Python 调用 Claude API 完整指南：同步、流式、异步三种模式详解

前置准备

本教程使用 Clawonetoken 作为 API 中转站，无需科学上网即可在国内直接调用 Claude API。如果你还不了解 AI API 中转站的工作原理，可以先阅读 什么是 AI API 中转站？

安装依赖：

pip install openai  # 使用 OpenAI 兼容接口调用 Claude
# 或使用官方 SDK
pip install anthropic

方式一：使用 OpenAI 兼容接口（推荐）

Clawonetoken 提供完全兼容 OpenAI 格式的接口，无需修改现有代码结构：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-clawonetoken-key",
    base_url="https://api.clawonetoken.com/v1"
)

# 同步调用
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的 Python 开发助手。"},
        {"role": "user", "content": "请帮我写一个快速排序算法，并加上详细注释。"}
    ],
    max_tokens=2000,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

方式二：流式输出（Streaming）

流式输出可以让用户看到实时生成的内容，适合长文本生成场景：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-clawonetoken-key",
    base_url="https://api.clawonetoken.com/v1"
)

# 流式输出
with client.chat.completions.stream(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    messages=[{"role": "user", "content": "请写一篇关于人工智能的 500 字文章"}],
    max_tokens=1000
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

print()  # 换行

方式三：异步并发调用

当需要同时处理多个请求时，使用异步模式可以大幅提升吞吐量：

import asyncio
from openai import AsyncOpenAI

client = AsyncOpenAI(
    api_key="your-clawonetoken-key",
    base_url="https://api.clawonetoken.com/v1"
)

async def ask_claude(question: str) -> str:
    response = await client.chat.completions.create(
        model="claude-3-5-sonnet-20241022",
        messages=[{"role": "user", "content": question}],
        max_tokens=500
    )
    return response.choices[0].message.content

async def main():
    questions = [
        "Python 和 JavaScript 的主要区别是什么？",
        "什么是 RESTful API？",
        "解释一下什么是装饰器模式"
    ]
    
    # 并发发送所有请求
    results = await asyncio.gather(*[ask_claude(q) for q in questions])
    
    for q, r in zip(questions, results):
        print(f"Q: {q}")
        print(f"A: {r[:100]}...")
        print()

asyncio.run(main())

Claude 模型选择建议

如果你想了解 Claude 与 GPT-4o、DeepSeek 的性能对比，可以参考 2025 年主流大模型横向对比。

错误处理最佳实践

from openai import OpenAI, RateLimitError, APITimeoutError
import time

client = OpenAI(
    api_key="your-clawonetoken-key",
    base_url="https://api.clawonetoken.com/v1"
)

def call_with_retry(messages, model="claude-3-5-sonnet-20241022", max_retries=3):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = client.chat.completions.create(
                model=model,
                messages=messages,
                max_tokens=1000,
                timeout=30
            )
            return response.choices[0].message.content
        except RateLimitError:
            wait_time = 2 ** attempt  # 指数退避
            print(f"速率限制，{wait_time}s 后重试...")
            time.sleep(wait_time)
        except APITimeoutError:
            print(f"请求超时，重试 {attempt + 1}/{max_retries}")
    raise Exception("达到最大重试次数")