Claude Academy
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Hacer una solicitud

Lección 310 min

Ya es momento de ponerse manos a la obra con el SDK de Python de Anthropic y hacer tu primera solicitud a Claude a través de Vertex AI. Recorreremos tres pasos esenciales: instalar el SDK, crear un cliente y realizar tu primera llamada a la API.

Instalación del SDK de Python de Anthropic

Primero, necesitarás instalar el SDK de Anthropic con soporte para Vertex AI. En tu notebook de Jupyter, ejecuta este comando mágico:

bash
%pip install "anthropic[vertex]<1"

La parte [vertex] asegura que obtengas los componentes específicos necesarios para conectarte a la plataforma Vertex AI de Google Cloud's Agent Platform.

Creación de un cliente de API

A continuación, importa y crea una instancia de cliente diseñada específicamente para Vertex AI:

python
from anthropic import AnthropicVertex

client = AnthropicVertex(region="global", project_id="your-project-id")
model = "claude-haiku-4-5@20251001"

Necesitarás reemplazar "your-project-id" con el ID real de tu proyecto de Google Cloud, que puedes encontrar en el selector de proyectos de la Google Cloud Console. Establecer el modelo como una variable te ahorra tener que escribirlo repetidamente a lo largo de tus notebooks.

Entendiendo la función Create

El núcleo para hacer solicitudes a Claude es la función create, que requiere tres parámetros clave:

Llamada anotada a client.messages.create con los parámetros "model", "max_tokens" establecido en 1000 y "messages", descritos a continuación.

  • model - El nombre del modelo Claude que quieres usar
  • max_tokens - Un límite de seguridad sobre la longitud de la respuesta (Claude no intentará alcanzar este objetivo, simplemente no lo excederá)
  • messages - El historial de la conversación que le estás enviando a Claude

Piensa en max_tokens como un presupuesto en lugar de una meta. Si lo estableces en 1000, Claude escribirá la respuesta que considere apropiada, pero se detendrá si excediera los 1000 tokens.

Entendiendo los mensajes

Los mensajes representan la conversación de ida y vuelta entre tú y Claude, tal como en una aplicación de chat:

Ventana de chat donde el mensaje del usuario pregunta "¿Qué es la computación cuántica?" y el mensaje del asistente es la respuesta de la IA que la define.

Hay dos tipos de mensajes:

  • Mensajes de usuario - Contenido escrito por humanos que quieres ingresar a Claude
  • Mensajes del asistente - Contenido que Claude ha generado y te ha enviado de vuelta

Hacer tu primera solicitud

Así es cómo estructurar una solicitud básica:

python
message = client.messages.create(
    model=model,
    max_tokens=1000,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "What is quantum computing? Answer in one sentence"
        }
    ]
)

Cada mensaje es un diccionario con un role (ya sea "user" o "assistant") y content (el texto real).

Extracción de la respuesta

Cuando ejecutas la solicitud, obtendrás de vuelta un objeto de respuesta complejo con mucha metadata. Para obtener solo el texto que Claude generó, usa:

python
message.content[0].text

Esto te da una salida limpia y legible en lugar del objeto de respuesta completo con todos sus detalles técnicos. Usarás este patrón con frecuencia al trabajar con las respuestas de Claude.