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本番環境での初めてのAPI呼び出し（コストを意識して）

中級

おもちゃのようなAPI呼び出しは1行で済みます。しかし本番環境の呼び出しは、エラーを処理し、出力をストリーミングし、コストを監視し、シークレットを安全に保ちます。それを順を追って構築しましょう。

ステップ1 — 設定からシークレットとモデルを取得する​

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."   # never in source control

モデルIDは設定に保持し、あちこちにリテラルを散在させないでください。そうすれば移行が簡単になります（理由）。慎重に選びましょう — モデルの選択。

ステップ2 — 回復力があり、ストリーミングする呼び出し​

import os, time, random, anthropic
client = anthropic.Anthropic()
MODEL = os.environ.get("CLAUDE_MODEL", "claude-sonnet-4-6")

def ask_stream(prompt, system=None, max_tokens=1024):
    for attempt in range(5):
        try:
            with client.messages.stream(
                model=MODEL, max_tokens=max_tokens,
                system=system or anthropic.NOT_GIVEN,
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            ) as stream:
                for text in stream.text_stream:
                    print(text, end="", flush=True)
                final = stream.get_final_message()
            print()
            usage = final.usage
            print(f"\n[tokens in/out: {usage.input_tokens}/{usage.output_tokens}]")
            return final
        except (anthropic.RateLimitError, anthropic.APIStatusError):
            if attempt == 4: raise
            time.sleep(min(2 ** attempt + random.random(), 30))

ステップ3 — コストに気を配る​

  • トークン使用量をログに記録する（上記）ことで、各呼び出しのコストが分かります。
  • max_tokens とモデルを適切なサイズにし、焦点を絞ったプロンプトで入力を抑えましょう。
  • 安定した接頭辞が繰り返される場合は、プロンプトキャッシュを追加してください。
  • トークンと料金およびコストとレイテンシを参照してください。

ステップ4 — 望ましくない経路に対処する​

  • 一時的なエラー（429/5xx）はバックオフ付きで再試行します（上記）。400系は再試行しないでください。
  • 拒否を適切に処理しましょう。
  • エージェント的なものにはタイムアウトとコスト/反復の予算を設定してください。

検証​

実行してみましょう。ストリーミングされた出力、トークン使用量の行、そして意図的にエラーを発生させた場合（例: 不正なキー → クラッシュではなくきれいなメッセージ）の適切な挙動が見られるはずです。

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