文本生成（Anthropic Messages 协议）

接口概述

使用 Anthropic Messages 格式进行纯文本对话生成。该协议与 OpenAI Chat Completions 有几处关键差异，接入前请留意：

• 系统提示词走顶层 system 参数，不是 messages 数组里的 system 角色。
• max_tokens 是必填参数，每个请求都要显式指定。
• 开启思考模式时，响应里会多出 thinking 类型的内容块；取正文时按 content[].type 过滤即可。

接口地址

POST https://ai.jw-info.com/v1/messages

请求头

本平台同时接受 Authorization: Bearer {API_KEY}——与 x-api-key 是同一把密钥的两种传法，不需要建两套密钥。

请求参数

请求体（JSON）：

messages 结构

本协议没有 system 角色：系统提示词一律通过顶层 system 传入。

请求示例

示例 1：简单对话

{
  "model": "deepseek-v3.2",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "你好，请用一句话介绍你自己" }
  ]
}

示例 2：带系统提示词的多轮对话

{
  "model": "qwen3.7-max",
  "system": "你是一个专业的 Python 编程助手，回答问题时请提供代码示例。",
  "max_tokens": 2048,
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "如何在 Python 中读取 JSON 文件？" },
    { "role": "assistant", "content": "可以使用内置的 json 模块……" },
    { "role": "user", "content": "如果要写入 JSON 文件呢？" }
  ]
}

示例 3：开启思考模式

{
  "model": "deepseek-v4-pro",
  "system": "你是一个严谨的数学助手",
  "max_tokens": 4096,
  "thinking": { "type": "enabled", "budget_tokens": 1024 },
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "请证明根号 2 是无理数" }
  ]
}

思考模式需要模型本身支持；开启后响应里会有 thinking 内容块，正文仍在 text 内容块里。

示例 4：流式输出

{
  "model": "deepseek-v3.2",
  "max_tokens": 512,
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "写一首关于秋天的五言诗" }
  ],
  "stream": true
}

响应参数

非流式响应：

流式响应事件（SSE）

请求体带 "stream": true 时按 SSE 返回，事件类型如下：

message_start 里的 usage 可能是空对象，最终用量以 message_delta 为准。

响应示例

非流式响应

{
  "id": "msg_01AbCdEfGhIjKlMnOp",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "model": "deepseek-v3.2",
  "content": [
    { "type": "text", "text": "你好！我是 DeepSeek，很高兴为你服务。" }
  ],
  "stop_reason": "end_turn",
  "usage": { "input_tokens": 15, "output_tokens": 22 }
}

开启思考模式的响应

{
  "id": "msg_01XyZAbCdEfGhIjKl",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "model": "deepseek-v4-pro",
  "content": [
    {
      "type": "thinking",
      "thinking": "要证明根号 2 是无理数，我准备采用反证法……",
      "signature": "abc123..."
    },
    {
      "type": "text",
      "text": "证明：假设 √2 是有理数……"
    }
  ],
  "stop_reason": "end_turn",
  "usage": { "input_tokens": 25, "output_tokens": 512 }
}

流式响应（节选）

event: message_start
data: {"type":"message_start","message":{"id":"msg_01AbCdEf","type":"message","role":"assistant","model":"deepseek-v3.2","content":[],"usage":{}}}

event: content_block_start
data: {"type":"content_block_start","index":0,"content_block":{"type":"text","text":""}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":"你好"}}

event: content_block_stop
data: {"type":"content_block_stop","index":0}

event: message_delta
data: {"type":"message_delta","delta":{"stop_reason":"end_turn","stop_sequence":null},"usage":{"input_tokens":15,"output_tokens":5}}

event: message_stop
data: {"type":"message_stop"}

错误响应

统一返回 {"detail": "说明文字"}：

完整状态码与排查建议见「错误码」页。

代码示例

cURL（非流式）

curl https://ai.jw-info.com/v1/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: sk-你的密钥" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v3.2",
    "max_tokens": 1024,
    "system": "你是一个友好的助手",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己" }
    ]
  }'

cURL（流式）

curl https://ai.jw-info.com/v1/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: sk-你的密钥" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v3.2",
    "max_tokens": 512,
    "stream": true,
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "讲一个笑话" }
    ]
  }'

Python（非流式）

import requests

resp = requests.post(
    "https://ai.jw-info.com/v1/messages",
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "x-api-key": "sk-你的密钥",
        "anthropic-version": "2023-06-01",
    },
    json={
        "model": "deepseek-v3.2",
        "max_tokens": 1024,
        "system": "你是一个友好的助手",
        "messages": [{"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己"}],
    },
)
data = resp.json()
if resp.status_code == 200:
    for block in data["content"]:
        if block["type"] == "text":
            print(block["text"])
    print("输入 token:", data["usage"]["input_tokens"])
    print("输出 token:", data["usage"]["output_tokens"])
    print("停止原因:", data["stop_reason"])
else:
    print("错误:", data.get("detail", "未知错误"))

Python（流式）

import json

import requests

resp = requests.post(
    "https://ai.jw-info.com/v1/messages",
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "x-api-key": "sk-你的密钥",
        "anthropic-version": "2023-06-01",
    },
    json={
        "model": "deepseek-v3.2",
        "max_tokens": 512,
        "messages": [{"role": "user", "content": "写一首关于春天的诗"}],
        "stream": True,
    },
    stream=True,
)

for line in resp.iter_lines():
    if not line or not line.startswith(b"data:"):
        continue
    event = json.loads(line[5:].strip())
    if event.get("type") == "content_block_delta":
        print(event["delta"].get("text", ""), end="", flush=True)
    elif event.get("type") == "message_delta":
        print("\n用量:", event.get("usage"))

可用模型

以下模型已实测支持本协议（模型名照模型广场的写法传入）：

模型支持范围

本协议由模型侧支持，不是所有文本模型都支持（2026-09-17 全量实测：90 支文本模型里 73 支可用）。不支持的多为较早的第三方开源型号（如 qwen3-4b / qwen3-8b / qwen3-14b、deepseek-r1-distill-* 等），调用会返回 401 并提示「该模型不支持 anthropic 协议」——改用 /v1/chat/completions 调同一个模型即可，模型名与计费都不变。

计费

• 按输入 / 输出 token 计费，与 /v1/chat/completions 同模型同价格：输入分「未命中缓存」与「命中缓存」两档单价，输出按输出单价。
• 非流式在响应返回时结算；流式在流结束时按最终 usage 结算。
• 账户余额不足时调用前直接返回 402，请管理员在控制台「费用中心」手工授信。
• 响应本身不返回费用信息，每次费用记入控制台「费用中心」。