Claude 系列是什么
Claude 是 Anthropic 的模型家族，按 Haiku、Sonnet、Opus 三档划分：同一代内三档共享训练思路，只在能力与成本上分层，Haiku 主打快与省，Sonnet 是均衡主力，Opus 承担最难的任务。它走独立的 Messages API，system 是顶层参数而不是消息角色，与 OpenAI 协议不通用。长上下文、编码与工具调用是它常被选中的原因。
基本信息
| 厂商 | Anthropic |
|---|---|
| 档次 | Haiku（轻量）/ Sonnet（均衡）/ Opus（旗舰） |
| 接入点 | api.anthropic.com/v1/messages |
| 鉴权头 | x-api-key + anthropic-version |
| 上下文 | 主流版本 200K 量级，部分版本更高 |
| 计费 | 输入输出分价，支持显式缓存折扣档 |
三档怎么选
| 档位 | 定位 | 典型任务 |
|---|---|---|
| Haiku | 低延迟低成本，高并发 | 分类、抽取、简单问答、长文预处理 |
| Sonnet | 均衡主力，性价比最优 | 日常对话、RAG 生成、编码与工具调用 |
| Opus | 旗舰质量，单价最高 | 复杂推理、长文分析、难题兜底 |
典型使用场景
- 长文档理解：一次放入合同、手册、论文，做问答与摘要
- 编码与代码审查：跨文件改逻辑、写测试、读懂陌生仓库
- 工具调用与智能体：多轮工具链里作为决策与编排的核心模型
- 内容生产：风格化写作、长文改写，配合参考样例使用
- 多语言任务：中英混排文档的翻译、校对与术语统一
最小调用与 system 用法
最小调用与 system 用法
curl -s https://api.anthropic.com/v1/messages -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" -H "anthropic-version: 2023-06-01" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"claude-sonnet-4-5","max_tokens":1024,"system":"你是合规审查助手，只依据给定条款作答","messages":[{"role":"user","content":"差旅报销上限是多少？"}]}' # max_tokens 必填
# 内容可以写成块数组，便于挂载 cache_control 等标记
# 多轮对话把 assistant 回复追加进 messages，system 不用重复传与 OpenAI 协议的主要差异
| 维度 | Anthropic | OpenAI |
|---|---|---|
| system 位置 | 顶层参数，不在 messages 里 | 作为消息角色或 developer 角色 |
| 长度参数 | max_tokens 必填 | 可选 |
| 内容形态 | content 为块数组 | 字符串或块数组，两者都支持 |
| 工具结果回填 | 以 user 角色的 tool_result 块提交 | 以 tool 角色消息提交 |
| 缓存 | 显式加 cache_control 标记 | 自动命中前缀 |
上下文与成本控制手段
| 手段 | 做法 | 效果 |
|---|---|---|
| 提示缓存 | 给长文档与工具定义加 cache_control 标记 | 同一文档被反复提问时，输入侧成本大幅下降 |
| 模型分级 | 简单任务走 Haiku，只有难题才上 Opus | 账单下降，平均延迟同时改善 |
| 上下文裁剪 | 只保留最近若干轮与相关片段 | 避免输入 token 随轮次线性增长 |
| 输出限制 | 按需设置 max_tokens，不留默认超长值 | 输出侧单价更高，限制它的收益最直接 |
提示词组织建议
- 固定内容（角色、规则、样例）放最前，动态内容放最后，便于命中缓存
- 长文档用 XML 标签包裹并标注来源，方便模型引用与程序定位
- 把输出格式写成字段级样例，比一段文字描述更稳定
- 规则可能冲突时给出优先级，减少模型自行取舍带来的随机性
- 长文档先做结构化摘要再问答，既省 token，也让依据更容易定位
块数组与缓存标记片段
块数组与缓存标记片段
{
"system": [
{ "type": "text", "text": "……超长制度文档……",
"cache_control": { "type": "ephemeral" } }
],
"messages": [ { "role": "user", "content": "报销上限是多少？" } ]
}
# 缓存断点打在最长且最稳定的内容块之后
# 每轮都变的内容不要放进已标记缓存的前缀里工具调用场景把工具定义与角色说明一起放在前缀中：这部分在多轮之间不变，是缓存收益最高的位置。
官方推荐用 XML 标签（如 document、example、instruction）组织长提示词，便于稳定切分资料与指令，也方便程序化拼装。
漏传 max_tokens 会直接返回 400，这是从 OpenAI 协议迁移时最常撞到的第一处报错。
模型标识以官方模型列表为准，同名的滚动标识会随上游更新指向新快照，生产环境建议固定到具体版本；固定前先在评测集上跑一轮基线。