كيفية استخدام واجهة برمجة تطبيقات كلود سونيت 4.6؟

موجز / إجابة سريعة

Claude Sonnet 4.6 هو أحدث نموذج متوسط ​​المستوى من Anthropic، يجمع بين أداء برمجة بمستوى رائد ونافذة سياق بحجم 1 مليون رمز (تجريبية) بسعر 3 دولارات / 15 دولارًا فقط لكل مليون رمز إدخال / إخراج. للبدء في استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API): 1) احصل على مفتاح API من console.anthropic.com، 2) قم بتثبيت SDK (pip install anthropic)، 3) استخدم معرف النموذج claude-sonnet-4-6، و 4) قم بالتبديل إلى التفكير التكيفي (thinking: {type: "adaptive"}) للحصول على أفضل النتائج. فضّله المختبرون الأوائل على Sonnet 4.5 بنسبة 70% وحتى على Opus 4.5 بنسبة 59%.

مقدمة

أصدرت Anthropic نموذج Claude Sonnet 4.6، وقد أعاد على الفور تشكيل فئة نماذج الذكاء الاصطناعي متوسطة المستوى. هذا ليس تحديثًا تدريجيًا—إنه نموذج يتفوق على نموذج الفئة الممتازة السابق Opus 4.5 في الاختبارات المباشرة بنسبة 59% وفقًا للمتبنين الأوائل، كل ذلك مع الحفاظ على نفس تسعيرة Sonnet.

التغييرات الرئيسية: نافذة سياق بحجم 1 مليون رمز تدخل المرحلة التجريبية، ووضع تفكير تكيفي جديد يحل محل نهج التفكير الموسع الثنائي القديم، ومجموعة من الأدوات—البحث على الويب، تنفيذ الكود، الذاكرة، والبحث عن الأدوات—التي أصبحت متاحة بشكل عام. للمطورين الذين يبنون تطبيقات وكيلة (agentic applications)، يقدم Sonnet 4.6 إمكانيات كانت مخصصة سابقًا للنماذج الرائدة باهظة الثمن بتكلفة تبلغ حوالي الثلث.

تحسينات البرمجة ملموسة. أبلغ المستخدمون عن متابعة أفضل للتعليمات في توليد الكود، وفهم أذكى للسياق قبل إجراء التعديلات، وتقليل تكرار الكود من خلال دمج المنطق التلقائي. يصل استخدام الكمبيوتر إلى دقة 94% في سير العمل التأميني المعقد. تصل نتيجة SWE-bench Verified إلى 79.6%.

يغطي هذا الدليل كل ما تحتاجه للبدء في البناء باستخدام واجهة برمجة تطبيقات Claude Sonnet 4.6 اليوم: المصادقة، أمثلة عملية للكود بلغة بايثون وجافا سكريبت، معلمة التفكير التكيفي الجديدة، كيفية فتح نافذة سياق 1 مليون رمز، وكيفية اختبار تكاملك مع عميل Apidog البصري لواجهة برمجة التطبيقات.

button

ما الجديد في Claude Sonnet 4.6

وضع التفكير التكيفي

النمط القديم thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N} لم يعد مدعومًا في Sonnet 4.6. البديل هو التفكير التكيفي: thinking: {type: "adaptive"}. يقرر Claude الآن ديناميكيًا مقدار التفكير الذي تحتاجه المهمة.

اجمع بين التفكير التكيفي ومعلمة effort (المتاحة الآن بشكل عام) لضبط التكلفة مقابل الأداء:

• effort: "high" (افتراضي) — يفكر Claude دائمًا تقريبًا، الأفضل للمشكلات المعقدة
• effort: "medium" — موصى به لمعظم حالات استخدام Sonnet 4.6، يوازن بين السرعة والجودة
• effort: "low" — الحد الأدنى من التفكير، أسرع الاستجابات للمهام البسيطة

تحسين أداء البرمجة

يقدم Sonnet 4.6 ثلاثة تحسينات ملموسة لتوليد الكود:

1. متابعة أفضل للتعليمات — يولد كودًا يتطابق مع المواصفات بدقة أكبر
2. فهم السياق — يقرأ ويفهم الكود الموجود قبل تعديله، مما يقلل من الانحدارات
3. توحيد المنطق — يحدد الأنماط المتكررة ويقترح تجريدات مشتركة

أفاد المختبرون الأوائل الذين أجروا اختبارات أداء البرمجة بأنهم يفضلون مخرجات Sonnet 4.6 على Sonnet 4.5 في 70% من الحالات وعلى Opus 4.5 في 59% من الحالات.

تحسينات استخدام الكمبيوتر

تصل دقة استخدام الكمبيوتر إلى 72.5% على OSWorld-Verified (ضمن 0.2% من Opus 4.6)، بزيادة كبيرة عن Sonnet 4.5. يُظهر النموذج دقة 94% في سير العمل التأميني الذي يتطلب التنقل في واجهة المستخدم ومعالجة جداول البيانات وإكمال النماذج متعددة الخطوات. كما أنه أكثر مقاومة لهجمات حقن الأوامر (prompt injection) أثناء المهام الآلية.

إنجاز ARC-AGI-2

الرقم الأكثر إثارة للإعجاب في المعايير: قفزة أداء ARC-AGI-2 من 13.6% إلى 58.3% — تحسن بمقدار 4.3x. يقيس هذا حل المشكلات الجديدة في المهام التي لم يرَ النموذج أنماطًا لها، مما يشير إلى تحسينات حقيقية في الاستدلال بدلاً من الحفظ.

مواصفات وتسعير واجهة برمجة التطبيقات (API)

خيارات تقليل التكلفة:

• التخزين المؤقت للموجهات: قم بتخزين الأجزاء الثابتة من موجه النظام الخاص بك ووفر ما يصل إلى 90%
• واجهة برمجة التطبيقات الدفعية: معالجة الطلبات بشكل غير متزامن بخصم 50%
• تسعير السياق الطويل: الطلبات التي تتجاوز 200 ألف رمز تستخدم سعر سياق طويل منفصل

لميزانيات الإنتاج: محادثة بمليون رمز في وضع التفكير التكيفي بـ effort: "medium" تكلف حوالي 3 دولارات في رموز الإدخال. معظم استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات الفردية تقل كثيرًا عن سنت واحد.

البدء باستخدام واجهة برمجة التطبيقات Claude Sonnet 4.6

الخطوة 1: الحصول على مفتاح API الخاص بك

1. سجل الدخول إلى platform.anthropic.com
2. انتقل إلى API Keys في الإعدادات
3. انقر فوق Create Key وانسخ القيمة على الفور (تظهر مرة واحدة فقط)

قم بتخزين مفتاحك كمتغير بيئة—لا تقم بكتابته مباشرة في الكود أبدًا:

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."

الخطوة 2: تثبيت حزمة تطوير البرامج (SDK)

بايثون:

pip install anthropic

جافا سكريبت/Node.js:

npm install @anthropic-ai/sdk

الخطوة 3: إجراء طلبك الأول

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()  # يقرأ ANTHROPIC_API_KEY من البيئة

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "اشرح الفرق بين async/await و promises في JavaScript."}
    ]
)

print(response.content[0].text)

هذا هو الاستدعاء العملي الأدنى. يتضمن كائن الاستجابة إحصائيات الاستخدام (رموز الإدخال، رموز الإخراج)، سبب التوقف، وإصدار النموذج.

أمثلة أكواد بايثون

توليد النصوص الأساسي

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

def ask_claude(question: str, system: str = None) -> str:
    """غلاف بسيط لتوليد نصوص Claude Sonnet 4.6."""
    messages = [{"role": "user", "content": question}]

    kwargs = {
        "model": "claude-sonnet-4-6",
        "max_tokens": 2048,
        "messages": messages,
    }
    if system:
        kwargs["system"] = system

    response = client.messages.create(**kwargs)
    return response.content[0].text

# مثال على الاستخدام
answer = ask_claude(
    "راجع دالة بايثون هذه بحثًا عن مشاكل الأداء:\n\ndef find_duplicates(lst):\n    return [x for x in lst if lst.count(x) > 1]",
    system="أنت مهندس بايثون كبير. كن محددًا وقدم كودًا مصححًا."
)
print(answer)

استجابات البث

للمخرجات الطويلة أو تجربة المستخدم في الوقت الفعلي، استخدم البث:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=4096,
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "اكتب معالج REST API كاملًا في FastAPI لمصادقة المستخدم باستخدام JWT."
    }]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

# احصل على الرسالة النهائية مع إحصائيات الاستخدام بعد اكتمال البث
message = stream.get_final_message()
print(f"\n\nالرموز المستخدمة: {message.usage.input_tokens} إدخال، {message.usage.output_tokens} إخراج")

استدعاء الأدوات / استخدام الوظائف

import anthropic
import json

client = anthropic.Anthropic()

# تعريف الأدوات
tools = [
    {
        "name": "get_repository_info",
        "description": "جلب معلومات حول مستودع GitHub بما في ذلك النجوم، التفرعات (forks)، والالتزامات الأخيرة (recent commits).",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "owner": {
                    "type": "string",
                    "description": "اسم مالك المستودع أو المنظمة"
                },
                "repo": {
                    "type": "string",
                    "description": "اسم المستودع"
                }
            },
            "required": ["owner", "repo"]
        }
    }
]

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    tools=tools,
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "ماذا يمكنك أن تخبرني عن مستودع anthropics/anthropic-sdk-python؟"
    }]
)

# معالجة استجابة استخدام الأداة
for block in response.content:
    if block.type == "tool_use":
        print(f"تم استدعاء الأداة: {block.name}")
        print(f"الوسائط: {json.dumps(block.input, indent=2)}")
        # في الإنتاج، قم باستدعاء تنفيذك الفعلي هنا
        # result = get_repository_info(block.input["owner"], block.input["repo"])

تحليل الرؤية والصور

import anthropic
import base64
from pathlib import Path

client = anthropic.Anthropic()

def analyze_image(image_path: str, question: str) -> str:
    """تحليل صورة باستخدام Claude Sonnet 4.6."""
    image_data = base64.standard_b64encode(Path(image_path).read_bytes()).decode("utf-8")

    # اكتشاف نوع الوسائط من الامتداد
    ext = Path(image_path).suffix.lower()
    media_type_map = {
        ".jpg": "image/jpeg",
        ".jpeg": "image/jpeg",
        ".png": "image/png",
        ".gif": "image/gif",
        ".webp": "image/webp"
    }
    media_type = media_type_map.get(ext, "image/jpeg")

    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-6",
        max_tokens=1024,
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": media_type,
                        "data": image_data,
                    },
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": question
                }
            ],
        }]
    )
    return response.content[0].text

# مثال: تحليل لقطة شاشة لواجهة المستخدم بحثًا عن مشاكل إمكانية الوصول
result = analyze_image(
    "screenshot.png",
    "حدد أي مشاكل في إمكانية الوصول في تصميم واجهة المستخدم هذا. تحقق من نسب التباين، ومؤشرات النص البديل المفقودة، ومخاوف التنقل بلوحة المفاتيح."
)
print(result)

أمثلة جافا سكريبت/Node.js

الإعداد والطلب الأساسي

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

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY, // افتراضي، مُظهر بشكل صريح للوضوح
});

async function askClaude(userMessage, systemPrompt = null) {
  const params = {
    model: "claude-sonnet-4-6",
    max_tokens: 2048,
    messages: [{ role: "user", content: userMessage }],
  };

  if (systemPrompt) {
    params.system = systemPrompt;
  }

  const response = await client.messages.create(params);
  return response.content[0].text;
}

// الاستخدام
const answer = await askClaude(
  "أعد هيكلة مسار Express هذا لاستخدام async/await:\n\napp.get('/users', (req, res) => {\n  User.find({}, (err, users) => {\n    if (err) return res.status(500).send(err);\n    res.json(users);\n  });\n});",
  "أنت مطور Node.js كبير. أعد فقط الكود المُعاد هيكلته مع شرح موجز."
);

console.log(answer);

البث باستخدام TypeScript

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

const client = new Anthropic();

async function streamCodeReview(codeSnippet: string): Promise<void> {
  const stream = await client.messages.stream({
    model: "claude-sonnet-4-6",
    max_tokens: 4096,
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: `قم بمراجعة شاملة للكود لهذه الدالة TypeScript:\n\n\`\`\`typescript\n${codeSnippet}\n\`\`\`\n\nركز على: أمان النوع، الحالات الحافة، الأداء، والأمان.`,
      },
    ],
  });

  // بث النص فور وصوله
  stream.on("text", (text) => {
    process.stdout.write(text);
  });

  // احصل على الإحصائيات النهائية
  const finalMessage = await stream.finalMessage();
  console.log(
    `\n\n---\nإجمالي الرموز: ${finalMessage.usage.input_tokens + finalMessage.usage.output_tokens}`
  );
}

المحادثة متعددة الأدوار

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

const client = new Anthropic();

class ConversationManager {
  constructor(systemPrompt = null) {
    this.messages = [];
    this.systemPrompt = systemPrompt;
  }

  async chat(userMessage) {
    this.messages.push({ role: "user", content: userMessage });

    const params = {
      model: "claude-sonnet-4-6",
      max_tokens: 2048,
      messages: this.messages,
    };

    if (this.systemPrompt) {
      params.system = this.systemPrompt;
    }

    const response = await client.messages.create(params);
    const assistantMessage = response.content[0].text;

    // الحفاظ على تاريخ المحادثة
    this.messages.push({ role: "assistant", content: assistantMessage });

    return assistantMessage;
  }
}

// مثال: جلسة تصحيح أخطاء متعددة الأدوار
const debugSession = new ConversationManager(
  "أنت خبير في تصحيح الأخطاء. اطرح أسئلة توضيحية وتتبع المشكلات خطوة بخطوة."
);

console.log(await debugSession.chat("واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بي تستمر في إرجاع أخطاء 401."));
console.log(await debugSession.chat("أنا أقوم بتضمين رأس Authorization."));
console.log(
  await debugSession.chat("الرمز المميز يأتي من التخزين المحلي (localStorage) بعد تسجيل الدخول.")
);

التفكير التكيفي: التفكير الموسع الجديد

التفكير التكيفي يحل محل نموذج التفكير الموسع القديم في Sonnet 4.6. الفرق الرئيسي: بدلاً من تحديد ميزانية رموز ثابتة للتفكير، فإنك تحدد مستوى effort ويقرر Claude مقدار الاستدلال الذي تستدعيه المشكلة فعليًا.

كيفية استخدام التفكير التكيفي

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# موصى به: التفكير التكيفي بجهد متوسط لمعظم حالات الاستخدام
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=16000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    effort="medium",  # الخيارات: "low", "medium", "high" (افتراضي: high)
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": """
        صمم مخطط قاعدة بيانات لمنصة تحليلات SaaS تحتاج إلى:
        - تتبع الأحداث من ملايين المستخدمين
        - دعم الاستعلامات في الوقت الفعلي على آخر 24 ساعة
        - أرشفة البيانات التاريخية بكفاءة من حيث التكلفة
        - التعامل مع عزل المستأجر للعملاء من الشركات
        """
    }]
)

# تظهر كتل التفكير قبل استجابة النص
for block in response.content:
    if block.type == "thinking":
        print(f"[استدلال كلود - {len(block.thinking)} حرفًا]")
    elif block.type == "text":
        print(block.text)

مستويات الجهد في الممارسة

ملاحظة الهجرة:thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N}thinking: {type: "adaptive"}effort

نافذة السياق بحجم 1 مليون رمز

تتيح لك نافذة السياق بحجم 1 مليون رمز تغذية Claude قواعد بيانات كاملة، مجموعات وثائق واسعة، أو أشهر من سجل المحادثات. وهذا يعادل تقريبًا 750,000 كلمة أو ما يعادل 5-10 قواعد بيانات كود كاملة في طلب واحد.

كيفية تمكين سياق 1 مليون رمز

مرر الرأس التجريبي context-1m-2025-08-07 في طلبك:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# قراءة قاعدة كود كاملة وكبيرة
with open("large_codebase.txt", "r") as f:
    codebase_content = f.read()

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=4096,
    betas=["context-1m-2025-08-07"],
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": f"""
        هنا قاعدة بيانات الكود الخلفي الكاملة الخاصة بنا:\n\n{codebase_content}\n\n
        ابحث عن جميع استعلامات قاعدة البيانات التي يمكن أن تسبب مشاكل N+1 واقترح حلولًا.
        """
    }]
)

print(response.content[0].text)

// مكافئ JavaScript
const response = await client.beta.messages.create({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  max_tokens: 4096,
  betas: ["context-1m-2025-08-07"],
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: `راجع قاعدة الكود هذه بالكامل بحثًا عن الثغرات الأمنية:\n\n${codebaseContent}`,
    },
  ],
});

ما يتيحه سياق 1 مليون رمز

• تحليل كامل لقاعدة الكود: أرسل مستودعك بالكامل واطلب من Claude العثور على الأخطاء، أو اقتراح إعادة هيكلة، أو توليد اختبارات
• معالجة المستندات الطويلة: تحليل العقود القانونية الكاملة، التقارير المالية، أو الأوراق البحثية
• جلسات وكيلة موسعة: الاحتفاظ بتاريخ كامل للمهام الطويلة متعددة الخطوات دون فقدان السياق
• تتبع التبعيات عبر الملفات: العثور على جميع استخدامات دالة أو فئة عبر مشروع كبير

ملاحظة التسعير: الطلبات التي تتجاوز 200 ألف رمز تستخدم تسعير السياق الطويل. خطط وفقًا لذلك للاستخدام عالي الحجم.

البحث في الويب والتصفية الديناميكية

تدعم أدوات البحث على الويب وجلب الويب الآن التصفية الديناميكية في الإصدار التجريبي العام على Sonnet 4.6. يكتب Claude وينفذ الكود لتصفية نتائج البحث قبل أن تدخل نافذة السياق—مع الاحتفاظ بالمعلومات ذات الصلة فقط وتقليل استخدام الرموز بشكل كبير.

تنفيذ الكود مجاني عند استخدامه جنبًا إلى جنب مع أدوات البحث على الويب أو جلب الويب (لا توجد فواتير منفصلة).

إعداد البحث الديناميكي في الويب

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-web-tools-2026-02-09"],
    tools=[
        {
            "type": "web_search_20260209",  # استخدم هذا الإصدار للتصفية الديناميكية
            "name": "web_search",
        }
    ],
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "ابحث عن أحدث CVEs لـ Apache Log4j المنشورة في آخر 30 يومًا ولخص مستويات الخطورة."
    }]
)

for block in response.content:
    if hasattr(block, "text"):
        print(block.text)

جلب الويب مع التصفية الديناميكية

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=2048,
    betas=["code-execution-web-tools-2026-02-09"],
    tools=[
        {
            "type": "web_fetch_20260209",  # إصدار جديد مع التصفية الديناميكية
            "name": "web_fetch",
        }
    ],
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "اجلب صفحة تسعير Anthropic واستخرج منها فقط صفوف تسعير Claude Sonnet."
    }]
)

print(response.content[-1].text)

لماذا تهم التصفية الديناميكية: بدون تصفية، قد يستهلك جلب صفحة ويب كاملة 100 ألف رمز لصفحة تحتاج فيها فقط إلى 2 ألف رمز من المحتوى ذي الصلة. تتيح التصفية الديناميكية لـ Claude تحليل الصفحة في الكود وإرجاع ما هو مطلوب فقط، مما يقلل التكاليف بنسبة تزيد عن 90% في الصفحات الغنية بالمحتوى.

واجهة برمجة تطبيقات ضغط السياق

يتعامل ضغط السياق مع الجلسات الوكيلة طويلة الأمد حيث يتراكم السياق بما يتجاوز حد النافذة. تلخص واجهة برمجة التطبيقات تلقائيًا الأجزاء الأقدم من المحادثة على جانب الخادم عند الاقتراب من الحد الأقصى، مما يتيح طول محادثة غير محدود فعليًا.

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# تمكين ضغط السياق عبر الرأس التجريبي
response = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=4096,
    betas=["interleaved-thinking-2025-05-14"],  # تمكين الضغط في النسخة التجريبية
    system="أنت وكيل تطوير برمجيات طويل الأمد. حافظ على السياق المتعلق بتغييرات قاعدة الكود التي تمت خلال هذه الجلسة.",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "ابدأ جلسة إعادة هيكلة لوحدة المصادقة لدينا."},
        # ... سيتم إضافة المزيد من الأدوار هنا في جلسة حقيقية
    ]
)

# يعرض حقل compaction_details متى حدث التلخيص
if hasattr(response, "usage") and hasattr(response.usage, "cache_read_input_tokens"):
    print(f"تم توفير رموز السياق عبر التخزين المؤقت: {response.usage.cache_read_input_tokens}")

متى تستخدم الضغط: أي سير عمل وكيل يستمر لأكثر من بضع دقائق ويجمع التاريخ—وكلاء CI/CD، جلسات البرمجة الطويلة، سلاسل دعم العملاء، أو مهام البحث متعددة الخطوات.

اختبار Claude Sonnet 4.6 باستخدام Apidog

قبل كتابة كود SDK، استخدم Apidog لاستكشاف واجهة برمجة تطبيقات Claude Sonnet 4.6 بصريًا. يسرع Apidog عملية التطوير من خلال السماح لك بتكوين الرؤوس، وإنشاء نصوص الطلبات، وفحص استجابات البث دون الحاجة إلى قوالب جاهزة.

إعداد Anthropic API في Apidog

1. افتح Apidog وأنشئ طلب HTTP جديدًا
2. اضبط الطريقة على POST وعنوان URL على https://api.anthropic.com/v1/messages
3. أضف هذه الرؤوس:

1. اضبط نص الطلب إلى JSON:

{
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "ما هي التحسينات الرئيسية في Claude Sonnet 4.6؟"
    }
  ]
}

اختبار التفكير التكيفي

لاختبار وضع التفكير التكيفي في Apidog، أضف حقلي thinking و effort إلى نص طلبك:

{
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "max_tokens": 8192,
  "thinking": {
    "type": "adaptive"
  },
  "effort": "medium",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "صمم استراتيجية تحديد معدل (rate limiting) لواجهة برمجة تطبيقات عامة تخدم 10 ملايين طلب يوميًا."
    }
  ]
}

اختبار الميزات التجريبية في Apidog

للميزات التجريبية (سياق 1 مليون رمز، البحث الديناميكي في الويب، ضغط السياق)، أضف الرأس التجريبي:

أو لتصفية البحث الديناميكي في الويب:

يتيح لك Apidog حفظ هذه التكوينات كإعدادات مسبقة ومشاركتها مع فريقك، بحيث يتمتع الجميع ببيئات اختبار API متسقة.

button

أدوات جديدة متاحة الآن بشكل عام (GA)

أصبحت العديد من الأدوات التي كانت سابقًا في مرحلة تجريبية متاحة الآن بشكل عام في Sonnet 4.6، مما يعني عدم الحاجة إلى رؤوس تجريبية خاصة:

أداة تنفيذ الكود

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=4096,
    tools=[{"type": "code_execution_20250522", "name": "code_execution"}],
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "احسب الفائدة المركبة على 10,000 دولار بمعدل سنوي 5% على مدى 10 سنوات، بمركبة شهرية. أظهر تفصيلاً سنة بسنة."
    }]
)

for block in response.content:
    if block.type == "tool_result":
        print("إخراج التنفيذ:", block.content)
    elif hasattr(block, "text"):
        print(block.text)

أداة الذاكرة

تتيح أداة الذاكرة لـ Claude الاحتفاظ بالمعلومات عبر جلسات المحادثة، مما يفيد في بناء مساعدين ذوي حالة:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=2048,
    tools=[{"type": "memory_20250416", "name": "memory"}],
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "تذكر أن عنوان URL الأساسي لواجهة برمجة التطبيقات الخاصة بنا هو https://api.company.com/v2 وأننا نطلب مصادقة Bearer token على جميع نقاط النهاية."
    }]
)

استدعاء الأدوات البرمجي

يسمح استدعاء الأدوات البرمجي لـ Claude بتوليد استدعاءات API مهيكلة مباشرةً:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# يمكن لـ Claude الآن استدعاء الأدوات برمجيًا بدون تدخل بشري
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=2048,
    tools=[
        {
            "name": "execute_sql",
            "description": "نفذ استعلام SQL وأعد النتائج",
            "input_schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "query": {"type": "string", "description": "استعلام SQL المراد تنفيذه"},
                    "database": {"type": "string", "description": "اسم قاعدة البيانات"}
                },
                "required": ["query", "database"]
            }
        }
    ],
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "ابحث عن جميع المستخدمين الذين سجلوا في يناير 2026 ولم يقوموا بعملية شراء."
    }]
)

Sonnet 4.6 مقابل النماذج السابقة

الخلاصة: إذا كنت تستخدم Sonnet 4.5، فإن الترقية إلى Sonnet 4.6 أمر بديهي—نفس السعر، أداء برمجة أفضل بشكل ملحوظ، وتفكير تكيفي. إذا كنت تستخدم Opus 4.5، فإن Sonnet 4.6 الآن يطابقه أو يتفوق عليه في معظم حالات الاستخدام بتكلفة 60%.

أفضل الممارسات والنصائح

1. استخدم التفكير التكيفي بجهد متوسط بشكل افتراضي

لمعظم حالات استخدام Sonnet 4.6، يوفر effort: "medium" أفضل توازن بين التكلفة والأداء. احتفظ بـ effort: "high" للمهام المعقدة حقًا مثل التصميم المعماري، سلاسل الاستدلال متعددة الخطوات، أو البراهين الرياضية.

# نمط افتراضي جيد لـ Sonnet 4.6
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=4096,
    thinking={"type": "adaptive"},
    effort="medium",  # نقطة مثالية لمعظم المهام
    messages=[...]
)

2. استخدم البث للمخرجات التي تتجاوز 1000 رمز

تستفيد الاستجابات الكبيرة من البث لتجنب مهلات HTTP ومنح المستخدمين أوقات استجابة أسرع:

# لأي استجابة يُتوقع أن تكون طويلة
with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=8192,
    messages=[...]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

3. تمكين التخزين المؤقت للموجهات (Prompt Caching) للموجهات المتكررة

إذا كنت تستخدم نفس موجه النظام عبر العديد من الاستدعاءات، فقم بتخزينه مؤقتًا لتوفير ما يصل إلى 90%:

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    system=[
        {
            "type": "text",
            "text": "موجه نظامك المطول هنا...",
            "cache_control": {"type": "ephemeral"}  # تخزين هذه الكتلة مؤقتًا
        }
    ],
    messages=[{"role": "user", "content": user_input}]
)

4. التعامل مع حدود المعدل (Rate Limits) بسلاسة

يحتوي Sonnet 4.6 على حدود معدل سخية، ولكن يجب على أنظمة الإنتاج تطبيق التراجع الأُسي (exponential backoff):

import anthropic
import time

def create_with_retry(client, max_retries=3, **kwargs):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            return client.messages.create(**kwargs)
        except anthropic.RateLimitError:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            wait_time = (2 ** attempt) + 1  # 2ث، 3ث، 5ث
            time.sleep(wait_time)

5. الانتقال بعيدًا عن التعبئة المسبقة (Prefill) في Sonnet 4.6

لا يتم دعم التعبئة المسبقة لرسائل المساعد (التعبئة المسبقة للدور الأخير) في نماذج Claude 4.6. استخدم المخرجات المهيكلة بدلاً من ذلك:

# النهج القديم (يتعطل في Claude 4.6):
# messages = [
#     {"role": "user", "content": "أعطني JSON..."},
#     {"role": "assistant", "content": "{"}  # تعبئة مسبقة
# ]

# النهج الجديد: استخدم مخرجات مهيكلة
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    output_config={
        "format": {
            "type": "json_schema",
            "schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "name": {"type": "string"},
                    "score": {"type": "number"}
                }
            }
        }
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "أنشئ كائن مستخدم نموذجي."}]
)

6. تحديد AWS أو GCP لإقامة البيانات

إذا كانت متطلبات الامتثال الخاصة بك تتطلب استدلالًا داخل الولايات المتحدة فقط، فاستخدم معلمة inference_geo:

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    inference_geo="us",  # يضمن أن يتم الاستدلال في مراكز بيانات الولايات المتحدة
    messages=[...]
)

يتم تسعير الاستدلال داخل الولايات المتحدة فقط بسعر 1.1 ضعف السعر القياسي في Sonnet 4.6.

هل أنت مستعد للبناء باستخدام Claude Sonnet 4.6؟ قم بتنزيل Apidog مجانًا لاختبار استدعاءات API الخاصة بك بصريًا، والتعاون مع فريقك في تكوينات الطلبات، وإنشاء كود SDK تلقائيًا—لا يلزم وجود بطاقة ائتمان.

button