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-4-6",
    "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-4-6",
        "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-4-6",
    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-4-6",
  "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-4-6",
    "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-4-6",
        "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-4-6",
    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-4-6",
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 12,
    "output_tokens": 19,
    "total_tokens": 31,
    "sunra_usage_semantics": "anthropic.exclusive.v1"
  }
}

使用 Anthropic Messages API 格式创建消息。支持文本、图像、PDF、工具和扩展思维。

认证

string

必填

Bearer 令牌。在 Authorization 请求头中使用您的 API 密钥作为 Bearer 令牌。格式：Bearer <SUNRA_KEY>

请求

此端点接受一个 JSON 对象。

string

必填

将完成您的提示的模型。在 sunra.ai/models 浏览可用模型。

object

可选的 Provider 路由偏好。省略时使用自动路由。支持的字段和 Provider 查询方式见 Provider 路由。

object[]

必填

输入消息。每条输入消息都有一个 role 和 content。

显示属性

string

必填

消息作者的角色。支持的值：user、assistant。

string | object[]

必填

消息的内容。可以是单个字符串或内容块数组。

显示内容块类型

string

必填

内容块的类型。支持的值：text、image、tool_use、tool_result。

string

文本内容。当类型为 text 时使用。

object

图像来源。当类型为 image 时使用。

显示属性

string

必填

来源类型。支持的值：base64、url。

string

必填

图像的媒体类型。例如 image/jpeg、image/png、image/gif、image/webp。

string

Base64 编码的图像数据。当来源类型为 base64 时必填。

string

图像 URL。当来源类型为 url 时必填。

integer

必填

停止前生成的最大令牌数。请注意，模型可能会在达到此最大值之前停止。不同模型的上限不同；超过模型自身上限的值会返回 400，而不会被静默削平。见输出上限。

string | object[]

系统提示。系统提示是一种为模型提供上下文和指令的方式。可以是字符串或内容块数组。

boolean

默认值:false

是否使用服务器发送事件（SSE）增量流式传输响应。流式请求受空闲超时与生命周期上限约束，见输出上限与流生命周期。

number

默认值:1

注入到响应中的随机性量。范围从 0.0 到 1.0。对于分析/多选任务使用接近 0.0 的 temperature，对于创意和生成任务使用接近 1.0 的值。

number

使用核采样。在核采样中，我们按概率递减顺序计算所有后续令牌选项的累积分布，并在达到由 top_p 指定的特定概率时截断。

integer

仅从每个后续令牌的前 K 个选项中采样。用于移除”长尾”低概率响应。仅建议高级用例使用。

string[]

自定义文本序列，将导致模型停止生成。返回的文本将不包含停止序列。

object[]

模型可以使用的工具定义。

显示属性

string

必填

工具的名称。

string

此工具功能的描述。

object

必填

此工具输入的 JSON Schema。定义了工具接受的 input 的结构。

object

模型应如何使用提供的工具。

显示属性

string

必填

支持的值：auto（默认，模型决定）、any（模型必须使用工具）、tool（模型必须使用特定工具）。

string

要使用的工具名称。当类型为 tool 时必填。

object

描述请求元数据的对象。

显示属性

string

与请求关联的用户的外部标识符。

object

扩展思维的配置。启用后，模型将在响应之前进行思考。

显示属性

string

必填

必须为 enabled。

integer

必填

用于思考的最大令牌数。必须大于或等于 1024。

响应

成功的消息响应。

string

唯一消息标识符，例如 msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL。

string

对象类型。始终为 message。

string

生成消息的对话角色。始终为 assistant。

object[]

模型生成的内容。这是一个内容块数组。

显示属性

string

内容块的类型。可以是 text、tool_use 或 thinking。

string

生成的文本。当类型为 text 时存在。

string

工具使用块的 ID。当类型为 tool_use 时存在。

string

工具的名称。当类型为 tool_use 时存在。

object

工具的输入。当类型为 tool_use 时存在。

string

思考内容。当类型为 thinking 时存在。

string

处理请求的模型。

string | null

模型停止的原因。可以是 end_turn（模型到达自然停止点）、max_tokens（超过 max_tokens 或模型的最大值）、stop_sequence（生成了您的自定义停止序列之一）或 tool_use（模型调用了一个或多个工具）。

string | null

生成了哪个自定义停止序列（如果有）。

object

计费和速率限制使用情况。三个输入桶互斥——参见令牌用量。

显示属性

integer

使用的全新输入令牌数。不含两个缓存桶。

integer

使用的输出令牌数。

integer

所有输入桶加上 output_tokens。streaming 响应中会省略。

integer

用于创建缓存条目的输入令牌数。

integer

从缓存读取的输入令牌数。

string | null

当 Sunra 对该响应做过归一化时，其值为 anthropic.exclusive.v1。请对该值做断言，而不要从数字推断所遵循的约定。参见令牌用量。

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-4-6",
    "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-4-6",
        "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-4-6",
    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-4-6",
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 12,
    "output_tokens": 19,
    "total_tokens": 31,
    "sunra_usage_semantics": "anthropic.exclusive.v1"
  }
}

概述

平台

Multimodal

LLM

客户端 SDK

认证

请求

响应

​认证

​请求

​响应

认证

请求

响应