Guide de lecture localisé
claude-apiObjectif, utilisation et source
Référence pour l'API Claude / SDK Anthropic — identifiants de modèles, tarification, paramètres, streaming, utilisation des outils, MCP, agents, mise en cache, comptage des jetons, migration de modèles. DÉCLENCHEUR — à lire AVANT d'ouvrir le fichier cible ; ne pas ignorer cette étape sous prétexte qu'elle « ressemble à une seule ligne » — chaque fois que : les noms d'inviteClaude/Anthropicsous toutes ses formes (Claude, Anthropique, Fable, Opus, Sonnet, Haïku,anthropic,@anthropic-ai,claude-*,us.anthropic.*,[1m]); l'utilisateur demande des informations sur un LLM (pricing/model choice/limits/caching) — ne jamais répondre de mémoire ; OU la tâche est de type LLM avec fournisseur non précisé (agent/MCP/tool-definition/multi-agent/RAG/LLM-judge/computer-use;generate/summarize/extract/classify/rewrite/conversesur NL ; débogagerefusals/cutoffs/streaming/tool-calls/tokens). À ignorer uniquement lorsqu'un autre fournisseur est en cours d'utilisation (remplace tous les déclencheurs) :OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollamanommé dans la requête ; OUgrep -rE 'openai|langchain_openai|google.generativeai|genai|mistralai|cohere|ollama'sur les résultats du projet (exécutez ce grep EN PREMIER si aucun fournisseur n'est nommé — ne lisez pas le fichier).
Source récupérée:
- Dépôt source
- anthropics/skills
- SKILL.md
skills/claude-api/SKILL.md- Étoiles du dépôt
- 185,373
- Mise à jour du dépôt
- 2026-10-29
- Catégories de capacités
- Développement
- Dernière collecte
Licence : Fichier de licence à vérifier
Les extraits de flux de travail sont des outils de lecture et non des instructions exécutables de Codez. Aucune compétence tierce n'a été utilisée pour générer cette page.
Les passages relatifs à l'objectif et au flux de travail ci-dessous constituent le contenu original, organisé et traduit pour la lecture. Ils sont distincts de l'analyse éditoriale de Codez, qui est étiquetée séparément.
À quoi sert cette compétence ?
Référence pour l'API Claude / SDK Anthropic — identifiants de modèles, tarification, paramètres, streaming, utilisation des outils, MCP, agents, mise en cache, comptage des jetons, migration de modèles. DÉCLENCHEUR — à lire AVANT d'ouvrir le fichier cible ; ne pas ignorer cette étape sous prétexte qu'elle « ressemble à une seule ligne » — chaque fois que : les noms d'inviteClaude/Anthropicsous toutes ses formes (Claude, Anthropique, Fable, Opus, Sonnet, Haïku,anthropic,@anthropic-ai,claude-*,us.anthropic.*,[1m]); l'utilisateur demande des informations sur un LLM (pricing/model choice/limits/caching) — ne jamais répondre de mémoire ; OU la tâche est de type LLM avec fournisseur non précisé (agent/MCP/tool-definition/multi-agent/RAG/LLM-judge/computer-use;generate/summarize/extract/classify/rewrite/conversesur NL ; débogagerefusals/cutoffs/streaming/tool-calls/tokens). À ignorer uniquement lorsqu'un autre fournisseur est en cours d'utilisation (remplace tous les déclencheurs) :OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollamanommé dans la requête ; OUgrep -rE 'openai|langchain_openai|google.generativeai|genai|mistralai|cohere|ollama'sur les résultats du projet (exécutez ce grep EN PREMIER si aucun fournisseur n'est nommé — ne lisez pas le fichier).
Comment fonctionne le flux de travail en amont
Quand utiliser WebFetch
Utilisez WebFetch pour obtenir la documentation la plus récente lorsque : l’utilisateur demande les informations « les plus récentes » ou « actuelles » ; les données mises en cache semblent incorrectes ; l’utilisateur pose des questions sur des fonctionnalités non abordées ici.
passage en amont · L577 ↗Création d'applications basées sur LLM avec Claude
Cette compétence vous permet de créer des applications LLM avec Claude. Choisissez la surface adaptée à vos besoins, détectez le langage du projet, puis consultez la documentation spécifique à ce langage.
passage en amont · L10 ↗Avant de commencer
Analysez le fichier cible (ou, en l'absence de fichier cible, l'invite et le projet) à la recherche de marqueurs de fournisseur non anthropiques.import openai,from openai,langchain_openai,OpenAI(,gpt-4,gpt-5, des noms de fichiers commeagent-openai.pyou*-generic.py, ou toute instruction explicite visant à maintenir la neutralité du fournisseur de code.
client.beta.messages.create(
model="claude-opus-5-5", max_tokens=4096,
speed="fast", betas=["fast-mode-2026-02-01"],
messages=[...],
)Configuration requise
Exigence de sortie
Lorsque l'utilisateur vous demande d'ajouter, de modifier ou d'implémenter une fonctionnalité Claude, votre code doit appeler Claude via l'un des éléments suivants : le SDK Anthropic officiel pour le langage du projet (anthropic,@anthropic-ai/sdk,com.anthropic.*, etc.). Il s'agit du comportement par défaut lorsqu'un SDK compatible existe pour le projet.
Limites et contrôles de qualité
Avertissement : Dérive d’API – Votre configuration d’entraînement antérieure peut être obsolète
Plusieurs formes courantes de l'API Claude ont été modifiées dans2025-2026Si vous vous souvenez d'un schéma observé lors de la formation, vérifiez-le par rapport au modèle.{lang}/fichiers dans cette compétence avant l'écriture - les lignes ci-dessous sont les points de dérive les plus fréquents :{lang}/Les fichiers de cette compétence font foi en ce qui concerne les modèles rappelés.
Pièges courants
Ne tronquez pas les entrées lors de l'envoi de fichiers ou de contenu à l'API. Si le contenu est trop long pour tenir dans la fenêtre de contexte, avertissez l'utilisateur et proposez-lui des solutions (découpage, résumé, etc.) plutôt que de le tronquer silencieusement. Préremplissage supprimé (Fable).5, Claude Fable5.1, Opus5, Claude Opus5.5, Sonnet5, Claude Sonnet5.5et le4.6/4.7/4.8famille) : Les préremplissages des messages de l’assistant (préremplissages du dernier tour de l’assistant) renvoient un400erreur sur Fable5, Claude Fable5.1, Opus5, Claude Opus5.5, Sonnet5, Claude Sonnet5.5Claude Haïku5.5, Opus4.6, Opus4.7, Opus4.8et Sonnet4.6Utilisez des sorties structurées (output_config.format) ou les instructions du système pour contrôler le format de réponse. (Une exception : la demande de préremplissage du crédit de secours – lors de l’utilisation d’un crédit avecfallback_has_prefill_claim: true, le serveur accepte le message d'assistant renvoyé ; voir la section sur le refus dans le guide de migration.)
Commencez par un essai sans danger
- Vérifiez l'hôte pris en charge et les instructions d'installation du dépôt. Conservez le répertoire Skill ainsi que ses scripts, ressources et documentation référencés ;SKILL.mdSeul, il peut omettre les dépendances.
- Indiquez à l'agent vos paramètres d'entrée réels, le résultat souhaité et les critères d'acceptation. La syntaxe d'appel et les outils disponibles dépendent du système hôte ; ce site ne propose pas de commande d'installation universelle.
- Testez le flux de travail source dans un projet temporaire ou sur une copie. Avant d'autoriser les opérations qui modifient des fichiers, des services distants ou des ressources facturables, examinez-les attentivement.
- Vérifiez la conformité du résultat avec les contrôles qualité sources et vos propres exigences. Un déclenchement réussi ou un nombre élevé d'étoiles dans le dépôt ne garantissent pas un résultat correct.
Pour en savoir plus, consultez la source.
- Création d'applications basées sur LLM avec Claude
- Avant de commencer
- Exigence de sortie
- Valeurs par défaut
- Avertissement : Dérive d’API – Votre configuration d’entraînement antérieure peut être obsolète
- Sous-commandes
- Détection de la langue
- Prise en charge des fonctionnalités spécifiques à la langue
- Quelle surface dois-je utiliser ?
- Création d'un agent : quatre approches
- Dois-je créer un agent ?
- Architecture
- Modèles actuels (en cache :2026-10-06)
- Claude Fable5.1(
claude-fable-5-1) - le modèle le plus performant et largement diffusé - Claude Opus5.5(
claude-opus-5-5) - l'Opus actuel et le modèle par défaut - Claude Sonnet5.5(
claude-sonnet-5-5) - le Sonnet actuel : rapidité et capacité pour le codage quotidien, les agents et le travail en entreprise (Claude Opus5.5reste la valeur par défaut) - Claude Haïku5.5(
claude-haiku-5-5) - le haïku actuel - Authentification (Référence rapide)
- Réflexion et effort (Référence rapide)
- Compactage (Référence rapide)
- Mise en cache des invites (Référence rapide)
- Mode rapide (Référence rapide)
- Budgets des tâches (Référence rapide)
- Clients des fournisseurs (Référence rapide)
- Roche de base amazonienne
- Microsoft Foundry
- Google Cloud Vertex AI
- Édition contextuelle (Référence rapide)
- Messages système en cours de conversation (Référence rapide)
- Agents gérés (Bêta)
Compétences connexes
Traduction et étendue
Ce guide de lecture sélectionne des passages de l'amont épingléSKILL.mdCette traduction est assistée. Elle ne constitue pas un manuel complet et ne garantit pas une compatibilité testée. Veuillez lire le document original et les fichiers auxquels il fait référence avant utilisation.
Cette introduction fait référence à la version épinglée ci-dessous ; l’activité actuelle du dépôt et la durée de la collecte sont indiquées séparément.
- Source épinglée
- Lire l'original ↗
- Source récupérée
- Commit source
ca45fc496a3436251f191354091d557da31c15b5- Source SHA-256
40537cca17c4aa86e4ce83ced39efcbfb1204905e3cf4c4ff98f2eab011e4b7f