Claude: API & Entwicklung

Die Claude API: Grundlagen

Begriffe vorab

• API: eine Schnittstelle, über die Programme miteinander sprechen.
• API-Schlüssel: ein geheimer Zugangscode, der Anfragen deinem Konto zuordnet.
• Streaming: Antwort in Teilen empfangen, statt auf den vollständigen Text zu warten.
• Rate Limit: Obergrenze für Anfragen pro Zeitraum.

Messages API

Die zentrale Schnittstelle ist die Messages API. Man sendet eine Liste von Nachrichten und erhält die Antwort des Modells.

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()  # liest ANTHROPIC_API_KEY aus der Umgebung
msg = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-5-5",
    max_tokens=500,
    system="Antworte knapp und auf Deutsch.",
    messages=[{"role": "user", "content": "Was ist ein Token?"}],
)
print(msg.content[0].text)

Wichtige Bausteine

• System-Prompt: legt Rolle, Ton und Regeln fest.
• max_tokens: Obergrenze für die Antwortlänge.
• Streaming: Antwort in Teilen empfangen, für schnelle Oberflächen.
• Tool Use: Claude kann definierte Funktionen anfordern, die dein Code ausführt.
• Prompt Caching: wiederkehrende Kontexte günstiger und schneller verarbeiten.

Gute Praxis

• API-Schlüssel nie im Code oder Repository speichern, sondern in Umgebungsvariablen oder einem Secret-Store.
• Fehler und Rate Limits mit Wiederholungen (Backoff) behandeln.
• Modell-ID aus der offiziellen Dokumentation übernehmen.

Der grundlegende Ablauf

Dein Programm sendet eine Anfrage mit Modell, System-Prompt und Nachrichten und erhält eine Antwort mit Text und Nutzungsangaben (etwa verbrauchte Token). Das Modell merkt sich nichts zwischen Aufrufen: Soll ein Gespräch weitergehen, schickt die Anwendung den bisherigen Verlauf bei jeder Anfrage erneut mit.

Kosten und Länge im Griff behalten

Abgerechnet wird nach verarbeiteten Token für Eingabe und Ausgabe. Mit max_tokens begrenzt man die Länge der Antwort. Ein langer, sich wiederholender System-Prompt verursacht bei jedem Aufruf Kosten; Verfahren wie Prompt Caching können wiederkehrende Teile günstiger und schneller verarbeiten.

Werkzeuge einbinden (Tool Use)

Man beschreibt dem Modell Funktionen, etwa „Wetter abfragen“. Das Modell entscheidet, wann es eine aufrufen möchte, und liefert die Parameter. Die Anwendung führt den Aufruf tatsächlich aus und gibt das Ergebnis zurück. Wichtig: Die Ausführung und die Prüfung der Parameter liegen immer beim eigenen Code, nicht beim Modell.

Robuster Betrieb

• Schlüssel nur in Umgebungsvariablen oder einem Secret-Store halten, nie im Quellcode.
• Fehler und Rate Limits mit Wiederholung und wachsender Wartezeit (Backoff) behandeln.
• Ausgaben des Modells validieren, bevor man sie als Code, Abfrage oder HTML weiterverwendet.
• Nutzung und Kosten überwachen und Budgets setzen.

Zum Selbermachen: ein erster Aufruf

1. Lege einen API-Schlüssel an und speichere ihn in einer Umgebungsvariablen, nicht im Code.
2. Sende eine einfache Anfrage mit System-Prompt und einer Frage und lies die Antwort samt Token-Angaben.
3. Variiere max_tokens und beobachte, wie sich die Antwort verändert.
4. Baue eine Fehlerbehandlung mit Wiederholung ein und simuliere einen Fehler.

Prüfstatus: Belegt (Stand 1. Oktober 2026): Jahreszahlen, Zahlen, Namen und Quellenangaben dieser Lektion, soweit die Quellenliste sie nennt, wurden gegen Primärquellen geprüft. Nicht einzeln belegt: erklärende Darstellung nach Lehrbuchstand und Quellen, die in der Liste als „allgemeine Referenz“ markiert sind. Beschreibung der API (Messages API, Streaming, Tool Use, Prompt Caching) nach Anbieter-Dokumentation, nicht Parameter für Parameter geprüft.

Quellen

• Anthropic – Claude Docs, Abschnitt „Messages API“ (docs.anthropic.com) (allgemeine Referenz, nicht Zeile für Zeile geprüft)