Перейти к основному содержанию
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
  }
}
Создаёт сообщение в формате API Anthropic Messages. Поддерживает текст, изображения, PDF, инструменты и расширенное мышление.

​
Аутентификация

​
Authorization
string
обязательно
Bearer-токен. Используйте ваш API-ключ в качестве Bearer-токена в заголовке Authorization.Формат: Bearer <SUNRA_KEY>

​
Запрос

Этот эндпоинт принимает объект.
​
model
string
обязательно
Модель, которая завершит ваш промпт. Просмотрите доступные модели на sunra.ai/models.
​
messages
object[]
обязательно
Входные сообщения. Каждое входное сообщение имеет role и content.
​
max_tokens
integer
обязательно
Максимальное количество токенов для генерации перед остановкой. Обратите внимание, что модель может остановиться до достижения этого максимума.
​
system
string | object[]
Системный промпт. Способ предоставления контекста и инструкций модели. Может быть строкой или массивом блоков контента.
​
stream
boolean
по умолчанию:false
Передавать ли ответ в потоковом режиме с использованием Server-Sent Events (SSE).
​
temperature
number
по умолчанию:1
Степень случайности, добавляемая в ответ. Диапазон от 0.0 до 1.0. Используйте temperature ближе к 0.0 для аналитических задач/задач с множественным выбором и ближе к 1.0 для творческих и генеративных задач.
​
top_p
number
Использовать nucleus-сэмплирование. При nucleus-сэмплировании мы вычисляем кумулятивное распределение по всем вариантам для каждого последующего токена в порядке убывания вероятности и обрезаем его, когда оно достигает определённой вероятности, заданной top_p.
​
top_k
integer
Сэмплирование только из верхних K вариантов для каждого последующего токена. Используется для удаления маловероятных ответов из «длинного хвоста». Рекомендуется только для продвинутых случаев использования.
​
stop_sequences
string[]
Пользовательские текстовые последовательности, которые заставят модель прекратить генерацию. Возвращённый текст не будет содержать стоп-последовательность.
​
tools
object[]
Определения инструментов, которые модель может использовать.
​
tool_choice
object
Как модель должна использовать предоставленные инструменты.
​
metadata
object
Объект, описывающий метаданные запроса.
​
thinking
object
Конфигурация расширенного мышления. При включении модель будет думать перед ответом.

​
Ответ

Успешный ответ сообщения.
​
id
string
Уникальный идентификатор сообщения, например msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL.
​
type
string
Тип объекта. Всегда message.
​
role
string
Роль сгенерированного сообщения в беседе. Всегда assistant.
​
content
object[]
Контент, сгенерированный моделью. Это массив блоков контента.
​
model
string
Модель, обработавшая запрос.
​
stop_reason
string | null
Причина остановки модели. Может быть end_turn (модель достигла естественной точки остановки), max_tokens (превышен max_tokens или максимум модели), stop_sequence (сгенерирована одна из ваших пользовательских стоп-последовательностей) или tool_use (модель вызвала один или несколько инструментов).
​
stop_sequence
string | null
Какая пользовательская стоп-последовательность была сгенерирована, если таковая имеется.
​
usage
object
Использование для выставления счетов и ограничения скорости.
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
  }
}