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?"
}
]
}'
import requests
response = requests.post(
"https://api-llm.sunra.ai/v1/messages",
headers={
"Authorization": "Bearer <SUNRA_KEY>",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
]
}
)
print(response.json())
const response = await fetch("https://api-llm.sunra.ai/v1/messages", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": "Bearer <SUNRA_KEY>",
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
model: "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
max_tokens: 1024,
messages: [
{ role: "user", content: "Hello, how are you?" }
]
})
});
const data = await response.json();
console.log(data);
{
"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,
"total_tokens": 31,
"sunra_usage_semantics": "anthropic.exclusive.v1"
}
}
LLM
Create a message
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?"
}
]
}'
import requests
response = requests.post(
"https://api-llm.sunra.ai/v1/messages",
headers={
"Authorization": "Bearer <SUNRA_KEY>",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
]
}
)
print(response.json())
const response = await fetch("https://api-llm.sunra.ai/v1/messages", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": "Bearer <SUNRA_KEY>",
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
model: "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
max_tokens: 1024,
messages: [
{ role: "user", content: "Hello, how are you?" }
]
})
});
const data = await response.json();
console.log(data);
{
"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,
"total_tokens": 31,
"sunra_usage_semantics": "anthropic.exclusive.v1"
}
}
Anthropic Messages API प्रारूप का उपयोग करके एक संदेश बनाता है। टेक्स्ट, छवियों, PDF, टूल्स और विस्तारित सोच का समर्थन करता है।
प्रमाणीकरण
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।string
आवश्यक
वह मॉडल जो आपके प्रॉम्प्ट को पूरा करेगा। उपलब्ध मॉडल sunra.ai/models पर देखें।
object[]
आवश्यक
इनपुट संदेश। प्रत्येक इनपुट संदेश में एक
role और content होता है।दिखाएं properties
दिखाएं properties
string
आवश्यक
संदेश लेखक की भूमिका। समर्थित मान:
user, assistant।string | object[]
आवश्यक
संदेश की सामग्री। एक स्ट्रिंग या सामग्री ब्लॉक की एक सरणी हो सकती है।
दिखाएं content block types
दिखाएं content block types
string
आवश्यक
सामग्री ब्लॉक का प्रकार। समर्थित मान:
text, image, tool_use, tool_result।string
टेक्स्ट सामग्री। type
text होने पर उपयोग किया जाता है।object
छवि स्रोत। type
image होने पर उपयोग किया जाता है।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।
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।
boolean
डिफ़ॉल्ट:false
server-sent events (SSE) का उपयोग करके प्रतिक्रिया को क्रमिक रूप से स्ट्रीम करना है या नहीं।
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।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।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।
string[]
कस्टम टेक्स्ट अनुक्रम जो मॉडल को उत्पन्न करना बंद करा देंगे। लौटाए गए टेक्स्ट में स्टॉप अनुक्रम शामिल नहीं होगा।
object[]
object
object
अनुरोध के बारे में मेटाडेटा का वर्णन करने वाला एक ऑब्जेक्ट।
दिखाएं properties
दिखाएं properties
string
अनुरोध से संबंधित उपयोगकर्ता के लिए एक बाहरी पहचानकर्ता।
object
प्रतिक्रिया
सफल संदेश प्रतिक्रिया।string
अद्वितीय संदेश पहचानकर्ता, जैसे
msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL।string
ऑब्जेक्ट प्रकार। हमेशा
message।string
उत्पन्न संदेश की वार्तालाप भूमिका। हमेशा
assistant।object[]
मॉडल द्वारा उत्पन्न सामग्री। यह सामग्री ब्लॉक की एक सरणी है।
दिखाएं properties
दिखाएं properties
string
सामग्री ब्लॉक का प्रकार।
text, tool_use, या thinking हो सकता है।string
उत्पन्न टेक्स्ट। type
text होने पर मौजूद।string
टूल उपयोग ब्लॉक का ID। type
tool_use होने पर मौजूद।string
टूल का नाम। type
tool_use होने पर मौजूद।object
टूल का इनपुट। type
tool_use होने पर मौजूद।string
सोच की सामग्री। type
thinking होने पर मौजूद।string
अनुरोध को संभालने वाला मॉडल।
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।string | null
कौन सा कस्टम स्टॉप अनुक्रम उत्पन्न हुआ, यदि कोई हो।
object
बिलिंग और दर-सीमा उपयोग। तीनों इनपुट बकेट परस्पर अनन्य हैं — देखें टोकन उपयोग।
दिखाएं properties
दिखाएं properties
integer
उपयोग किए गए ताज़ा इनपुट टोकन की संख्या। दोनों कैश बकेट को शामिल नहीं करता।
integer
उपयोग किए गए आउटपुट टोकन की संख्या।
integer
सभी इनपुट बकेट और
output_tokens का जोड़। streaming प्रतिक्रियाओं पर छोड़ दिया जाता है।integer
कैश प्रविष्टि बनाने के लिए उपयोग किए गए इनपुट टोकन की संख्या।
integer
कैश से पढ़े गए इनपुट टोकन की संख्या।
string | null
जब Sunra ने इस प्रतिक्रिया को सामान्यीकृत किया हो तो
anthropic.exclusive.v1 के रूप में मौजूद। संख्याओं से परिपाटी का अनुमान लगाने के बजाय इस मान पर assert करें। देखें टोकन 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?"
}
]
}'
import requests
response = requests.post(
"https://api-llm.sunra.ai/v1/messages",
headers={
"Authorization": "Bearer <SUNRA_KEY>",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
]
}
)
print(response.json())
const response = await fetch("https://api-llm.sunra.ai/v1/messages", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": "Bearer <SUNRA_KEY>",
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
model: "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
max_tokens: 1024,
messages: [
{ role: "user", content: "Hello, how are you?" }
]
})
});
const data = await response.json();
console.log(data);
{
"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,
"total_tokens": 31,
"sunra_usage_semantics": "anthropic.exclusive.v1"
}
}