วิธีใช้ Claude Opus 4.6 API

Anthropic ได้เปิดตัว Claude Opus 4.6 ซึ่งถือเป็นการก้าวกระโดดครั้งสำคัญในความสามารถของ AI สำหรับนักพัฒนา ต่างจากการอัปเดตแบบเพิ่มทีละน้อย Opus 4.6 นำเสนอคุณสมบัติที่พลิกโฉมวงการ: ทีมเอเจนต์ที่ประสานงาน AI workers หลายตัวพร้อมกัน, การคิดเชิงปรับตัวที่จัดสรรพลังการให้เหตุผลแบบไดนามิก และหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ถึง 1 ล้านโทเค็นที่สามารถรองรับโค้ดเบสทั้งหมดได้

สำหรับนักพัฒนาที่สร้างแอปพลิเคชัน AI สำหรับการใช้งานจริง นี่หมายความว่าตอนนี้คุณสามารถจัดการกับปัญหาที่เคยเป็นไปไม่ได้มาก่อนได้แล้ว ต้องการปรับโครงสร้างสถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิสที่ซับซ้อนหรือไม่? ทีมเอเจนต์สามารถแบ่งงานระหว่างผู้เชี่ยวชาญหลายคนได้ การประมวลผลข้อกำหนด API 200 หน้า? หน้าต่างบริบทที่ขยายใหญ่ขึ้นสามารถจัดการได้ในการเรียกเพียงครั้งเดียว ต้องการการจัดสรรทรัพยากรอย่างชาญฉลาดหรือไม่? การคิดเชิงปรับตัวจะตัดสินใจว่าจะใช้การให้เหตุผลเชิงลึกเมื่อใดเทียบกับการตอบสนองที่รวดเร็ว

API ยังคงรักษาความเข้ากันได้แบบย้อนหลังกับ Claude เวอร์ชันก่อนหน้า ในขณะที่เพิ่มพารามิเตอร์ใหม่ที่ทรงพลังสำหรับการควบคุมพฤติกรรมของเอเจนต์และความลึกของการคิด

💡

เพื่อปรับปรุงการโต้ตอบของคุณกับ API นี้ให้มีประสิทธิภาพ ลองใช้ Apidog ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มแบบครบวงจรสำหรับการออกแบบ ทดสอบ และดีบัก API ดาวน์โหลด Apidog ได้ฟรีวันนี้ และทำให้เวิร์กโฟลว์ของคุณง่ายขึ้นเมื่อทดลองใช้เอนด์พอยต์ Claude Opus 4.6 – เพราะมันสามารถสร้างคำขอจากข้อกำหนด, ทดสอบอัตโนมัติ และรับรองการทำงานร่วมกันที่ราบรื่น

ปุ่ม

Claude Opus 4.6 คืออะไร?

Claude Opus 4.6 คือโมเดล AI ที่มีความสามารถสูงสุดของ Anthropic ซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อน เวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ และแอปพลิเคชันระดับองค์กร เปิดตัวในฐานะส่วนหนึ่งของตระกูลโมเดล Claude 4.6 โดย Opus เป็นรุ่น "เรือธง" ที่เน้นความแม่นยำและความซับซ้อนมากกว่าความเร็ว

ดาวน์โหลด Apidog เพื่อทดสอบการเรียกใช้ Claude Opus 4.6 API ด้วยอินเทอร์เฟซแบบกราฟิกที่จัดการการยืนยันตัวตน จัดการสภาพแวดล้อม และสร้างโค้ดสำหรับใช้งานจริงจากคำขอที่คุณสร้าง

คุณสมบัติหลักและความสามารถ

ทีมเอเจนต์ (เวอร์ชันพรีวิวสำหรับงานวิจัย)

ทีมเอเจนต์ช่วยให้ Claude สามารถประสานงาน AI workers หลายตัวได้ภายในการเรียก API เพียงครั้งเดียว เมื่อคุณเปิดใช้งานทีมเอเจนต์ Claude สามารถ:

แยกงานที่ซับซ้อนออกเป็นปัญหาย่อยที่ทำงานพร้อมกัน
สร้างเอเจนต์เฉพาะทางสำหรับโดเมนต่างๆ (การเขียนโค้ด การวิเคราะห์ การวางแผน)
ประสานงานการทำงานของเอเจนต์ต่างๆ ด้วยการจัดการการพึ่งพาอัตโนมัติ
สังเคราะห์ผลลัพธ์ให้เป็นผลลัพธ์สุดท้ายที่สอดคล้องกัน

กรณีการใช้งาน:

การปรับโครงสร้างโค้ดอย่างครอบคลุมในหลายไฟล์
การวิเคราะห์จากหลายมุมมอง (ความปลอดภัย + ประสิทธิภาพ + ความสามารถในการบำรุงรักษา)
การทดสอบการรวม API แบบขนาน
การสร้างเอกสารขนาดใหญ่

ทีมเอเจนต์ปัจจุบันอยู่ในเวอร์ชันพรีวิวสำหรับงานวิจัยสำหรับผู้สมัครสมาชิก API การเข้าถึงถูกควบคุมผ่านการตั้งค่าบัญชีใน Anthropic Console

การคิดเชิงปรับตัว

การคิดเชิงปรับตัวแทนที่การเลือกระหว่างการตอบสนองที่รวดเร็วกับการให้เหตุผลที่ยาวนาน Claude จะตัดสินใจแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับความลึกของการให้เหตุผลโดยอิงจาก:

ความซับซ้อนของคำถาม: คำถามง่ายๆ จะได้รับการตอบกลับทันที
ข้อกำหนดของโดเมน: ปัญหาทางเทคนิคกระตุ้นการวิเคราะห์เชิงลึก
สัญญาณบริบท: ประวัติการสนทนาของคุณมีอิทธิพลต่อความลึกของการคิด
ระดับความพยายาม: คุณควบคุมระดับพื้นฐาน (ต่ำ/ปานกลาง/สูง/สูงสุด)

วิธีการทำงาน:

# ความพยายามสูง (ค่าเริ่มต้น) - Claude จะคิดเมื่อมีประโยชน์
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Design a rate limiter"}],
    thinking={"type": "adaptive", "effort": "high"}
)

# ความพยายามสูงสุด - Claude จะใช้การให้เหตุผลเชิงลึกเสมอ
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Find bugs in this code"}],
    thinking={"type": "adaptive", "effort": "max"}
)

หน้าต่างบริบทขนาด 1M โทเค็น (เวอร์ชันเบต้า)

หน้าต่างบริบทที่ขยายใหญ่ขึ้นจะปลดล็อกรูปแบบการใช้งานใหม่ๆ:

เวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนา:

วิเคราะห์โค้ดเบสทั้งหมด (ที่เก็บส่วนใหญ่ < 500K โทเค็น)
ประมวลผลชุดเอกสาร API ทั้งหมด
รักษาบริบทตลอดเซสชันการจับคู่เขียนโปรแกรมหลายชั่วโมง

แอปพลิเคชันระดับองค์กร:

การวิเคราะห์เอกสารทางกฎหมาย (สัญญา, ไฟล์คดี)
การสังเคราะห์งานวิจัย (เอกสารหลายสิบฉบับในการเรียกเพียงครั้งเดียว)
การสนับสนุนลูกค้าด้วยประวัติการโต้ตอบที่สมบูรณ์

หากต้องการเปิดใช้งาน 1M context beta โปรดติดต่อผู้จัดการบัญชี Anthropic ของคุณ หรือตรวจสอบ Console เพื่อดูปุ่มสลับการเข้าถึงเวอร์ชันเบต้า

การบีบอัดบริบท (เวอร์ชันเบต้า)

การสนทนาที่ยาวนานในที่สุดจะถึงขีดจำกัดบริบท การบีบอัดบริบทแก้ไขปัญหานี้โดยการสรุปข้อความเก่าโดยอัตโนมัติเมื่อคุณใกล้ถึงขีดจำกัด กระบวนการนี้โปร่งใส:

คุณกำหนดขีดจำกัดโทเค็นเป้าหมาย (เช่น 180K จาก 200K)
เมื่อการสนทนาดำเนินไป Claude จะตรวจสอบการใช้โทเค็น
เมื่อใกล้ถึงขีดจำกัด Claude จะสรุปข้อความเก่า
การสนทนาจะดำเนินต่อไปอย่างราบรื่นพร้อมกับบริบทที่ถูกรักษาไว้

สิ่งนี้ช่วยให้สามารถสนทนาได้ยาวนานไม่จำกัดสำหรับงานแบบเอเจนต์ บอทสนับสนุนลูกค้า และเซสชันการเขียนโค้ดที่ยาวนาน

โทเค็นเอาต์พุตสูงสุด 128K

ความจุเอาต์พุตเพิ่มขึ้นสองเท่าจาก 64K เป็น 128K โทเค็น สิ่งนี้ช่วยให้:

สร้างไฟล์แอปพลิเคชันที่สมบูรณ์ (แอป React, เซิร์ฟเวอร์ API)
เขียนเอกสารประกอบที่ครอบคลุมในการตอบสนองเพียงครั้งเดียว
สร้างรายงานการวิเคราะห์โดยละเอียดโดยไม่มีการตัดทอน
สร้างโค้ดหลายไฟล์ในการเรียกเพียงครั้งเดียว

เริ่มต้นใช้งาน Claude Opus 4.6 API

ข้อกำหนดเบื้องต้น

ก่อนที่คุณจะเริ่มต้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมี:

บัญชี Anthropic
ติดตั้ง Python 3.8+ หรือ Node.js 16+ แล้ว
ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ REST API และการเขียนโปรแกรมแบบอะซิงโครนัส
โปรแกรมแก้ไขโค้ด (เช่น VS Code, PyCharm)

ขั้นตอนที่ 1: สร้างบัญชี Anthropic ของคุณ

ไปที่ dashboard.anthropic.com เพื่อสร้างบัญชีของคุณ:

คลิก "Sign Up" และระบุอีเมลของคุณ
ยืนยันที่อยู่อีเมลของคุณ
ตั้งค่าการเรียกเก็บเงินให้เสร็จสมบูรณ์ (แพ็คเกจฟรีมีเครดิต $5)
ไปที่ส่วน API Keys

ขั้นตอนที่ 2: สร้างคีย์ API ของคุณ

ใน Anthropic Console:

ไปที่ Settings > API Keys
คลิก "Create Key"
ตั้งชื่อคีย์ของคุณ (เช่น "production-app" หรือ "development")
คัดลอกคีย์ทันที—คุณจะไม่เห็นมันอีก
จัดเก็บไว้อย่างปลอดภัย (ในตัวจัดการรหัสผ่านหรือที่เก็บความลับ)

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านความปลอดภัย:

อย่าส่งคีย์ API ไปยังระบบควบคุมเวอร์ชันเด็ดขาด
ใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อมในการจัดเก็บคีย์
หมุนเวียนคีย์ทุก 90 วัน
สร้างคีย์แยกต่างหากสำหรับการพัฒนาและการใช้งานจริง
ตรวจสอบการใช้งานใน Console เพื่อตรวจจับการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต

ขั้นตอนที่ 3: ติดตั้ง SDK

สำหรับ Python:

pip install anthropic

สำหรับ Node.js:

npm install @anthropic-ai/sdk

สำหรับภาษาอื่น ๆ:
คุณสามารถใช้ HTTP client ใดก็ได้ API รองรับคำขอ REST มาตรฐาน ดู เอกสารอ้างอิง API สำหรับตัวอย่าง curl

ขั้นตอนที่ 4: กำหนดค่าสภาพแวดล้อมของคุณ

ตั้งค่าคีย์ API ของคุณเป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม:

macOS/Linux:

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-api03-..."

เพิ่มไปยัง ~/.bashrc หรือ ~/.zshrc เพื่อความคงทน:

echo 'export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-api03-..."' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

Windows (PowerShell):

$env:ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-api03-..."

สำหรับความคงทน:

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('ANTHROPIC_API_KEY', 'sk-ant-api03-...', 'User')

Windows (Command Prompt):

setx ANTHROPIC_API_KEY "sk-ant-api03-..."

ตัวอย่างโค้ด Python

การเติมข้อความแชทพื้นฐาน

นี่คือการเรียกใช้ Claude Opus 4.6 API ครั้งแรกของคุณ:

import os
from anthropic import Anthropic

# เริ่มต้นไคลเอนต์
client = Anthropic(
    api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
)

# สร้างข้อความ
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=2048,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain the difference between REST and GraphQL APIs in simple terms."
        }
    ]
)

print(message.content[0].text)

เอาต์พุต:

REST and GraphQL are two approaches to building APIs...
[การตอบสนองของ Claude ดำเนินต่อไป]

การตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง

สำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ให้สตรีมการตอบกลับขณะที่มันสร้างขึ้น:

import os
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"))

# สตรีมการตอบกลับ
with client.messages.stream(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=2048,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Write a Python function to implement a binary search tree."
        }
    ]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

สิ่งนี้จะพิมพ์โทเค็นเมื่อมาถึง สร้างเอฟเฟกต์การพิมพ์คล้าย ChatGPT

การสนทนาหลายรอบ

รักษาบริบทในการแลกเปลี่ยนหลายครั้ง:

import os
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"))

# ประวัติการสนทนา
conversation = []

def chat(user_message):
    """ส่งข้อความและรับการตอบกลับ"""
    # เพิ่มข้อความผู้ใช้
    conversation.append({
        "role": "user",
        "content": user_message
    })

    # รับการตอบสนองจาก Claude
    response = client.messages.create(
        model="claude-opus-4-6",
        max_tokens=2048,
        messages=conversation
    )

    # เพิ่มการตอบสนองจากผู้ช่วยลงในประวัติ
    assistant_message = response.content[0].text
    conversation.append({
        "role": "assistant",
        "content": assistant_message
    })

    return assistant_message

# ตัวอย่างการสนทนา
print(chat("How do I create a REST API in Python?"))
print("\n---\n")
print(chat("Can you show me how to add JWT authentication to that?"))
print("\n---\n")
print(chat("What about rate limiting?"))

การใช้การคิดเชิงปรับตัว

ควบคุมความลึกของการให้เหตุผลด้วยระดับความพยายาม:

import os
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"))

# ความพยายามสูง (ค่าเริ่มต้น) - Claude จะตัดสินใจว่าจะคิดเมื่อใด
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Review this code for security vulnerabilities:\n\n[your code here]"
        }
    ],
    thinking={
        "type": "adaptive",
        "effort": "high"
    }
)

print(response.content[0].text)

# ความพยายามสูงสุด - บังคับให้ใช้การให้เหตุผลเชิงลึกในทุกคำขอ
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Design a distributed rate limiter for 1M requests/second"
        }
    ],
    thinking={
        "type": "adaptive",
        "effort": "max"
    }
)

print(response.content[0].text)

คำแนะนำระดับความพยายาม:

low: ถามตอบง่ายๆ, ค้นหาข้อเท็จจริง, แก้ไขอย่างรวดเร็ว
medium: งานพัฒนามาตรฐาน, การรีวิวโค้ด
high (ค่าเริ่มต้น): การแก้ปัญหาที่ซับซ้อน, การออกแบบสถาปัตยกรรม
max: การวิเคราะห์เชิงวิพากษ์, การตรวจสอบความปลอดภัยอย่างครอบคลุม

การใช้งานแบบอะซิงโครนัสเพื่อประสิทธิภาพสูง

สำหรับแอปพลิเคชันที่ทำการเรียก API หลายครั้ง ให้ใช้ async/await:

import os
import asyncio
from anthropic import AsyncAnthropic

async def main():
    client = AsyncAnthropic(api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"))

    # รันหลายคำขอพร้อมกัน
    tasks = [
        client.messages.create(
            model="claude-opus-4-6",
            max_tokens=1024,
            messages=[{"role": "user", "content": f"Explain {topic}"}]
        )
        for topic in ["REST APIs", "GraphQL", "WebSockets", "gRPC"]
    ]

    responses = await asyncio.gather(*tasks)

    for i, response in enumerate(responses):
        print(f"=== Response {i+1} ===")
        print(response.content[0].text[:200])
        print()

asyncio.run(main())

สิ่งนี้ทำให้มีการเรียก API 4 ครั้งพร้อมกัน ซึ่งช่วยลดเวลาการดำเนินการทั้งหมดได้อย่างมาก

ตัวอย่าง JavaScript/Node.js

การเติมข้อความแชทพื้นฐาน

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

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

async function chat(userMessage) {
  const message = await client.messages.create({
    model: 'claude-opus-4-6',
    max_tokens: 2048,
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: userMessage,
      },
    ],
  });

  return message.content[0].text;
}

// การใช้งาน
const response = await chat('Explain async/await in JavaScript');
console.log(response);

การตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง

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

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

async function streamChat(userMessage) {
  const stream = await client.messages.create({
    model: 'claude-opus-4-6',
    max_tokens: 2048,
    messages: [{ role: 'user', content: userMessage }],
    stream: true,
  });

  for await (const event of stream) {
    if (event.type === 'content_block_delta' &&
        event.delta.type === 'text_delta') {
      process.stdout.write(event.delta.text);
    }
  }
  console.log(); // New line after streaming completes
}

// การใช้งาน
await streamChat('Write a TypeScript interface for a user profile');

การจัดการการสนทนา

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

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

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

  async send(userMessage) {
    // เพิ่มข้อความผู้ใช้
    this.messages.push({
      role: 'user',
      content: userMessage,
    });

    // รับการตอบสนอง
    const response = await client.messages.create({
      model: 'claude-opus-4-6',
      max_tokens: 2048,
      messages: this.messages,
    });

    // เพิ่มข้อความผู้ช่วย
    const assistantMessage = response.content[0].text;
    this.messages.push({
      role: 'assistant',
      content: assistantMessage,
    });

    return assistantMessage;
  }

  clear() {
    this.messages = [];
  }
}

// การใช้งาน
const conversation = new ConversationManager();

console.log(await conversation.send('How do I set up a Node.js API?'));
console.log(await conversation.send('Add Express.js middleware to that'));
console.log(await conversation.send('How do I handle errors?'));

การใช้การคิดเชิงปรับตัว

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

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

// ความพยายามสูงสำหรับงานที่ซับซ้อน
const response = await client.messages.create({
  model: 'claude-opus-4-6',
  max_tokens: 4096,
  messages: [
    {
      role: 'user',
      content: 'Architect a microservices system for an e-commerce platform',
    },
  ],
  thinking: {
    type: 'adaptive',
    effort: 'high',
  },
});

console.log(response.content[0].text);

การทดสอบ Claude API ด้วย Apidog

การทดสอบ AI API อย่างมีประสิทธิภาพต้องอาศัยความเข้าใจโครงสร้างคำขอ/การตอบสนอง การจัดการการยืนยันตัวตน การดีบักข้อผิดพลาด และการวนซ้ำอย่างรวดเร็ว Apidog นำเสนอแพลตฟอร์มการพัฒนา API ที่ครอบคลุมซึ่งทำให้การทำงานกับ Claude Opus 4.6 เป็นเรื่องง่าย

ทำไมต้องใช้ Apidog สำหรับการพัฒนา Claude API?

1. ตัวสร้างคำขอแบบเห็นภาพ
แทนที่จะเขียนโค้ดซ้ำซ้อนเพื่อทดสอบการเรียก API ให้ใช้อินเทอร์เฟซแบบเห็นภาพของ Apidog เพื่อ:

กำหนดค่าส่วนหัว การยืนยันตัวตน และเนื้อหาคำขอ
บันทึกคำขอเป็นเทมเพลตที่ใช้ซ้ำได้
จัดระเบียบเอนด์พอยต์เป็นคอลเลกชัน
สร้างโค้ดสำหรับใช้งานจริงได้หลายภาษา

2. การจัดการสภาพแวดล้อม
จัดเก็บคีย์ API อย่างปลอดภัยในสภาพแวดล้อมการพัฒนา, staging และ production สลับระหว่างสภาพแวดล้อมได้ด้วยคลิกเดียว — ไม่ต้องแก้ไขโค้ด

3. การดีบักการตอบสนอง
ตรวจสอบการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ดูการใช้โทเค็น วัดเวลาแฝง และดีบักข้อผิดพลาดในการยืนยันตัวตนด้วยข้อความแสดงข้อผิดพลาดโดยละเอียด

4. การทำงานร่วมกันเป็นทีม
แชร์การกำหนดค่า Claude API กับทีมของคุณ รักษาประวัติเวอร์ชัน และจัดทำเอกสารรูปแบบการใช้งานเพื่อการนำไปใช้ที่สอดคล้องกัน

การแก้ไขปัญหาทั่วไป

ข้อผิดพลาดในการยืนยันตัวตน

ปัญหา: 401 Authentication Error

วิธีแก้ปัญหา:

ตรวจสอบว่าคีย์ API ของคุณถูกต้อง (ตรวจสอบช่องว่างที่นำหน้า/ตามหลัง)
ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคีย์ยังไม่ถูกเพิกถอนใน Console
ยืนยันว่าคุณใช้ส่วนหัว x-api-key (ไม่ใช่ Authorization)
ตรวจสอบว่าคีย์มีสิทธิ์ที่เหมาะสม

ทดสอบคีย์ของคุณ:

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{"model":"claude-opus-4-6","max_tokens":1024,"messages":[{"role":"user","content":"test"}]}'

การจำกัดอัตราการใช้งาน

ปัญหา: 429 Too Many Requests

วิธีแก้ปัญหา:

ใช้กลไก exponential backoff (ดูตัวอย่างโค้ดด้านบน)
ตรวจสอบการจำกัดอัตราการใช้งานใน Console (แตกต่างกันไปตามระดับ)
จัดกลุ่มคำขอเมื่อทำได้
ตรวจสอบส่วนหัว retry-after สำหรับเวลารอ
อัปเกรดระดับของคุณเพื่อเพิ่มขีดจำกัด

ส่วนหัวการจำกัดอัตราการใช้งาน:

response = client.messages.create(...)

# ตรวจสอบคำขอที่เหลือ (จากส่วนหัวการตอบสนอง)
print(f"Requests remaining: {response.headers.get('anthropic-ratelimit-requests-remaining')}")
print(f"Tokens remaining: {response.headers.get('anthropic-ratelimit-tokens-remaining')}")
print(f"Reset time: {response.headers.get('anthropic-ratelimit-requests-reset')}")

ความยาวบริบทเกินกำหนด

ปัญหา: 400 Bad Request - Context length exceeded

วิธีแก้ปัญหา:

ลดประวัติการสนทนา (เก็บเฉพาะข้อความล่าสุด)
สรุปข้อความเก่าก่อนส่ง
เปิดใช้งานการบีบอัดบริบท (คุณสมบัติเบต้า)
แบ่งเอกสารขนาดใหญ่ออกเป็นส่วนๆ
ขอสิทธิ์เข้าถึง 1M context beta หากจำเป็น

การตัดแต่งประวัติการสนทนา:

def trim_conversation(messages, max_tokens=150000):
    """เก็บเฉพาะข้อความล่าสุดที่พอดีกับ max_tokens"""
    # ประมาณคร่าวๆ: 1 โทเค็น ≈ 4 ตัวอักษร
    estimated_tokens = 0
    trimmed = []

    for message in reversed(messages):
        msg_tokens = len(message['content']) / 4
        if estimated_tokens + msg_tokens > max_tokens:
            break
        trimmed.insert(0, message)
        estimated_tokens += msg_tokens

    return trimmed

# ใช้ก่อนส่ง
conversation = trim_conversation(conversation)
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=2048,
    messages=conversation
)

ปัญหาหมดเวลา

ปัญหา: คำขอหมดเวลา

วิธีแก้ปัญหา:

เพิ่มการตั้งค่าการหมดเวลาของไคลเอนต์
ใช้การสตรีมสำหรับการตอบสนองที่ยาวนาน
ลด max_tokens ถ้าเป็นไปได้
ลดระดับความพยายามเพื่อการตอบสนองที่เร็วขึ้น
ตรวจสอบการเชื่อมต่อเครือข่าย

การตั้งค่าการหมดเวลาแบบกำหนดเอง:

from anthropic import Anthropic
import httpx

# สร้างไคลเอนต์ด้วยการหมดเวลาที่กำหนดเอง
client = Anthropic(
    api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"),
    timeout=httpx.Timeout(60.0, connect=10.0)  # รวม 60 วินาที, เชื่อมต่อ 10 วินาที
)

ไม่พบโมเดล

ปัญหา: 404 ไม่พบโมเดล: claude-opus-4-6

วิธีแก้ปัญหา:

ตรวจสอบการสะกดชื่อโมเดล (คำนึงถึงตัวพิมพ์เล็ก-ใหญ่)
ตรวจสอบว่า Opus 4.6 มีให้บริการในภูมิภาคของคุณหรือไม่
ยืนยันว่าบัญชีของคุณมีสิทธิ์เข้าถึง (อาจต้องอยู่ในรายชื่อรอ)
ลองใช้ส่วนหัวเวอร์ชัน API: anthropic-version: 2023-06-01

ตรวจสอบโมเดลที่มีอยู่:

# แสดงรายการโมเดลที่มีให้สำหรับบัญชีของคุณ
# (หมายเหตุ: ณ เดือนกุมภาพันธ์ 2026 ยังไม่มีเอนด์พอยต์รายการอย่างเป็นทางการ)
# ติดต่อฝ่ายสนับสนุนหากคุณไม่สามารถเข้าถึง claude-opus-4-6 ได้

บทสรุป

ตอนนี้คุณมีความรู้ที่จะใช้ Claude Opus 4.6 API ได้อย่างมีประสิทธิภาพแล้ว ตั้งแต่คำขอพื้นฐานไปจนถึงคุณสมบัติเอเจนต์ขั้นสูง คู่มือนี้จะช่วยให้คุณพร้อม

พร้อมที่จะสร้างด้วย Claude Opus 4.6 แล้วหรือยัง? เริ่มต้นทดสอบการรวม API ของคุณด้วย Apidog—แพลตฟอร์มแบบครบวงจรสำหรับการพัฒนา API ที่ทำให้การยืนยันตัวตนง่ายขึ้น จัดการสภาพแวดล้อม และสร้างโค้ดสำหรับใช้งานจริงจากคำขอที่คุณสร้าง

ปุ่ม