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title: Python SDK
url: https://platform.claude.com/docs/zh-TW/cli-sdks-libraries/sdks/python
description: 安裝並設定 Anthropic Python SDK，支援同步與非同步用戶端
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Anthropic Python SDK 讓您可以從 Python 應用程式方便地存取 Claude API。它同時支援同步與非同步操作、「streaming」（串流），以及與 Amazon Bedrock、Claude Platform on AWS、Google Cloud 和 Microsoft Foundry 的整合。

<Info>
  如需附有程式碼範例的 API 功能文件，請參閱 [API 參考](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/api/overview)。本頁涵蓋 Python 專屬的 SDK 功能與設定。
</Info>

## 安裝

```bash
pip install anthropic
```

若需要特定平台的整合或更佳的非同步效能，請搭配 extras 安裝：

```bash
# 用於 Amazon Bedrock 支援
pip install "anthropic[bedrock]"

# 用於 Google Cloud 支援
pip install "anthropic[vertex]"

# 用於 Claude Platform on AWS 支援
pip install "anthropic[aws]"

# Microsoft Foundry 支援已包含在基礎套件中

# 用於透過 aiohttp 提升非同步效能
pip install "anthropic[aiohttp]"
```

## 需求

需要 Python 3.10 或更新版本。如果您是從 SDK 的 0.x 版本升級，請參閱 [v1 遷移指南](https://github.com/anthropics/anthropic-sdk-python/blob/main/MIGRATION.md)以了解重大變更清單。

## 使用方式

```python
import os
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    # 這是預設值，可以省略
    api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"),
)

message = client.messages.create(
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Hello, Claude",
        }
    ],
    model="claude-opus-5-5",
)

for block in message.content:
    if block.type == "text":
        print(block.text)
```

<Tip>
  建議使用 [python-dotenv](https://pypi.org/project/python-dotenv/) 將 `ANTHROPIC_API_KEY="my-anthropic-api-key"` 加入您的 `.env` 檔案，如此您的「API key」（API 金鑰）就不會被儲存在原始碼版本控制中。
</Tip>

如需了解包括 Workload Identity Federation（工作負載身分聯合）在內的驗證選項，請參閱[驗證](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/manage-claude/authentication)。如果您的 API 金鑰是可存取多個工作區的[個人或服務帳戶金鑰](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/manage-claude/authentication#key-types)，請在 `anthropic-workspace-id` 請求標頭中設定工作區 ID；[選擇工作區](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/manage-claude/authentication#select-a-workspace)說明了此 SDK 的逐請求選項。

## 非同步使用方式

```python
import os
import asyncio
from anthropic import AsyncAnthropic

client = AsyncAnthropic(
    api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"),
)


async def main() -> None:
    message = await client.messages.create(
        max_tokens=1024,
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": "Hello, Claude",
            }
        ],
        model="claude-opus-5-5",
    )
    print(message.content)


asyncio.run(main())
```

### 使用 aiohttp 以獲得更佳的並行效能

為了提升非同步效能，您可以使用 `aiohttp` HTTP 後端來取代預設的 `httpx2`：

```python
import os
import asyncio
from anthropic import AsyncAnthropic, DefaultAioHttpClient


async def main() -> None:
    async with AsyncAnthropic(
        api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"),
        http_client=DefaultAioHttpClient(),
    ) as client:
        message = await client.messages.create(
            max_tokens=1024,
            messages=[
                {
                    "role": "user",
                    "content": "Hello, Claude",
                }
            ],
            model="claude-opus-5-5",
        )
        print(message.content)


asyncio.run(main())
```

## 串流回應

SDK 支援使用「Server-Sent Events」（伺服器傳送事件），即 SSE 來串流回應。

```python
client = Anthropic()

stream = client.messages.create(
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Hello, Claude",
        }
    ],
    model="claude-opus-5-5",
    stream=True,
)
for event in stream:
    print(event.type)
```

非同步用戶端使用完全相同的介面：

```python
client = AsyncAnthropic()

stream = await client.messages.create(
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Hello, Claude",
        }
    ],
    model="claude-opus-5-5",
    stream=True,
)
async for event in stream:
    print(event.type)
```

### 串流輔助工具

SDK 也提供使用 context manager 的串流輔助工具，可存取累積的文字與最終訊息：

```python
async def main() -> None:
    async with client.messages.stream(
        max_tokens=1024,
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": "Say hello there!",
            }
        ],
        model="claude-opus-5-5",
    ) as stream:
        async for text in stream.text_stream:
            print(text, end="", flush=True)
        print()

        message = await stream.get_final_message()
        print(message.to_json())


asyncio.run(main())
```

使用 `client.messages.stream(...)` 進行串流會提供各種輔助工具，包括累積功能與 SDK 專屬事件。

或者，您也可以使用 `client.messages.create(..., stream=True)`，它只會回傳串流中事件的可迭代物件，並且使用較少的記憶體（它不會為您建立最終訊息物件）。

## Token 計數

您可以透過回應的 `usage` 屬性查看特定請求的確切用量：

```python
message = client.messages.create(...)
print(message.usage)
# Usage(input_tokens=25, output_tokens=13)
```

您也可以在發出請求之前計算 token 數量：

```python
count = client.messages.count_tokens(
    model="claude-opus-5-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, world"}],
)
print(count.input_tokens)  # 10
```

## 工具使用

此 SDK 支援「tool use」（工具使用），也稱為函式呼叫。如需更多詳細資訊，請參閱[使用 Claude 進行工具使用](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/agents-and-tools/tool-use/overview)。

### 工具輔助工具

SDK 提供輔助工具，可將工具定義為純 Python 函式並執行。`@beta_tool` 裝飾器會根據函式簽章與 docstring 產生工具結構描述：

```python
import json
from anthropic import Anthropic, beta_tool

client = Anthropic()


@beta_tool
def get_weather(location: str) -> str:
    """Get the weather for a given location.

    Args:
        location: The city and state, for example, San Francisco, CA
    Returns:
        A JSON-encoded string with the location, temperature, and weather condition.
    """
    return json.dumps(
        {
            "location": location,
            "temperature": "68°F",
            "condition": "Sunny",
        }
    )


# 使用 tool_runner 自動處理工具呼叫
runner = client.beta.messages.tool_runner(
    max_tokens=1024,
    model="claude-opus-5-5",
    tools=[get_weather],
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What is the weather in SF?"},
    ],
)
for message in runner:
    print(message)
```

每次迭代都會發出一次 API 請求。如果回應中包含對指定工具之一的呼叫，該工具會自動被呼叫，其結果會在下一次迭代中直接回傳給模型。

若要透過此 SDK 執行瀏覽器使用工具或電腦使用工具，請參閱[使用 SDK 工具集進行瀏覽器與電腦操作](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/agents-and-tools/tool-use/browser-use-sdk)。

## 訊息批次

此 SDK 在 `client.messages.batches` 下支援[批次處理](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/build-with-claude/batch-processing)。

### 建立批次

Message Batches 接受一個請求陣列，其中每個物件都有一個 `custom_id` 識別碼，以及與標準 Messages API 相同的請求 `params`：

```python
client.messages.batches.create(
    requests=[
        {
            "custom_id": "my-first-request",
            "params": {
                "model": "claude-opus-5-5",
                "max_tokens": 1024,
                "messages": [{"role": "user", "content": "Hello, world"}],
            },
        },
        {
            "custom_id": "my-second-request",
            "params": {
                "model": "claude-opus-5-5",
                "max_tokens": 1024,
                "messages": [{"role": "user", "content": "Hi again, friend"}],
            },
        },
    ]
)
```

### 從批次取得結果

一旦 Message Batch 處理完成（以 `.processing_status == 'ended'` 表示），您就可以使用 `.batches.results()` 存取結果：

```python
client = anthropic.Anthropic()
batch_id = "batch_abc123"
result_stream = client.messages.batches.results(batch_id)
for entry in result_stream:
    if entry.result.type == "succeeded":
        print(entry.result.message.content)
```

## 檔案上傳

對應於檔案上傳的請求參數可以用多種不同形式傳入：

* `PathLike` 物件（例如 `pathlib.Path`）
* `(filename, content, content_type)` 形式的 tuple
* `BinaryIO` 類檔案物件

```python
from pathlib import Path
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()

# 使用檔案路徑上傳
client.files.upload(
    file=Path("/path/to/file"),
)

# 使用位元組上傳
client.files.upload(
    file=("file.txt", b"my bytes", "text/plain"),
)
```

非同步用戶端使用完全相同的介面。如果您傳入 `PathLike` 實例，檔案內容會自動以非同步方式讀取。

## 錯誤處理

當函式庫無法連線至 API，或 API 回傳非成功狀態碼（即 4xx 或 5xx 回應）時，會拋出 `APIError` 的子類別：

```python
import anthropic
# ...
try:
    message = client.messages.create(
        max_tokens=1024,
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": "Hello, Claude",
            }
        ],
        model="claude-opus-5-5",
    )
except anthropic.APIConnectionError as e:
    print("The server could not be reached")
    print(e.__cause__)  # an underlying Exception, likely raised within httpx2
except anthropic.RateLimitError as e:
    print("A 429 status code was received; we should back off a bit.")
except anthropic.APIStatusError as e:
    print("Another non-200-range status code was received")
    print(e.status_code)
    print(e.response)
```

錯誤代碼如下：

| 狀態碼   | 錯誤類型                       |
| ----- | -------------------------- |
| 400   | `BadRequestError`          |
| 401   | `AuthenticationError`      |
| 403   | `PermissionDeniedError`    |
| 404   | `NotFoundError`            |
| 409   | `ConflictError`            |
| 422   | `UnprocessableEntityError` |
| 429   | `RateLimitError`           |
| >=500 | `InternalServerError`      |
| N/A   | `APIConnectionError`       |

## 請求 ID

> 如需更多關於除錯請求的資訊，請參閱[請求 ID](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/api/errors#request-id)。

SDK 中所有物件回應都提供 `_request_id` 屬性，該屬性取自 `request-id` 回應標頭，讓您可以快速記錄失敗的請求並回報給 Anthropic。

```python
message = client.messages.create(
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}],
    model="claude-opus-5-5",
)
print(message._request_id)  # e.g., req_018EeWyXxfu5pfWkrYcMdjWG
```

<Note>
  與其他使用 `_` 前綴的屬性不同，`_request_id` 屬性是公開的。除非另有文件說明，所有其他 `_` 前綴的屬性、方法與模組皆為私有。
</Note>

## 重試

某些錯誤預設會自動重試 2 次，並採用短暫的指數退避。連線錯誤（例如因網路連線問題所致）、408 Request Timeout、409 Conflict、429 Rate Limit 以及 >=500 的內部錯誤預設都會重試。

您可以使用 `max_retries` 選項來設定或停用此行為：

```python
# 為所有請求設定預設值：
client = Anthropic(
    max_retries=0,  # default is 2
)

# 或者，針對個別請求進行設定：
client.with_options(max_retries=5).messages.create(
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}],
    model="claude-opus-5-5",
)
```

## 逾時

請求預設在 10 分鐘後逾時。您可以使用 `timeout` 選項進行設定，它接受浮點數或 `httpx2.Timeout` 物件：

```python
import httpx2
from anthropic import Anthropic

# 為所有請求設定預設值：
client = Anthropic(
    timeout=20.0,  # 20 seconds (default is 10 minutes)
)

# 更細緻的控制：
client = Anthropic(
    timeout=httpx2.Timeout(60.0, read=5.0, write=10.0, connect=2.0),
)

# 針對個別請求覆寫：
client.with_options(timeout=5.0).messages.create(
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}],
    model="claude-opus-5-5",
)
```

逾時時，SDK 會拋出 `APITimeoutError`。

請注意，逾時的請求[預設會重試兩次](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/cli-sdks-libraries/sdks/python#retries)。

## 長時間請求

<Warning>
  對於執行時間較長的請求，請考慮使用串流 [Messages API](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/cli-sdks-libraries/sdks/python#streaming-responses)。
</Warning>

避免在未使用串流的情況下設定較大的 `max_tokens` 值。某些網路可能會在一段時間後中斷閒置連線，這可能導致請求失敗或在未收到 Anthropic 回應的情況下[逾時](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/cli-sdks-libraries/sdks/python#timeouts)。

如果非串流請求預期耗時超過約 10 分鐘，SDK 會拋出 `ValueError`。傳入 `stream=True` 或在用戶端或請求層級覆寫 `timeout` 選項可停用此錯誤。

若非串流請求的預期「latency」（延遲）超過[逾時](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/cli-sdks-libraries/sdks/python#timeouts)時間，將導致用戶端在未收到回應的情況下終止連線並重試。

SDK 會設定 [TCP socket keep-alive](https://tldp.org/HOWTO/TCP-Keepalive-HOWTO/overview.html) 選項，以降低某些網路上閒置連線逾時的影響。您可以透過向用戶端傳入自訂的 `http_client` 選項來覆寫此設定。

## 自動分頁

Claude API 中的列表方法是分頁的。您可以使用 `for` 語法來迭代所有頁面中的項目：

```python
client = Anthropic()

all_batches = []
# 視需要自動擷取更多頁面。
for batch in client.messages.batches.list(limit=20):
    all_batches.append(batch)
print(all_batches)
```

非同步迭代：

```python
async def main() -> None:
    all_batches = []
    async for batch in client.messages.batches.list(limit=20):
        all_batches.append(batch)
    print(all_batches)


asyncio.run(main())
```

或者，您可以使用 `.has_next_page()`、`.next_page_info()` 或 `.get_next_page()` 方法，以更細緻地控制頁面操作：

```python
first_page = await client.messages.batches.list(limit=20)

if first_page.has_next_page():
    print(f"will fetch next page using these details: {first_page.next_page_info()}")
    next_page = await first_page.get_next_page()
    print(f"number of items we just fetched: {len(next_page.data)}")

# 非同步以外的用法請移除 `await`。
```

或直接操作回傳的資料：

```python
first_page = await client.messages.batches.list(limit=20)

print(f"next page cursor: {first_page.last_id}")
for batch in first_page.data:
    print(batch.id)

# 非同步以外的用法請移除 `await`。
```

## 預設標頭

SDK 會自動傳送設為 `2023-06-01` 的 `anthropic-version` 標頭。

如有需要，您可以在用戶端物件上或針對個別請求設定預設標頭來覆寫它。

<Warning>
  覆寫預設標頭可能導致 SDK 中出現不正確的型別以及其他非預期或未定義的行為。
</Warning>

```python
# 為用戶端上的所有請求設定預設標頭
client = Anthropic(
    default_headers={"anthropic-version": "My-Custom-Value"},
)

# 或針對個別請求覆寫
client.messages.with_raw_response.create(
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}],
    model="claude-opus-5-5",
    extra_headers={"anthropic-version": "My-Custom-Value"},
)
```

## 型別系統

### 請求參數

巢狀請求參數為 [TypedDicts](https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.TypedDict)。回應為 [Pydantic 模型](https://docs.pydantic.dev)，它們也具有輔助方法，可用於序列化回 JSON 等操作（[`v1`](https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/models/)、[`v2`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/)）。

具型別的請求與回應可在您的編輯器中提供自動完成與文件說明。如果您希望在 VS Code 中看到型別錯誤以便更早發現錯誤，請將 `python.analysis.typeCheckingMode` 設為 `basic`。

### 回應模型

若要將 Pydantic 模型轉換為字典，請使用輔助方法：

```python
message = client.messages.create(...)

# 轉換為 JSON 字串
json_str = message.to_json()

# 轉換為字典
data = message.to_dict()
```

### 處理 null 與缺少的欄位

在回應中，您可以區分明確為 `null` 的欄位與未回傳（缺少）的欄位：

```python
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-5-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
if response.my_field is None:
    if "my_field" not in response.model_fields_set:
        print("field was not in the response")
    else:
        print("field was null")
```

## 進階使用方式

### 存取原始回應資料（例如標頭）

`httpx2` 回傳的「原始」`Response` 可透過用戶端上的 `.with_raw_response` 屬性存取。這對於存取回應標頭或其他中繼資料很有用：

```python
client = Anthropic()

response = client.messages.with_raw_response.create(
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}],
    model="claude-opus-5-5",
)

print(response.headers.get("request-id"))
message = (
    response.parse()
)  # get the object that `messages.create()` would have returned
print(message.content)
```

這些方法會回傳 `APIResponse` 物件。在非同步用戶端上，它們會回傳 `AsyncAPIResponse`，且 `.parse()`、`.read()`、`.text()` 與 `.json()` 必須使用 await。

### 串流回應主體

`.with_raw_response` 方式會在您發出請求時立即讀取完整的回應主體。若要改為串流回應主體，請使用 `.with_streaming_response`，它需要 context manager，並且只有在您呼叫 `.read()`、`.text()`、`.json()`、`.iter_bytes()`、`.iter_text()`、`.iter_lines()` 或 `.parse()` 時才會讀取回應主體。在非同步用戶端中，這些是非同步方法。

```python
with client.messages.with_streaming_response.create(
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}],
    model="claude-opus-5-5",
) as response:
    print(response.headers.get("request-id"))

    for line in response.iter_lines():
        print(line)
```

必須使用 context manager，以確保回應能可靠地被關閉。

### 日誌記錄

SDK 使用標準函式庫的 `logging` 模組。

您可以將環境變數 `ANTHROPIC_LOG` 設為 `debug` 或 `info` 來啟用日誌記錄：

```bash
export ANTHROPIC_LOG=debug
```

### 發出自訂／未記載於文件的請求

此函式庫具有型別定義，以便方便地存取已記載於文件的 API。如果您需要存取未記載於文件的端點、參數或回應屬性，仍然可以使用此函式庫。

#### 未記載於文件的端點

若要向未記載於文件的端點發出請求，您可以使用 `client.get`、`client.post` 及其他 HTTP 動詞。發出這些請求時，會遵循用戶端上的選項（例如重試）。

```python
import httpx2

response = client.post(
    "/foo",
    cast_to=httpx2.Response,
    body={"my_param": True},
)

print(response.json())
```

#### 未記載於文件的請求參數

如果您想明確傳送額外的參數，可以使用 `extra_query`、`extra_body` 與 `extra_headers` 請求選項。

<Warning>
  `extra_` 參數會覆寫同名的已記載參數。基於安全考量，請確保這些方法僅用於受信任的輸入資料。
</Warning>

#### 未記載於文件的回應屬性

若要存取未記載於文件的回應屬性，您可以像 `response.unknown_prop` 這樣存取額外欄位。您也可以透過 `response.model_extra` 以 dict 形式取得 Pydantic 模型上的所有額外欄位。

### 設定 HTTP 用戶端

SDK 使用 [httpx2](https://httpx2.pydantic.dev)（一個與 `httpx` API 相容的分支）傳送請求。若要自訂 HTTP 用戶端（包括代理與傳輸層），請將您自己的 [httpx2 用戶端](https://httpx2.pydantic.dev/api/#client)作為 `http_client` 傳入：

```python
import httpx2
from anthropic import Anthropic, DefaultHttpxClient

client = Anthropic(
    # 或使用 `ANTHROPIC_BASE_URL` 環境變數
    base_url="http://my.test.server.example.com:8083",
    http_client=DefaultHttpxClient(
        proxy="http://my.test.proxy.example.com",
        transport=httpx2.HTTPTransport(local_address="0.0.0.0"),
    ),
)
```

您也可以使用 `with_options()` 針對個別請求自訂用戶端：

```python
client.with_options(http_client=DefaultHttpxClient(...))
```

<Note>
  請使用 `DefaultHttpxClient` 與 `DefaultAsyncHttpxClient`，而非原始的 `httpx2.Client` 與 `httpx2.AsyncClient`，以確保保留 SDK 的預設設定（例如逾時與連線限制）。`http_client` 引數必須是 `httpx2` 用戶端。傳入來自獨立 `httpx` 套件的用戶端會拋出 `TypeError`。
</Note>

會修補 `httpx` 本身的追蹤與模擬工具，例如 OpenTelemetry 的 `HTTPXClientInstrumentor`、Sentry 的 `httpx` 整合、`respx` 或 `pytest-httpx`，預設看不到 SDK 的請求。若要使用它們，請在啟動時、任何程式匯入 `httpx` 之前呼叫一次 `httpx2.alias_httpx()`。這會讓整個行程中的 `import httpx` 解析為 `httpx2`。

### 管理 HTTP 資源

預設情況下，函式庫會在用戶端被[垃圾回收](https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#object.__del__)時關閉底層 HTTP 連線。如有需要，您可以使用 `.close()` 方法手動關閉用戶端，或使用在離開時自動關閉的 context manager。

```python
with Anthropic() as client:
    message = client.messages.create(...)

# HTTP 用戶端會自動關閉
```

## Beta 功能

Beta 功能會在正式發布前提供，以取得早期回饋並測試新功能。您可以在[功能總覽](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/build-with-claude/overview)中查看 Claude 所有功能與工具的可用性。

您可以透過用戶端的 `beta` 屬性存取大多數 beta API 功能。若要啟用特定的 beta 功能，您需要在建立訊息時將適當的 [beta 標頭](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/api/beta-headers)加入 `betas` 欄位。

例如，若要啟用[上下文編輯](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/build-with-claude/context-editing)：

```python
client = Anthropic()

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}],
    betas=["context-management-2025-06-27"],
)
```

## 平台整合

<Note>
  如需附有程式碼範例的詳細平台設定指南，請參閱：

  * [Amazon Bedrock](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/build-with-claude/claude-in-amazon-bedrock)
  * [Amazon Bedrock（Opus 4.6 及更早版本）](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/build-with-claude/claude-on-amazon-bedrock-legacy)
  * [Claude Platform on AWS](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/build-with-claude/claude-platform-on-aws)
  * [Google Cloud](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/build-with-claude/claude-on-vertex-ai)
  * [Microsoft Foundry](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/build-with-claude/claude-in-microsoft-foundry)
</Note>

全部五個用戶端類別都包含在基礎 `anthropic` 套件中：

| 提供者                           | 用戶端                                            | 額外相依套件                             |
| ----------------------------- | ---------------------------------------------- | ---------------------------------- |
| Agent Platform                | `from anthropic import AnthropicVertex`        | `pip install "anthropic[vertex]"`  |
| Bedrock                       | `from anthropic import AnthropicBedrockMantle` | `pip install "anthropic[bedrock]"` |
| Bedrock（`bedrock-runtime` 路徑） | `from anthropic import AnthropicBedrock`       | `pip install "anthropic[bedrock]"` |
| Claude Platform on AWS        | `from anthropic import AnthropicAWS`           | `pip install "anthropic[aws]"`     |
| Foundry                       | `from anthropic import AnthropicFoundry`       | 無                                  |

`AnthropicAWS` 用戶端目前為 beta 版。請將 `workspace_id` 傳入建構函式，或設定 `ANTHROPIC_AWS_WORKSPACE_ID` 環境變數。

新專案請使用 `AnthropicBedrockMantle`；`AnthropicBedrock` 則保留給使用 Bedrock `InvokeModel` API 的既有應用程式。

## 語意化版本

此套件大致遵循 [SemVer](https://semver.org/spec/v2.0.0.html) 慣例，但某些不向後相容的變更可能會以次要版本發布：

1. 僅影響靜態型別、不破壞執行期行為的變更。
2. 對函式庫內部的變更，這些內部在技術上是公開的，但並非預期或記載供外部使用。
3. 實務上預期不會影響絕大多數使用者的變更。

### 確認已安裝的版本

如果您已升級至最新版本，卻沒有看到預期的新功能，您的 Python 環境很可能仍在使用較舊的版本。您可以透過以下方式確認執行期所使用的版本：

```python
print(anthropic.__version__)
```

## 其他資源

* [GitHub 儲存庫](https://github.com/anthropics/anthropic-sdk-python)
* [API 參考](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/api/overview)
* [串流訊息](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/build-with-claude/streaming)
* [使用 Claude 進行工具使用](https://platform.claude.com/docs/zh-TW/agents-and-tools/tool-use/overview)