Anthropic-Messages-API

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POST https://api.opencheese.dev/v1/messages ist die Anthropic-Messages-API, die Claude Code, Claude Desktop und die Anthropic-SDKs sprechen. Ihre Basis-URL ist https://api.opencheese.dev, ohne /v1: Die SDKs hängen /v1/messages selbst an.

Eine erste Anfrage

bash

curl https://api.opencheese.dev/v1/messages \
  -H "x-api-key: $OPENCHEESE_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "MODEL_ID", "max_tokens": 1024, "system": "Answer in one sentence.", "messages": [{"role": "user", "content": "What is a gateway?"}]}'

Statt x-api-key funktioniert auch Authorization: Bearer. Die Antwort hat das Anthropic-Format:

json

{
  "id": "msg_01AbCdEf",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "model": "MODEL_ID",
  "content": [{ "type": "text", "text": "A gateway passes your requests on to the models behind it." }],
  "stop_reason": "end_turn",
  "usage": { "input_tokens": 24, "output_tokens": 13, "cache_read_input_tokens": 0, "cache_creation_input_tokens": 0 }
}

Parameter

Feld	Hinweise
`model`	Pflichtfeld. Eine `id` aus `/v1/models`; datierte Claude-IDs wie `...-20251001` verweisen auf das Modell ohne Datum.
`messages`	Pflichtfeld. Nachrichten von `user` und `assistant` mit Text-, Bild-, `tool_use`- und `tool_result`-Blöcken.
`system`	Ein String oder Textblöcke.
`stream`	`true` für Server-Sent Events.
`tools`, `tool_choice`	Tool-Nutzung, sofern das Modell Tools unterstützt.
`output_config.effort`	Eine Stufe aus den `supported_reasoning_levels` des Modells.
`max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `thinking`	Optional. Wenn du sie nicht setzt, gelten die Standardwerte des Modells.

Reasoning-Stufe

Wie gründlich das Modell nachdenkt, wählst du mit Anthropics output_config.effort (oder mit reasoning_effort, das ebenfalls gelesen wird). Setzt du keine Stufe, gilt die Standardstufe des Modells.

bash

curl https://api.opencheese.dev/v1/messages \
  -H "x-api-key: $OPENCHEESE_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "MODEL_ID", "max_tokens": 4096, "output_config": {"effort": "high"}, "messages": [{"role": "user", "content": "Plan a three-day trip to Lyon."}]}'

Eine Stufe, die das Modell nicht anbietet, wird mit unsupported_reasoning_effort abgelehnt, und supported_reasoning_levels im Fehler listet die Stufen auf, die es anbietet. Die Denkschritte kommen, sofern das Modell sie zurückgibt, als thinking-Inhaltsblöcke.

Streaming

Mit "stream": true kommt die Antwort als Anthropic-Events: message_start, content_block_start, content_block_delta (Text in delta.text), content_block_stop, message_delta mit dem stop_reason und dem Tokenverbrauch sowie message_stop. Ein Fehler nach dem Start des Streams kommt als error-Event.

text

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":"One, two"}}

event: message_delta
data: {"type":"message_delta","delta":{"stop_reason":"end_turn"},"usage":{"output_tokens":6}}

Bilder und Tools

Bilder sendest du an Modelle, deren modalities.input den Wert image enthält, als image-Blöcke mit einer base64-source oder einer url-Quelle. Tools folgen dem Anthropic-Format: tools mit einem input_schema, ein tool_use-Block in der Antwort und dein tool_result-Block in der nächsten Nachricht des Nutzers.

json

{
  "model": "MODEL_ID",
  "max_tokens": 1024,
  "tools": [
    {
      "name": "get_weather",
      "description": "Current weather for a city",
      "input_schema": { "type": "object", "properties": { "city": { "type": "string" } }, "required": ["city"] }
    }
  ],
  "messages": [{ "role": "user", "content": "What is the weather in Paris?" }]
}

Tokens zählen

POST /v1/messages/count_tokens nimmt denselben Body entgegen und gibt eine Schätzung seiner Eingabe-Tokens zurück. Das ist kostenlos: Es wird nichts berechnet und keine Transaktion erfasst.

bash

curl https://api.opencheese.dev/v1/messages/count_tokens \
  -H "x-api-key: $OPENCHEESE_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "MODEL_ID", "messages": [{"role": "user", "content": "How many tokens is this?"}]}'

json

{ "input_tokens": 9 }

SDKs

Python:

python

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.opencheese.dev", api_key="YOUR_OPENCHEESE_API_KEY")
message = client.messages.create(
    model="MODEL_ID",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about cheese."}],
)
print(message.content[0].text)

JavaScript:

javascript

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.opencheese.dev", apiKey: process.env.OPENCHEESE_API_KEY });
const message = await client.messages.create({
  model: "MODEL_ID",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Write a haiku about cheese." }]
});
console.log(message.content[0].text);

Fehler kommen im Anthropic-Format, {"type": "error", "error": {...}}; siehe Fehler und Ratenlimits. Füge den Header opencheese-session-uuid hinzu, um eine Unterhaltung zusammenzuhalten.

Der Käse hat Löcher. Deine Infrastruktur sollte keine haben.