【2026年版】Claude APIの使い方｜料金・機能・実装例をエンジニア向けに完全解説

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pip install anthropic

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import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Pythonでフィボナッチ数列を生成する関数を書いてください。"
        }
    ]
)

print(message.content[0].text)

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message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=2048,
    system="あなたは経験豊富なPythonエンジニアです。コードは型ヒント付きで書き、docstringも必ず含めてください。",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "REST APIクライアントのクラスを作成してください。リトライ機能付きで。"
        }
    ]
)

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messages = [
    {"role": "user", "content": "機械学習のモデル選定について教えてください"},
    {"role": "assistant", "content": "機械学習のモデル選定は...（省略）"},
    {"role": "user", "content": "その中で、表形式データに最適なのはどれですか？"}
]

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=2048,
    messages=messages
)

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with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "量子コンピュータの仕組みを解説してください"}]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

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import anthropic
import json

client = anthropic.Anthropic()

# ツールの定義
tools = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "指定された都市の現在の天気情報を取得します",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "city": {
                    "type": "string",
                    "description": "都市名（例：東京、大阪）"
                },
                "unit": {
                    "type": "string",
                    "enum": ["celsius", "fahrenheit"],
                    "description": "温度の単位"
                }
            },
            "required": ["city"]
        }
    }
]

# APIリクエスト
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    tools=tools,
    messages=[{"role": "user", "content": "東京の今の天気を教えてください"}]
)

# ツール呼び出しの処理
for block in message.content:
    if block.type == "tool_use":
        tool_name = block.name
        tool_input = block.input
        # ここで実際のAPI呼び出しを実行
        result = call_weather_api(tool_input["city"])

        # 結果をClaudeに返す
        follow_up = client.messages.create(
            model="claude-sonnet-4-20250514",
            max_tokens=1024,
            tools=tools,
            messages=[
                {"role": "user", "content": "東京の今の天気を教えてください"},
                {"role": "assistant", "content": message.content},
                {"role": "user", "content": [
                    {
                        "type": "tool_result",
                        "tool_use_id": block.id,
                        "content": json.dumps(result)
                    }
                ]}
            ]
        )

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message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    system=[
        {
            "type": "text",
            "text": "あなたは法律の専門家です。以下は参照すべき法律文書です...(大量のテキスト)",
            "cache_control": {"type": "ephemeral"}
        }
    ],
    messages=[{"role": "user", "content": "この契約書の問題点を指摘してください"}]
)

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# 良い例：具体的で構造化されたシステムプロンプト
system = """あなたはPythonのシニアエンジニアです。

## 行動原則
- コードには必ず型ヒントを付ける
- docstringはGoogle styleで記述する
- エラーハンドリングは具体的な例外を使う

## 出力形式
- コードブロックにはファイル名を含める
- 実装の意図を簡潔に説明する
- 注意点がある場合はWARNINGとして明示する
"""

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import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

try:
    message = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-20250514",
        max_tokens=1024,
        messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
    )
except anthropic.RateLimitError:
    # レート制限に達した場合
    time.sleep(60)
    # リトライ処理
except anthropic.APIError as e:
    # その他のAPIエラー
    logging.error(f"API error: {e}")