Claude 消息
DeerAPI Anthropic Claude Messages 接口文档：通过 POST /v1/messages 发送文本/图像结构化消息列表，支持单轮与无状态多轮对话，包含 Extended Thinking、Prompt Caching、Web Search 与流式等用法提示。
curl https://api.deerapi.com/v1/messages \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer <DEERAPI_KEY>" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-4-6",
"max_tokens": 1024,
"system": "You are a helpful assistant.",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, world"}
]
}'{
"id": "<string>",
"type": "message",
"role": "assistant",
"model": "<string>",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "<string>",
"thinking": "<string>",
"signature": "<string>",
"id": "<string>",
"name": "<string>",
"input": {},
"citations": [
{}
]
}
],
"stop_reason": "end_turn",
"usage": {
"input_tokens": 123,
"output_tokens": 123,
"cache_creation_input_tokens": 123,
"cache_read_input_tokens": 123,
"cache_creation": {
"ephemeral_5m_input_tokens": 123,
"ephemeral_1h_input_tokens": 123
},
"inference_geo": "<string>",
"server_tool_use": {
"web_search_requests": 123,
"web_fetch_requests": 123
},
"service_tier": "<string>"
},
"container": {
"id": "<string>",
"expires_at": "<string>"
},
"stop_sequence": "<string>"
}概述
通过 DeerAPI 调用 Anthropic Claude Messages 接口。支持发送包含文本和/或图像内容的结构化消息列表，模型将生成对话中的下一条消息。Messages API 可用于单轮查询或无状态的多轮对话。 此接口仅支持 Claude 模型，请在模型列表与定价中查看所有可用模型。重要说明
thinking 参数时，最低预算为 1,024 tokens。扩展思考消耗的 tokens 计入 max_tokens 限制。output_config.effort 参数可以控制 Claude 的回答深度。设为 "low" 可获得快速简短回答，"high" 则获得更深入详细的回答。参考文档
接口详细用法请参阅官方文档：- Prompt Caching — 缓存系统提示词前缀，降低重复调用成本
- Extended Thinking — 启用 Claude 的逐步推理能力
- Streaming — 使用 Server-Sent Events 流式传输响应
- Web Fetch Tool — 从 URL 获取网页内容
- Web Search Tool — 搜索网络实时信息
- Code Execution Tool — 在沙箱中执行代码
- Containers — 跨请求复用工具环境与文件状态
Authorizations
Bearer token authentication. Use your DeerAPI key.
Body
兼容 Anthropic Claude Messages。这个接口只适用于 Claude 模型。和 OpenAI Chat Completions 最大的区别在于：系统提示走顶层 system，消息角色只用 user/assistant，扩展思考、服务器工具、Prompt Caching 等能力也主要在这里配置。
要调用的 Claude 模型 ID。常用选择是 claude-sonnet-4-6（通用主力）、claude-opus-4-6（更强推理）等。
对话历史。Claude 的消息角色只有 user 和 assistant；系统级约束不要塞进这里，而是放到顶层 system。如果出现连续同角色消息，Claude 会按自己的规则合并理解。
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本轮最多生成多少 token。对 Claude 来说，这个上限也会约束 extended thinking 的预算占用，所以如果你启用了 thinking，通常要给得更宽裕。
顶层缓存控制。设置后会自动在请求中最后一个可缓存块上添加 cache_control 标记，省去手动在每个内容块上单独设置的麻烦。
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容器标识符。需要在多次请求之间复用工具环境、代码执行状态或已上传文件时传入容器 ID。
指定推理处理的地理区域。不传时使用工作区默认设置。
上下文管理策略。适合精细控制跨轮调用时是否保留工具结果、缓存片段或其他中间状态。
本次请求允许 Claude 访问的 MCP 服务器列表。只有在你已经接入 MCP 工作流时才需要传。
请求元数据。最常见的是传 user_id 做终端用户追踪与风控，建议使用匿名化后的内部 ID。
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Claude 输出配置。最常见用法是用 effort 控制回答深度，或用 format 约束 JSON 输出结构。
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服务档位。auto 允许系统自行选择，standard_only 表示只走标准容量。
auto, standard_only 自定义停止序列。适合你已经固定了模板边界、分隔符或输出终止标记的场景。
是否启用 SSE 流式输出。对于长回答、工具链可视化、thinking 过程观察都很实用。
系统提示。Claude 不支持把系统提示写成 messages 里的 system 角色，所以请统一写在这里。既可以直接传字符串，也可以传带 cache_control 的内容块数组。
采样温度，范围 0-1。越低越稳定，越高越有发散性。分析、抽取、判别任务建议降低。
0 <= x <= 1Claude 扩展思考配置。启用后会消耗 max_tokens 配额，并要求至少留出 1024 个 thinking budget。更适合复杂推理、审查和规划任务。
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控制 Claude 如何使用工具。默认通常是自动判断。
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Claude 可调用的工具列表。既可以是你自定义的客户端函数工具，也可以是 Claude 原生服务器工具，例如 Web Search、Web Fetch、Code Execution 等。
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Top-K 采样。高级场景才建议使用；常规业务一般只调 temperature 即可。
核采样阈值，范围 0-1。更适合精细控制候选词覆盖面。
0 <= x <= 1Response
Successful Response
消息的唯一标识符，格式为 msg_ 前缀
对象类型，始终为 "message"
message 消息发送者的角色，始终为 "assistant"
assistant 生成此响应的具体模型名称和版本，例如 "claude-sonnet-4-6-20250514"
消息内容块数组。可包含 text（文本）、thinking（思考过程，启用 extended thinking 时）、tool_use（工具调用）等类型。
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模型停止生成的原因: end_turn（正常结束）、max_tokens（达到 token 上限）、stop_sequence（匹配停止序列）、tool_use（调用工具）、pause_turn（容器模式暂停）、refusal（内容拒绝）
end_turn, max_tokens, stop_sequence, tool_use, pause_turn, refusal API 调用的 token 使用统计
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容器信息（如果请求中使用了容器）
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触发停止的自定义文本序列（如果 stop_reason 为 stop_sequence），否则为 null
curl https://api.deerapi.com/v1/messages \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer <DEERAPI_KEY>" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-4-6",
"max_tokens": 1024,
"system": "You are a helpful assistant.",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, world"}
]
}'{
"id": "<string>",
"type": "message",
"role": "assistant",
"model": "<string>",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "<string>",
"thinking": "<string>",
"signature": "<string>",
"id": "<string>",
"name": "<string>",
"input": {},
"citations": [
{}
]
}
],
"stop_reason": "end_turn",
"usage": {
"input_tokens": 123,
"output_tokens": 123,
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},
"inference_geo": "<string>",
"server_tool_use": {
"web_search_requests": 123,
"web_fetch_requests": 123
},
"service_tier": "<string>"
},
"container": {
"id": "<string>",
"expires_at": "<string>"
},
"stop_sequence": "<string>"
}