发起请求

现在是时候实际动手使用 Anthropic Python SDK，并通过 Vertex AI 向 Claude 发起您的第一个请求了。我们将逐步完成三个关键步骤：安装 SDK、创建客户端，以及发起您的第一次 API 调用。

安装 Anthropic Python SDK

首先，您需要安装支持 Vertex AI 的 Anthropic SDK。在您的 Jupyter notebook 中，运行以下魔法命令：

%pip install "anthropic[vertex]<1"

[vertex] 部分确保您获得连接到 Google Cloud's Agent Platform 的 Vertex AI 平台所需的特定组件。

创建 API 客户端

接下来，导入并创建一个专门为 Vertex AI 设计的客户端实例：

from anthropic import AnthropicVertex

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

您需要将 "your-project-id" 替换为您实际的 Google Cloud 项目 ID，该 ID 可以在 Google Cloud 控制台的项目选择器中找到。将模型设置为一个变量，可以避免您在整个 notebook 中反复输入它。

理解 Create 函数

向 Claude 发起请求的核心是 create 函数，它需要三个关键参数：



• model - 您想要使用的 Claude 模型的名称
• max_tokens - 对响应长度的安全限制（Claude 不会试图达到这个目标值，只是不会超过它）
• messages - 您发送给 Claude 的对话历史

可以把 max_tokens 看作是一个预算而不是一个目标。如果您将其设置为 1000，Claude 会写出它认为合适的任何响应，但如果响应会超过 1000 个令牌，它就会停止。

理解 Messages

Messages（消息）表示您与 Claude 之间来回往复的对话，就像在聊天应用程序中一样：



消息有两种类型：

• 用户消息（User messages） - 由人类撰写、您想要输入给 Claude 的内容
• 助手消息（Assistant messages） - Claude 生成并发送回给您的内容

发起您的第一个请求

下面是如何构建一个基本请求的方法：

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

每条消息都是一个字典，包含一个 role（角色，取值为 "user" 或 "assistant"）和 content（实际文本内容）。

提取响应内容

当您运行请求时，您会得到一个带有大量元数据的复杂响应对象。若要只获取 Claude 生成的文本，请使用：

message.content[0].text

这样您就能得到干净、可读的输出，而不是带有所有技术细节的完整响应对象。在处理 Claude 的响应时，您会经常用到这种模式。