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Produktionsreife API-Snippets

Fortgeschritten

Praxiserprobte Strukturen für das Bauen auf der API. Passe sie an deinen Stack an und härte sie ab.

Ein robuster Call-Wrapper (Retries + Backoff)​

import time, random, anthropic
client = anthropic.Anthropic()

def ask(messages, model="claude-sonnet-4-6", max_tokens=1024, system=None):
    for attempt in range(5):
        try:
            return client.messages.create(
                model=model, max_tokens=max_tokens,
                system=system or anthropic.NOT_GIVEN, messages=messages,
            )
        except (anthropic.RateLimitError, anthropic.APIStatusError) as e:
            if attempt == 4:
                raise
            time.sleep(min(2 ** attempt + random.random(), 30))

(SDKs wiederholen vorübergehende Fehler standardmäßig ebenfalls — kenne das Verhalten deines Clients, bevor du eine eigene Logik darüberlegst. Siehe Fehler & Rate-Limits.)

Streaming-Chat​

with client.messages.stream(model="claude-sonnet-4-6", max_tokens=1024,
        messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

Tool-Use-Schleife (Grundgerüst)​

messages = [{"role": "user", "content": "What's the weather in Rome?"}]
while True:
    resp = client.messages.create(model="claude-sonnet-4-6", max_tokens=1024,
                                  tools=TOOLS, messages=messages)
    if resp.stop_reason != "tool_use":
        break
    messages.append({"role": "assistant", "content": resp.content})
    results = [run_tool(b) for b in resp.content if b.type == "tool_use"]
    messages.append({"role": "user", "content": results})  # tool_result blocks

:::warning Absicherung Begrenze Iterationen und Kosten, validiere Tool-Eingaben und halte Secrets in Umgebungsvariablen. Für autonomen Einsatz lies Agents absichern. :::

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