Claude API Python チュートリアル

このガイドでは、ネイティブのAnthropic SDKとOpenAI互換クライアントの両方を使用して、PythonでClaude APIを使用する方法を説明します。すべての例はAPIMaster.aiで動作します。ご自身のベースURLとAPIキーに置き換えてください。

インストール

pip install anthropic          # ネイティブAnthropic SDK
pip install openai             # OpenAI互換（オプション）

基本設定

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    api_key="YOUR_APIMASTER_KEY",
    base_url="https://apimaster.ai",  # Anthropic SDKでは/v1は不要
)

またはOpenAI SDKを使用する場合（すでにOpenAIを使用している場合はより簡単です）：

from openai import OpenAI

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

最初のClaude API呼び出し

import anthropic

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

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Pythonにおけるリストとタプルの違いを説明してください。"}
    ],
)

print(message.content[0].text)

システムプロンプト

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=512,
    system="あなたはシニアPythonエンジニアです。簡潔に、コード例を使って説明してください。",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "ネストされたリストを平坦化する最速の方法は？"}
    ],
)
print(response.content[0].text)

マルチターン会話

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("Pythonのデコレータとは何ですか？"))
print(chat("実用的な例を見せてもらえますか？"))

ストリーミングレスポンス

ストリーミングはトークンが生成されるたびに返します。長い出力に対してより良いUXを提供します：

with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "requestsとBeautifulSoupを使ったPythonのWebスクレイパーを書いてください。"}],
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)
print()  # 末尾に改行

ビジョン：画像分析

Claude SonnetとOpusは画像入力（base64またはURL）をサポートしています：

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": "このチャートが示している内容を要約してください。"},
            ],
        }
    ],
)
print(response.content[0].text)

ツール使用（関数呼び出し）

tools = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "都市の現在の天気を取得する",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "city": {"type": "string", "description": "都市名"},
            },
            "required": ["city"],
        },
    }
]

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=256,
    tools=tools,
    messages=[{"role": "user", "content": "東京の天気は？"}],
)

# Claudeがツールを呼び出そうとしているか確認
if response.stop_reason == "tool_use":
    tool_call = next(b for b in response.content if b.type == "tool_use")
    print(f"ツール: {tool_call.name}, 入力: {tool_call.input}")

非同期使用

import asyncio
import anthropic

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

asyncio.run(main())

エラーハンドリング

import anthropic

try:
    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-6",
        max_tokens=256,
        messages=[{"role": "user", "content": "こんにちは"}],
    )
except anthropic.AuthenticationError:
    print("無効なAPIキー")
except anthropic.RateLimitError:
    print("レート制限—リトライロジックを追加してください")
except anthropic.APIStatusError as e:
    print(f"APIエラー {e.status_code}: {e.message}")

Pythonプロジェクトに適したClaudeモデルの選択

タスク	モデル	理由
チャットボット、Q&A	claude-haiku-4-5	高速＋低コスト
コード生成	claude-sonnet-4-6	最適なバランス
複雑な推論	claude-opus-4-8	最高の精度
ドキュメント分析	claude-sonnet-4-6	100万トークンのコンテキスト

Claude APIアクセスの取得

よくある質問

Claude API Pythonライブラリをインストールするにはどうすればよいですか？ 公式SDKを使用するには pip install anthropic を実行するか、APIMasterのOpenAI互換エンドポイントをClaudeモデルで使用するには pip install openai を実行します。

Claude APIにはどのPython SDKを使用すべきですか？ anthropic SDKが公式の選択肢であり、すべてのClaude固有機能（ツール使用、ビジョン、ストリーミング）をサポートしています。openai SDKはAPIMasterの互換レイヤーを介して動作します。すでにOpenAIを使用していてモデルを切り替えたい場合に便利です。

PythonでClaude APIレスポンスをストリーミングするにはどうすればよいですか？ openai ライブラリでは stream=True を渡すか、anthropic SDKでは client.messages.stream() を使用します。上記のストリーミングの例を参照してください。

Claude APIは関数呼び出し（ツール使用）をサポートしていますか？ はい。ClaudeはネイティブのAnthropic SDKと、APIMasterのOpenAI互換エンドポイントの両方で、標準の tools パラメータを使用したツール使用をサポートしています。

PythonでのClaudeの最大コンテキストウィンドウはどのくらいですか？ Claude Sonnet 4.6とOpus 4.8はそれぞれ100万トークンをサポートしています。非常に長いドキュメントも messages 配列に直接渡すことができます。

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関連情報: Claude API料金 · Claude APIキーの取得方法