如何获取及配置访问Claude 3.7 Sonnet API？

Claude 3.7 Sonnet 由 Anthropic 开发，是一个强大的人工智能模型，以其先进的推理和编码能力而闻名。访问其 API 打开了将这一尖端技术集成到您的应用程序中的大门，从自动执行复杂任务到生成富有洞察力的响应。在本指南中，我将向您介绍获取及配置访问 Claude 3.7 Sonnet API 的步骤。

Claude 3.7 Sonnet有哪些新功能？

Claude 3.7 Sonnet 不仅在性能方面，而且在准确性和逻辑性方面都超越了其前代产品。其中最大的亮点如下

1. 混合推理架构

与早期型号不同，Claude 3.7 引入了双模处理技术：

• 即时响应：用于摘要、事实核查和问答等查询。
• 扩展推理：用于代码生成、基于逻辑的决策和多步骤问题解决等更复杂的活动。

这种用例优化融合了不同的用例，在平衡来电和真正的深度推理时也只是优化了速度。

2. API增强与开发人员灵活性

Claude 3.7 允许开发人员在 API 下通过推理的速度或深度来控制处理时间，从而使其具有成本效益，以满足所有应用程序或项目的要求。开发人员现在可以

• 设置 API 调用的处理时间界限。
• 针对不同应用改变模型行为。
• 根据任务的复杂程度，对克劳德进行深度推理。

3. 性能和准确性提升

• 响应速度比 Claude 3 快 20%-30%。
• 现在，涉及编码、数学和分析的基于逻辑的工作执行效率提高了 15%。
• 为大容量 API 用户降低 40% 的成本。
• 由于 提高了上下文感知能力，响应效果更好 。

4. 增强的视觉功能

现在，Claude 3.7 Sonnet 能够查看图像，提取它所理解的信息，并对视觉传达的内容进行推理。

5. 让思维更准确、更透明

Claude 3.7 Sonnet 在回答复杂问题时，通过更好的可视性一步步阐明推理，这一点也得到了改进。

如何使用Claude 3.7 Sonnet API接口？

将 Claude 3.7 集成到您的应用程序中非常简单。请按照以下步骤开始使用：

Step 1: 获取API访问权限

1. 在 Anthropic的开发人员门户网站 注册 API 访问权限。。
2. 在您的账户控制面板中生成一个 API 密钥。

Step 2: 安装所需的库

如果您使用 Python，请安装必要的库：

pip install anthropic

Step 3: 调用API接口

查询 Claude 的基本示例：

import anthropic
client = anthropic.Anthropic() 
message = client.messages.create( 
model="claude-3-7-sonnet-20250219", 
max_tokens=1000, temperature=1, 
system="You are a world-class poet. Respond only with short poems.", 
messages=[ 
{ 
"role": "user", 
"content": [ 
{ 
"type": "text", 
"text": "Why is the ocean salty?" 
} 
] 
} 
   ] 
) 
print(message.content)

此 API 调用实时发送查询并检索 Claude 的响应。

Step 4: 根据用例进行微调

开发人员可以通过以下方式优化 API 调用

• 为创造性调整 temperature settings（温度设置）。
• 为复杂查询启用 extended reasoning（扩展推理）。
• 使用 structured prompts（结构化提示）以提高准确性。

测试Claude 3.7 Sonnet API功能

现在，让我们用实际场景来测试 Claude：

测试 1：图像分析 – 印度 vs 巴基斯坦板球比赛

以印度 vs 巴基斯坦冠军杯比赛为例，克劳德将看到一张图片，并被要求提供重要细节。

• 识别球员、球场和赛事细节。
• 总结比赛场景（例如，“印度队在最后一局中落后 5 个小门”）。
• 从记分牌中提取文字。

输入图像:

输入代码: 

import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
   model="claude-3-7-sonnet-20250219",
   max_tokens=1024,
   messages=[
       {
           "role": "user",
           "content": [
               {
                   "type": "image",
                   "source": {
                       "type": "base64",
                       "media_type": image1_media_type,
                       "data": image1_data,
                   },
               },
               {
                   "type": "text",
                   "text": "You are analyzing an image from the India vs Pakistan Champions Trophy 2025 match. "
                       "Extract and summarize the most relevant insights in the following structured order:\n\n"
                       "1️⃣ **Match Overview**: Identify the teams, tournament, stadium, and year.\n"
                       "2️⃣ **Key Players**: Recognize any visible players based on jerseys, number, and positioning.\n"
                       "3️⃣ **Match Context**: Determine which team is batting, the current score, overs, and any visible scoreboard data.\n"
                       "4️⃣ **Text Extraction**: If a scoreboard or banners are visible, extract relevant text (e.g., scores, team names, advertisements).\n"
                       "5️⃣ **Atmosphere & Crowd**: Describe the overall scene (e.g., crowd intensity, celebrations, flags, banners).\n"
                       "6️⃣ **Highlight Events**: Identify any key moments such as a boundary, wicket, appeal, or fielder's action.\n\n"
                       "⚠️ **Ensure factual accuracy by only describing visible elements. Avoid assumptions.**"
               }
           ],
       }
   ],
)
display(Markdown(message.content[0].text))

输出:

测试 2：通过逻辑推理解决问题

我们为 Claude 设置了一个多阶段问题的挑战：

“一列火车以每小时 80 英里的速度从纽约开往芝加哥。另一列火车以每小时 70 英里的速度从芝加哥开往纽约。它们相距 800 英里。它们何时相遇？

Claude 将使用逐步逻辑推理的方法分解问题 .

输入代码:

output = anthropic.Anthropic().messages.create(
   model="claude-3-7-sonnet-20250219",
   max_tokens=1024,
   messages=[
       {"role": "user",
        "content": """
               A train leaves New York heading toward Chicago at 80 mph.
               Another train leaves Chicago for New York at 70 mph.
               They are 800 miles apart. When do they meet?
               """
               }
   ]
)
display(Markdown(output.content[0].text))

输出:

测试 3：HTML动画 – 弹球模拟

接下来，我们将请 Claude 制作一些 HTML 动画：

“编写一个 HTML CSS+JavaScript 程序，模拟一个球在一系列嵌套圆圈内弹跳；每个圆圈都有一个开口。每当小球触碰到一个极限时，内部就会打开，然后小球就会跟随重力和动量运动”。

这项测试将展示 Claude 的以下能力：

• 生成功能性、交互式网页代码。
• 模拟物理动画。
• 确保 HTML/CSS/JS 中的逻辑和语法正确无误。

输入代码:

output = anthropic.Anthropic().messages.create(
   model="claude-3-7-sonnet-20250219",
   max_tokens=1024,
   messages=[
       {"role": "user",
        "content": """
               Write an HTML CSS+JavaScript program, simulating a ball that
               bounces inside a circle;
               the ball follows gravity and momentum.
               """
               }
   ]
)
display(Markdown(output.content[0].text))

输出图像:

输出:

小结

Claude 3.7 Sonnet 不仅仅是另一种人工智能模型，它在推理能力、准确性和适应性方面都取得了重大进步。它能够在即时响应和扩展思考之间无缝切换，这使它成为开发人员的首选。以下是文章的主要观点：

• 具有混合推理功能的更智能 API，兼顾速度与深度。
• 通过板球比赛分析证明了图像理解能力。
• 通过基于逻辑的查询展示解决问题的效率。
• 通过交互式物理模拟展示 HTML 代码生成。

随着人工智能的飞速发展，Claude 3.7 Sonnet 作为一款可靠、透明和多功能的工具脱颖而出。无论您是工程师、研究人员还是企业领导，它都能为您在工作中利用先进的人工智能提供完美的解决方案。