Anthropic Java SDK 使用教程
2025-05-21 11:53:02作者:卓艾滢Kingsley
1. 项目介绍
Anthropic Java SDK 是一个开源库,它为 Java 应用程序提供了方便的访问Anthropic REST API的接口。Anthropic REST API 是一个提供自然语言处理能力的接口,用户可以通过这个API来实现文本生成、问答、翻译等自然语言处理任务。
2. 项目快速启动
环境准备
确保你的开发环境已经安装了 JDK 8 或更高版本。
添加依赖
Gradle
在 build.gradle 文件中添加以下依赖:
implementation('com.anthropic:anthropic-java:1.4.0')
Maven
在 pom.xml 文件中添加以下依赖:
<dependency>
<groupId>com.anthropic</groupId>
<artifactId>anthropic-java</artifactId>
<version>1.4.0</version>
</dependency>
初始化客户端
import com.anthropic.client.AnthropicClient;
import com.anthropic.client.okhttp.AnthropicOkHttpClient;
// 使用环境变量配置客户端
AnthropicClient client = AnthropicOkHttpClient.fromEnv();
或者,如果你想手动配置客户端:
AnthropicClient client = AnthropicOkHttpClient.builder()
.apiKey("my-anthropic-api-key")
.build();
确保将 "my-anthropic-api-key" 替换为你的Anthropic API密钥。
发送请求
以下是一个发送请求到Anthropic API并获取响应的示例:
import com.anthropic.models.messages.Message;
import com.anthropic.models.messages.MessageCreateParams;
import com.anthropic.models.messages.Model;
MessageCreateParams params = MessageCreateParams.builder()
.maxTokens(1024L)
.addUserMessage("你好,Anthropic")
.model(Model.CLAUDE_3_7_SONNET_LATEST)
.build();
Message message = client.messages().create(params);
3. 应用案例和最佳实践
在开发应用程序时,以下是一些最佳实践:
- 避免创建多个客户端实例:每个客户端实例都有自己的连接池和线程池,共享这些资源可以更高效。
- 长请求处理:对于预期可能超过10分钟的长请求,建议使用流式处理或适当配置请求超时,以避免网络问题导致请求失败。
- 不可变性:SDK 中的每个类一旦创建后就是不可变的,可以通过
toBuilder()方法来创建修改过的副本。
4. 典型生态项目
目前,Anthropic Java SDK 的生态中并没有特别多的开源项目,但是你可以查找与Anthropic API相关联的项目,例如用于集成Anthropic服务的Web框架插件、桌面应用程序等,以便更好地在你的应用中集成Anthropic的功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218