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POST
/
v1
/
messages
curl -X POST https://api-llm.sunra.ai/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer <SUNRA_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello, how are you?"
      }
    ]
  }'

{
  "id": "msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Hello! I'm doing well, thank you for asking. How can I help you today?"
    }
  ],
  "model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 12,
    "output_tokens": 19
  }
}

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.sunra.ai/llms.txt

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Anthropic Messages API प्रारूप का उपयोग करके एक संदेश बनाता है। टेक्स्ट, छवियों, PDF, टूल्स और विस्तारित सोच का समर्थन करता है।

​
प्रमाणीकरण

​
Authorization
string
आवश्यक
Bearer टोकन। Authorization हेडर में अपनी API कुंजी को bearer टोकन के रूप में उपयोग करें।प्रारूप: Bearer <SUNRA_KEY>

​
अनुरोध

यह एंडपॉइंट एक ऑब्जेक्ट स्वीकार करता है।
​
model
string
आवश्यक
वह मॉडल जो आपके प्रॉम्प्ट को पूरा करेगा। उपलब्ध मॉडल sunra.ai/models पर देखें।
​
messages
object[]
आवश्यक
इनपुट संदेश। प्रत्येक इनपुट संदेश में एक role और content होता है।
​
max_tokens
integer
आवश्यक
रुकने से पहले उत्पन्न करने के लिए टोकन की अधिकतम संख्या। ध्यान दें कि मॉडल इस अधिकतम तक पहुंचने से पहले रुक सकता है।
​
system
string | object[]
सिस्टम प्रॉम्प्ट। मॉडल को संदर्भ और निर्देश प्रदान करने का एक तरीका। एक स्ट्रिंग या सामग्री ब्लॉक की एक सरणी हो सकती है।
​
stream
boolean
डिफ़ॉल्ट:false
server-sent events (SSE) का उपयोग करके प्रतिक्रिया को क्रमिक रूप से स्ट्रीम करना है या नहीं।
​
temperature
number
डिफ़ॉल्ट:1
प्रतिक्रिया में इंजेक्ट की गई यादृच्छिकता की मात्रा। 0.0 से 1.0 तक की सीमा। विश्लेषणात्मक/बहुविकल्पीय कार्यों के लिए 0.0 के करीब temperature का उपयोग करें, और रचनात्मक एवं उत्पादक कार्यों के लिए 1.0 के करीब।
​
top_p
number
न्यूक्लियस सैंपलिंग का उपयोग करें। न्यूक्लियस सैंपलिंग में, हम घटती प्रायिकता क्रम में प्रत्येक बाद के टोकन के लिए सभी विकल्पों पर संचयी वितरण की गणना करते हैं और top_p द्वारा निर्दिष्ट विशेष प्रायिकता तक पहुंचने पर इसे काट देते हैं।
​
top_k
integer
प्रत्येक बाद के टोकन के लिए केवल शीर्ष K विकल्पों से सैंपल करें। “लंबी पूंछ” कम प्रायिकता प्रतिक्रियाओं को हटाने के लिए उपयोग किया जाता है। केवल उन्नत उपयोग के मामलों के लिए अनुशंसित।
​
stop_sequences
string[]
कस्टम टेक्स्ट अनुक्रम जो मॉडल को उत्पन्न करना बंद करा देंगे। लौटाए गए टेक्स्ट में स्टॉप अनुक्रम शामिल नहीं होगा।
​
tools
object[]
उन टूल की परिभाषाएं जिनका मॉडल उपयोग कर सकता है।
​
tool_choice
object
मॉडल को प्रदान किए गए टूल का उपयोग कैसे करना चाहिए।
​
metadata
object
अनुरोध के बारे में मेटाडेटा का वर्णन करने वाला एक ऑब्जेक्ट।
​
thinking
object
विस्तारित सोच के लिए कॉन्फ़िगरेशन। सक्षम होने पर, मॉडल प्रतिक्रिया देने से पहले सोचेगा।

​
प्रतिक्रिया

सफल संदेश प्रतिक्रिया।
​
id
string
अद्वितीय संदेश पहचानकर्ता, जैसे msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL।
​
type
string
ऑब्जेक्ट प्रकार। हमेशा message।
​
role
string
उत्पन्न संदेश की वार्तालाप भूमिका। हमेशा assistant।
​
content
object[]
मॉडल द्वारा उत्पन्न सामग्री। यह सामग्री ब्लॉक की एक सरणी है।
​
model
string
अनुरोध को संभालने वाला मॉडल।
​
stop_reason
string | null
मॉडल के रुकने का कारण। यह end_turn (मॉडल एक स्वाभाविक रुकने के बिंदु पर पहुंचा), max_tokens (max_tokens या मॉडल की अधिकतम सीमा पार हुई), stop_sequence (आपके कस्टम स्टॉप अनुक्रमों में से एक उत्पन्न हुआ), या tool_use (मॉडल ने एक या अधिक टूल का आह्वान किया) हो सकता है।
​
stop_sequence
string | null
कौन सा कस्टम स्टॉप अनुक्रम उत्पन्न हुआ, यदि कोई हो।
​
usage
object
बिलिंग और दर-सीमा उपयोग।
curl -X POST https://api-llm.sunra.ai/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer <SUNRA_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello, how are you?"
      }
    ]
  }'

{
  "id": "msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Hello! I'm doing well, thank you for asking. How can I help you today?"
    }
  ],
  "model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 12,
    "output_tokens": 19
  }
}