この記事の要点
- Anthropic Claude API: Claude (Opus / Sonnet / Haiku) 各モデルをプログラムから呼べる API
- セットアップ: Claude Console (platform.claude.com) で API キー発行 →
pip install anthropic - 強み: 最大 1M トークンの長文コンテキスト(Haiku 4.5 は 200K)、Prompt Caching で大幅コスト削減、Tool Use、Vision
- 独自機能: Computer Use で PC 操作代行、Prompt Caching でキャッシュ読み込みを 90% 以上割引
- OpenAI 互換:
messages.create()は OpenAI 同等の API 形状で移行しやすい - 用途: 長文 PDF 分析、コーディング Agent、社内ナレッジ Bot
1Anthropic Claude API とは
Anthropic Claude API は、Claude.ai や Claude Code の頭脳である Claude (Opus / Sonnet / Haiku) の各モデルをプログラムから呼び出せる REST API です。2025 年現在、OpenAI API と並ぶ 2 大 LLM API の一翼を担っており、特に長文処理とコーディングで強い評価を得ています。
API 設計は OpenAI の Chat Completions API に似ており、すでに OpenAI API を使ったことがあれば数十分で移行可能。さらに Prompt Caching という独自機能でキャッシュ読み込み部分を 90% 以上安く呼べたり、Computer Use で AI に PC を操作させたりと、Claude ならではの機能も揃っています。
2セットアップ・準備
1. API キーの取得
- Claude Console(platform.claude.com) にアクセスしてログイン
- 左メニューから「API Keys」を選択
- 「Create Key」をクリックして名前を入力
sk-ant-...形式のキーを必ずコピーして保管(再表示不可)- 「Billing」で支払い情報登録(最低 $5 から)
2. Python での環境構築
pip install anthropic
# 環境変数にキーを設定(推奨)
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..." # Linux / Mac
setx ANTHROPIC_API_KEY "sk-ant-..." # Windows
3. Node.js での環境構築
npm install @anthropic-ai/sdk
# 環境変数 ANTHROPIC_API_KEY を .env に設定
3最初のコード — Hello World
Python 版
import anthropic
client = anthropic.Anthropic() # ANTHROPIC_API_KEY 環境変数から自動読み込み
message = client.messages.create(
model="claude-sonnet-5-5",
max_tokens=1024,
system="あなたは親切で正確な日本語アシスタントです。",
messages=[
{"role": "user", "content": "Claude API の特徴を 5 行で説明して"}
]
)
print(message.content[0].text)
print(f"入力トークン: {message.usage.input_tokens}")
print(f"出力トークン: {message.usage.output_tokens}")
Node.js 版
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
const client = new Anthropic(); // process.env.ANTHROPIC_API_KEY から自動
const message = await client.messages.create({
model: "claude-sonnet-5-5",
max_tokens: 1024,
system: "あなたは親切な日本語アシスタントです。",
messages: [
{ role: "user", content: "TypeScript で二分探索を実装して" }
]
});
console.log(message.content[0].text);
4主要機能
| 機能 | 説明 | 強み・用途 |
|---|---|---|
| Messages API | 会話形式でテキスト生成 | OpenAI 互換、移行容易 |
| Streaming | レスポンスを逐次受信 | UX 改善 |
| Prompt Caching | 長いプロンプトの一部をキャッシュ | ★ キャッシュ読み込みは通常の 10% 以下 |
| Tool Use | AI に関数(ツール)を呼ばせる | Agent 開発・外部 API 連携 |
| Vision | 画像入力 | OCR・図解分析 |
| 1M Context | 長文コンテキスト(Opus 5.5 / Sonnet 5.5 等は 1M トークン) | ★ 大量の文書を一括入力可 |
| Computer Use | マウス・キーボード操作代行 | ★ Claude 独自・Agent 自動化 |
| Adaptive Thinking | モデルが思考量を自動調整(旧 Extended Thinking) | 難問・複雑タスクで精度向上 |
| Batch API | 大量リクエストを 50% 安く | バルク処理 |
5モデル選択(2026-10 時点)
| モデル | 入力 ($/1M) | 出力 ($/1M) | 用途 |
|---|---|---|---|
| claude-fable-5-1 | $10.00 | $50.00 | ★ 最高性能・難問・長時間エージェント |
| claude-opus-5-5 | $4.00 | $20.00 | ★ 推奨デフォルト・コーディング・エージェント |
| claude-sonnet-5-5 | $2.00 | $10.00 | ★ 速度と知能のバランス |
| claude-haiku-4-5 | $1.00 | $5.00 | 軽量・高速・大量処理 |
6実践コード例
例 1: Tool Use(AI に DB 検索させる)
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
tools = [{
"name": "search_customers",
"description": "顧客 DB から名前で検索",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"name": {"type": "string", "description": "顧客名"}
},
"required": ["name"]
}
}]
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-5-5",
max_tokens=1024,
tools=tools,
messages=[{"role": "user", "content": "山田太郎さんの情報を調べて"}]
)
for block in response.content:
if block.type == "tool_use":
print(f"ツール呼出: {block.name}({block.input})")
# → search_customers({'name': '山田太郎'}) を実 DB に投げる
例 2: Prompt Caching(コスト 90% 削減)
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
# 巨大なシステムプロンプト(社内マニュアル等)をキャッシュ化
large_manual = open("manual.md").read() # 5万トークン想定
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-5-5",
max_tokens=1024,
system=[{
"type": "text",
"text": large_manual,
"cache_control": {"type": "ephemeral"} # ← この一行でキャッシュ
}],
messages=[{"role": "user", "content": "退職手続きの手順を教えて"}]
)
# 2回目以降の呼び出しは入力部分が 90% 安くなる
例 3: Vision(画像入力)
import anthropic, base64, httpx
client = anthropic.Anthropic()
image_data = base64.standard_b64encode(
httpx.get("https://example.com/chart.png").content
).decode("utf-8")
message = client.messages.create(
model="claude-sonnet-5-5",
max_tokens=1024,
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image", "source": {
"type": "base64",
"media_type": "image/png",
"data": image_data
}},
{"type": "text", "text": "このグラフから読み取れる傾向は?"}
]
}]
)
print(message.content[0].text)
7料金・トークン消費
Claude API は従量課金。Prompt Caching を活用すると、入力部分のキャッシュヒット分は通常料金の 10% になります。例えば Sonnet 5.5 で 5 万トークンの社内マニュアルを毎回読ませる場合:
- キャッシュなし: 5万 × $2 / 100万 = $0.10 / 回
- キャッシュあり (2回目以降): 5万 × $0.20 / 100万 = $0.01 / 回
- 1日 1,000 回呼ぶ社内 Bot なら、月 $3,000 → $300 に削減(2026-10 時点)
OpenAI API との比較(Sonnet vs GPT-5)
| Claude Sonnet 5.5 | GPT-5 | |
|---|---|---|
| 入力 ($/1M) | $2.00 | $1.25 |
| 出力 ($/1M) | $10.00 | $10.00 |
| コンテキスト長 | ★ 1M | 400K |
| Prompt Caching | 90% 割引 | 90% 割引 |
| コーディング性能 | ★ 高評価 | 同等 |
8注意点・落とし穴
- API キーの管理: OpenAI と同じく漏洩厳禁。GitHub Push Protection を ON に
max_tokensは必須: OpenAI と違って省略不可、忘れるとエラー- system プロンプト:
messages内ではなく独立したsystemパラメータで渡す - Prompt Caching の最小サイズ: モデルにより 512〜4,096 tokens 以上が必要(Sonnet 5.5 は 512)、短すぎるとキャッシュされない
- キャッシュ TTL: ephemeral はデフォルト 5 分(1 時間 TTL も選択可)、期限切れ後は再書き込みが必要
- Computer Use: Claude API では一般提供(GA)だが、PC を直接操作させるため権限・実行環境の分離に注意
- レート制限: Tier ごとに RPM / TPM 制限、Tier を上げるには $使用実績が必要
9関連リンク
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- OpenAI API 入門 — Python / Node.js から GPT-5 を呼ぶ
- Anthropic Claude API 入門 — Messages API の基本と実装
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) 入門
- LangChain 入門 — LLM アプリ開発フレームワーク
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