第一次串接 Claude API 就上手：從拿金鑰到收到回應

很多人用過 Claude 的聊天介面，但要把 Claude 裝進自己的產品裡，就得走 API 這條路。好消息是，送出第一個請求比你想像的簡單；真正值得花時間搞懂的，是請求從瀏覽器出發、經過你的伺服器、抵達模型再回來的完整旅程。

「金鑰不能碰前端」這件事，值得一開始就刻進腦子裡。這篇就從申請金鑰開始，一步一步用 Python 送出第一個請求，並把「Claude 其實沒有記憶」這個最容易踩雷的觀念一次講清楚。

一個請求的完整旅程

每次與 Claude 的互動都遵循同一個模式，可以拆成五個階段：客戶端把請求送到你的伺服器、伺服器轉發給 Anthropic API、模型處理、回應回到伺服器、再回到客戶端。搞懂這條路之後，不管是設計架構還是除錯，你都知道問題可能卡在哪一段。

為什麼中間一定要有你的伺服器

• API 請求必須帶秘密金鑰做身分驗證
• 金鑰一旦寫進前端程式碼，等於直接公開
• 任何人都能把金鑰抽出來，拿你的額度發請求

所以正確做法是：網頁或手機 App 先把請求送到你自己的伺服器，再由伺服器帶著安全保管的金鑰去呼叫 Anthropic API。前端從頭到尾碰不到金鑰。

先把 API 金鑰拿到手

到 console.anthropic.com 登入你的 Anthropic 帳號，依序完成這幾步：

1. 在主控台右上方找到「Get API Keys」按鈕
2. 點「Create Key」建立新金鑰
3. 選擇 workspace 並幫金鑰取個名字，方便日後辨識
4. 彈出視窗會顯示金鑰，立刻複製保存

環境設定：讓金鑰遠離程式碼

先在 Jupyter notebook 裡安裝需要的套件：

%pip install anthropic python-dotenv

接著在 notebook 同一個資料夾建立 .env 檔案存放金鑰：

ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key-here"

這樣金鑰就不會出現在程式碼裡，也不會不小心被 commit 進版本控制。記得把 .env 加進 .gitignore。最後載入環境變數、建立客戶端：

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()
model = "claude-sonnet-4-0"

送出第一個請求

核心是 client.messages.create() 這個函式，它有三個關鍵參數：

• model：要使用的 Claude 模型名稱
• max_tokens：回應長度的安全上限，不是目標長度
• messages：要送給 Claude 的對話歷史

特別說一下 max_tokens：設成 1000 的意思是「最多讓 Claude 生成 1000 個 token」。Claude 不會刻意寫好寫滿，它寫完該寫的就停；只有內容超過上限時，生成才會被中途切斷。

message = client.messages.create(
    model=model,
    max_tokens=1000,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "What is quantum computing? Answer in one sentence"
        }
    ]
)

print(message.content[0].text)

回應物件裡有很多資訊，但你通常只需要生成的文字，用 message.content[0].text 就能取出。除了文字，回應還包含 usage（輸入與輸出的 token 數）和 stop reason（生成為什麼結束：碰到 max_tokens 上限、自然收尾，或撞到預先設定的 stop sequence）。

模型內部的四個階段

請求送進 Anthropic 之後，Claude 對它的處理可以拆成四個階段：斷詞（tokenization）、嵌入（embedding）、脈絡化（contextualization）、生成（generation）。了解這條產線，很多參數的意義會突然清晰起來。

1. 斷詞：先把你的輸入切成一小塊一小塊的 token，可能是完整的字詞、字詞的一部分、空格或符號。入門階段，可以先粗略把一個詞當成一個 token 來想像。
2. 嵌入：每個 token 轉換成一長串數字，代表這個詞所有可能的意思。像 quantum 這個詞，可能指物理量的最小單位、量子力學的概念、極微小的東西，也可能指量子計算。
3. 脈絡化：Claude 依據前後文調整每個嵌入，把「在這句話裡最可能的意思」凸顯出來。
4. 生成：脈絡化後的結果經過輸出層，算出每個候選詞的機率。Claude 不會永遠選機率最高的那個，而是混合機率與受控的隨機性，讓回應自然又有變化。每選出一個詞，就把它接上序列，整個流程再跑一次。

每生成一個 token，Claude 都會檢查要不要停下來：達到 max_tokens 上限了嗎？生成了代表自然結束的 token 嗎？撞到預先定義的 stop sequence 了嗎？任何一個成立，生成就結束，而結束的原因會寫在回應的 stop reason 裡。這些細節不用背，先熟悉術語與整體流程，之後除錯時你會很感謝現在的自己。

Claude 沒有記憶：多輪對話自己管

這是新手最常踩的雷：Claude 不會儲存任何對話歷史，每個請求完全獨立。你先問「什麼是量子計算」，再追問「再寫一句」，Claude 根本不知道你在指什麼，只會隨機寫一句不相干的話。

想讓對話有上下文，要做兩件事：在程式裡自己維護一份訊息清單，而且每次請求都把完整的對話歷史整包送出，包含 Claude 先前的回覆。這裡示範三個小幫手函式：

def add_user_message(messages, text):
    messages.append({"role": "user", "content": text})

def add_assistant_message(messages, text):
    messages.append({"role": "assistant", "content": text})

def chat(messages):
    message = client.messages.create(
        model=model,
        max_tokens=1000,
        messages=messages,
    )
    return message.content[0].text

實際使用時，流程長這樣：

messages = []

add_user_message(messages, "Define quantum computing in one sentence")
answer = chat(messages)

add_assistant_message(messages, answer)
add_user_message(messages, "Write another sentence")
final_answer = chat(messages)

因為第二次請求帶上了完整脈絡，Claude 就知道「再寫一句」指的是延伸量子計算的定義。這三個小幫手函式之後會一直用到，值得收進你的工具箱。也順帶留意：這種「整包重送」的設計代表對話越長，每次請求的輸入就越大，回應裡的 usage 欄位正好可以幫你追蹤 token 的用量。