Anthropic Messages

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Bevor du startest

• API-Key: Um die API zu nutzen, erstellst du einen persönlichen API-Key oder fragst deinen Workspace-Admin nach einem Workspace-API-Key mit dem Scope Completion API.

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Basis-URL

https://api.langdock.com/anthropic/{region}/v1/messages

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Parameter

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Prompt Caching

{
  "model": "claude-sonnet-4-6-default",
  "max_tokens": 1024,
  "system": [
    {
      "type": "text",
      "text": "<großer, stabiler System-Prompt>",
      "cache_control": { "type": "ephemeral" }
    }
  ],
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Write a haiku about cats" }
  ]
}

• cache_control wird auf system Text-Blöcken, auf text, image, tool_use und tool_result Blöcken in messages sowie auf Tool-Definitionen in tools unterstützt.
• Der System-Prompt muss als Array von Text-Blöcken übergeben werden. Ein system Wert als einfacher String kann keinen cache_control Marker enthalten.
• Nur der Block-Marker mit {"type": "ephemeral"} wird unterstützt. Anthropics Top-Level-Feld für automatisches Caching und TTL-Optionen werden nicht unterstützt.

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Rate Limits

• RPM wird je Workspace, Modell und API-Key begrenzt.
• TPM teilen sich alle API-Keys, die dasselbe Modell in einem Workspace verwenden.
• In der Cloud können Admins unter Einstellungen > Workspace > Produkte > API die TPM für eigene Modelle setzen; sie begrenzt die geschätzte Größe einer einzelnen Anfrage.
• In Dedicated Deployments können Admins unter Einstellungen > Workspace > Produkte > API eigene Limits je Modell festlegen.

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Verwendung von Anthropic-kompatiblen Bibliotheken

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Beispiel mit der Anthropic Python-Bibliothek

from anthropic import Anthropic
client = Anthropic(
  base_url="https://api.langdock.com/anthropic/eu/",
  api_key="<YOUR_LANGDOCK_API_KEY>"
)

message = client.messages.create(
	model="claude-sonnet-4-6-default",
	messages=[
			{ "role": "user", "content": "Write a haiku about cats" }
	],
	max_tokens=1024,
)

print(message.content[0].text)

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Beispiel mit dem Vercel AI SDK in Node.js

import { generateText } from "ai";
import { createAnthropic } from "@ai-sdk/anthropic";

const langdockProvider = createAnthropic({
  baseURL: "https://api.langdock.com/anthropic/eu/v1",
  apiKey: "<YOUR_LANGDOCK_API_KEY>",
});

const result = await generateText({
  model: langdockProvider("claude-sonnet-4-6-default"),
  prompt: "Write a haiku about cats",
});

console.log(result.text);