Create a message

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"
  }
}

POST

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フォーマットを使用してメッセージを作成します。テキスト、画像、PDF、ツール、拡張思考に対応しています。

認証

string

必須

Bearerトークン。APIキーをAuthorizationヘッダーのBearerトークンとして使用してください。Format: Bearer <SUNRA_KEY>

リクエスト

このエンドポイントはJSONオブジェクトを受け付けます。

string

必須

プロンプトを補完するモデル。利用可能なモデルは sunra.ai/models で確認できます。

object[]

必須

入力メッセージ。各入力メッセージにはroleとcontentがあります。

表示プロパティ

string

必須

メッセージ作成者のロール。サポートされている値: user, assistant。

string | object[]

必須

メッセージの内容。単一の文字列またはコンテンツブロックの配列を指定できます。

表示コンテンツブロックタイプ

string

必須

コンテンツブロックのタイプ。サポートされている値: text, image, tool_use, tool_result。

string

テキストコンテンツ。typeがtextの場合に使用されます。

object

画像ソース。typeがimageの場合に使用されます。

表示プロパティ

string

必須

ソースタイプ。サポートされている値: base64, url。

string

必須

画像のメディアタイプ。例: image/jpeg, image/png, image/gif, image/webp。

string

Base64エンコードされた画像データ。ソースタイプがbase64の場合に必須です。

string

画像のURL。ソースタイプがurlの場合に必須です。

integer

必須

停止前に生成するトークンの最大数。モデルがこの最大値に達する前に停止する場合があることにご注意ください。

string | object[]

システムプロンプト。モデルにコンテキストと指示を提供する方法です。文字列またはコンテンツブロックの配列を指定できます。

boolean

デフォルト:false

サーバー送信イベント（SSE）を使用してレスポンスをインクリメンタルにストリーミングするかどうか。

number

デフォルト:1

レスポンスに注入されるランダム性の量。0.0から1.0の範囲。分析的/多肢選択タスクには0.0に近いtemperatureを、創造的・生成的タスクには1.0に近い値を使用してください。

number

核サンプリングを使用します。核サンプリングでは、後続の各トークンについて確率の降順で全オプションの累積分布を計算し、top_pで指定された特定の確率に達した時点で打ち切ります。

integer

各後続トークンについて上位K個のオプションからのみサンプリングします。確率の低い「ロングテール」レスポンスを除去するために使用されます。上級ユースケースにのみ推奨されます。

string[]

モデルの生成を停止させるカスタムテキストシーケンス。返されるテキストには停止シーケンスは含まれません。

object[]

モデルが使用する可能性のあるツールの定義。

表示プロパティ

string

必須

ツールの名前。

string

このツールが何をするかの説明。

object

必須

このツールの入力のJSONスキーマ。ツールが受け入れるinputの形状を定義します。

object

モデルが提供されたツールをどのように使用するか。

表示プロパティ

string

必須

サポートされている値: auto（デフォルト、モデルが判断）, any（モデルはツールを使用する必要がある）, tool（モデルは特定のツールを使用する必要がある）。

string

使用するツールの名前。typeがtoolの場合に必須です。

object

リクエストに関するメタデータを記述するオブジェクト。

表示プロパティ

string

リクエストに関連付けられたユーザーの外部識別子。

object

拡張思考の設定。有効にすると、モデルは応答する前に思考します。

表示プロパティ

string

必須

enabledである必要があります。

integer

必須

思考に使用するトークンの最大数。1024以上である必要があります。

レスポンス

メッセージの成功レスポンス。

string

一意のメッセージ識別子。例: msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL。

string

オブジェクトタイプ。常にmessage。

string

生成されたメッセージの会話ロール。常にassistant。

object[]

モデルによって生成されたコンテンツ。これはコンテンツブロックの配列です。

表示プロパティ

string

コンテンツブロックのタイプ。text、tool_use、またはthinking。

string

生成されたテキスト。typeがtextの場合に存在します。

string

ツール使用ブロックのID。typeがtool_useの場合に存在します。

string

ツールの名前。typeがtool_useの場合に存在します。

object

ツールへの入力。typeがtool_useの場合に存在します。

string

思考コンテンツ。typeがthinkingの場合に存在します。

string

リクエストを処理したモデル。

string | null

モデルが停止した理由。end_turn（モデルが自然な停止点に達した）、max_tokens（max_tokensまたはモデルの最大値を超えた）、stop_sequence（カスタム停止シーケンスの1つが生成された）、またはtool_use（モデルが1つ以上のツールを呼び出した）。

string | null

どのカスタム停止シーケンスが生成されたか（該当する場合）。

object

課金およびレート制限の使用状況。3つの入力バケットは相互排他的です — トークン使用量を参照してください。

表示プロパティ

integer

使用された新規の入力トークン数。両方のキャッシュバケットを除きます。

integer

使用された出力トークン数。

integer

すべての入力バケットとoutput_tokensの合計。streamingのレスポンスでは省略されます。

integer

キャッシュエントリの作成に使用された入力トークン数。

integer

キャッシュから読み取られた入力トークン数。

string | null

Sunraがこのレスポンスを正規化した場合にanthropic.exclusive.v1として存在します。数値から規約を推測するのではなく、この値に対してアサートしてください。トークン使用量を参照してください。

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"
  }
}

概要

Multimodal

LLM

クライアントライブラリ

認証

リクエスト

レスポンス

​認証

​リクエスト

​レスポンス

認証

リクエスト

レスポンス