Claude API : guide de démarrage

Installation du SDK

Anthropic fournit un SDK officiel pour Node.js et Python.

npm install @anthropic-ai/sdk

// anthropic.js
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

export default client;

Premier message

L'endpoint principal est messages.create(). Il accepte un tableau de messages avec les rôles user et assistant.

import client from './anthropic.js';

const message = await client.messages.create({
  model: 'claude-opus-4-6',
  max_tokens: 1024,
  messages: [
    { role: 'user', content: 'Explique les closures en JavaScript en 3 points.' }
  ]
});

console.infoo(message.content[0].text);

La réponse contient un tableau content — utilise .text pour le texte brut :

// Structure de la réponse
{
  id: 'msg_...',
  type: 'message',
  role: 'assistant',
  content: [{ type: 'text', text: 'Les closures sont...' }],
  model: 'claude-opus-4-6',
  stop_reason: 'end_turn',
  usage: { input_tokens: 20, output_tokens: 150 }
}

System Prompt et rôles

Le system prompt définit le comportement global du modèle. Il se passe en paramètre de premier niveau (pas dans messages).

const response = await client.messages.create({
  model: 'claude-opus-4-6',
  max_tokens: 2048,
  system: `Tu es un assistant expert en développement web Angular.
Réponds toujours en français avec des exemples de code.
Sois précis et concis.`,
  messages: [
    { role: 'user',      content: 'Comment créer un service Angular ?' },
    { role: 'assistant', content: 'Pour créer un service Angular...' },
    { role: 'user',      content: 'Et comment l\'injecter ?' }
  ]
});

Streaming

Utilise stream() pour recevoir les tokens au fur et à mesure.

const stream = client.messages.stream({
  model: 'claude-opus-4-6',
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Écris un poème sur le code.' }],
});

// Écouter les deltas
stream.on('text', (text) => {
  process.stdout.write(text);
});

// Attendre la fin et récupérer le message complet
const finalMessage = await stream.finalMessage();
console.info('\nTokens utilisés:', finalMessage.usage);

Ou avec async/await et stream: true :

const stream = await client.messages.create({
  model: 'claude-opus-4-6',
  max_tokens: 1024,
  stream: true,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Bonjour !' }],
});

for await (const event of stream) {
  if (event.type === 'content_block_delta') {
    process.stdout.write(event.delta.text);
  }
}

Tool Use (Function Calling)

Claude peut appeler des outils que tu définis pour accéder à des données externes ou exécuter du code.

const tools = [
  {
    name: 'search_articles',
    description: 'Recherche des articles dans la base de données',
    input_schema: {
      type: 'object',
      properties: {
        query: { type: 'string', description: 'Terme de recherche' },
        limit: { type: 'number', description: 'Nombre de résultats' }
      },
      required: ['query']
    }
  }
];

const response = await client.messages.create({
  model: 'claude-opus-4-6',
  max_tokens: 1024,
  tools,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Trouve des articles sur Angular' }],
});

// Vérifier si Claude veut utiliser un outil
if (response.stop_reason === 'tool_use') {
  const toolUse = response.content.find(b => b.type === 'tool_use');
  const result = await searchArticles(toolUse.input); // ta fonction
  console.info('Outil appelé:', toolUse.name, toolUse.input);
}

Modèles disponibles