except anthropic.APIStatusError as e:
    print(f"API-Fehler {e.status_code}: {e.message}")

Das richtige Claude-Modell für Python-Projekte auswählen

Aufgabe	Modell	Grund
Chatbots, Q&A	claude-haiku-4-5	Schnell + günstig
Codegenerierung	claude-sonnet-4-6	Beste Balance
Komplexes Denken	claude-opus-4-8	Höchste Genauigkeit
Dokumentenanalyse	claude-sonnet-4-6	1M Kontext

Claude API-Zugang erhalten

Häufig gestellte Fragen

Wie installiere ich die Claude API Python-Bibliothek? Führen Sie pip install anthropic für das offizielle SDK aus, oder pip install openai, um den OpenAI-kompatiblen Endpunkt von APIMaster mit Claude-Modellen zu verwenden.

Welches Python SDK sollte ich für die Claude API verwenden? Das anthropic SDK ist die offizielle Wahl und unterstützt alle Claude-spezifischen Funktionen (Tool-Nutzung, Vision, Streaming). Das openai SDK funktioniert über die Kompatibilitätsschicht von APIMaster – nützlich, wenn Sie bereits OpenAI verwenden und die Modelle wechseln möchten.

Wie streame ich Claude API-Antworten in Python? Übergeben Sie stream=True mit der openai-Bibliothek oder verwenden Sie client.messages.stream() mit dem anthropic SDK. Siehe das Streaming-Beispiel oben.

Unterstützt die Claude API Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung)? Ja – Claude unterstützt Tool-Nutzung sowohl im nativen Anthropic SDK als auch über den OpenAI-kompatiblen Endpunkt von APIMaster mit dem Standardparameter tools.

Wie groß ist das maximale Kontextfenster für Claude in Python? Claude Sonnet 4.6 und Opus 4.8 unterstützen jeweils 1M Token. Sie können sehr lange Dokumente direkt im messages-Array übergeben.

Registrieren Sie sich bei APIMaster.ai, um Claude API-Zugang über einen einheitlichen Endpunkt zu erhalten, mit Live-Preisen und Fingerabdruck-Verifikationsdaten.

Siehe auch: Claude API Preise · Wie man einen Claude API-Schlüssel erhält