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# Create a message
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
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 `
## 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。
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](https://sunra.ai/models) で確認できます。
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。
メッセージ作成者のロール。サポートされている値: `user`, `assistant`。
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。
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`。
テキストコンテンツ。typeが`text`の場合に使用されます。
画像ソース。typeが`image`の場合に使用されます。
ソースタイプ。サポートされている値: `base64`, `url`。
画像のメディアタイプ。例: `image/jpeg`, `image/png`, `image/gif`, `image/webp`。
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。
画像のURL。ソースタイプが`url`の場合に必須です。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
モデルが使用する可能性のあるツールの定義。
ツールの名前。
このツールが何をするかの説明。
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。
モデルが提供されたツールをどのように使用するか。
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）。
使用するツールの名前。typeが`tool`の場合に必須です。
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。
リクエストに関連付けられたユーザーの外部識別子。
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。
`enabled`である必要があります。
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。
一意のメッセージ識別子。例: `msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL`。
オブジェクトタイプ。常に`message`。
生成されたメッセージの会話ロール。常に`assistant`。
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。
コンテンツブロックのタイプ。`text`、`tool_use`、または`thinking`。
生成されたテキスト。typeが`text`の場合に存在します。
ツール使用ブロックのID。typeが`tool_use`の場合に存在します。
ツールの名前。typeが`tool_use`の場合に存在します。
ツールへの入力。typeが`tool_use`の場合に存在します。
思考コンテンツ。typeが`thinking`の場合に存在します。
リクエストを処理したモデル。
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）。
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）。
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](/ja/llm/token-usage)を参照してください。
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。
使用された出力トークン数。
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。
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。
キャッシュから読み取られた入力トークン数。
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](/ja/llm/token-usage)を参照してください。
```bash cURL theme={null}
curl -X POST https://api-llm.sunra.ai/v1/messages \
-H "Authorization: Bearer " \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello, how are you?"
}
]
}'
```
```python Python theme={null}
import requests
response = requests.post(
"https://api-llm.sunra.ai/v1/messages",
headers={
"Authorization": "Bearer ",
"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())
```
```javascript JavaScript theme={null}
const response = await fetch("https://api-llm.sunra.ai/v1/messages", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": "Bearer ",
"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);
```
```json 200 theme={null}
{
"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"
}
}
```