PDFサポート（Base64）
- Anthropic Messages API の PDF ドキュメント対応（Base64 形式）
documentタイプのコンテンツパートで Base64 エンコードされた PDF を渡す- 同一ドキュメントの繰り返し利用時のトークン消費を最適化する
cache_control: ephemeralに対応 - 公式ドキュメント: PDF support
Authorizations
Request Body
使用するモデルの ID。チャット API と併用できるモデルはモデルエンドポイント互換表を参照してください。
これまでの会話に含まれるメッセージのリスト。Python コード例を参照。
0 から 2 の間のサンプリング温度。高い値（例: 0.8）は出力をよりランダムに、低い値（例: 0.2）はより集中的で決定的にします。通常は top_p またはこちらのどちらか一方のみを変更することを推奨します。
温度の代替となる核サンプリング。モデルは top_p 確率質量のトークンを考慮します。0.1 は上位 10% の確率質量のみを意味します。通常は temperature またはこちらのどちらか一方のみを変更することを推奨します。
デフォルトは 1。
各入力メッセージに対して生成するチャット補完の選択数。
デフォルトは false。設定すると ChatGPT のように部分メッセージの差分が送信されます。トークンは data: [DONE] で終了するサーバー送信イベントとして送信されます。Python コード例を参照。
デフォルトは null。API がこれ以上トークンを生成しない最大 4 つのシーケンス。
デフォルトは inf。
チャット補完で生成する最大トークン数。
入力トークンと生成トークンの合計はモデルのコンテキスト長で制限されます。トークン数計算の Python 例を参照。
-2.0 から 2.0 の数値。正の値はこれまでのテキストに出現したかどうかに基づいて新しいトークンをペナルティし、新しいトピックについて話す可能性を高めます。 頻度・存在ペナルティの詳細
デフォルトは 0。-2.0 から 2.0 の数値。正の値はテキスト内の出現頻度に基づいて新しいトークンをペナルティし、繰り返しを減らします。頻度・存在ペナルティの詳細。
補完に特定のトークンが出現する可能性を変更します。
トークナイザーで指定されたトークン ID をバイアス値（-100 から 100）にマッピングする JSON オブジェクトを受け付けます。サンプリング前に logit にバイアスが加算されます。効果はモデルにより異なります。
エンドユーザーを一意に識別する ID。OpenAI の監視・不正利用検出に役立ちます。 詳細
モデルが出力する形式を指定するオブジェクト。{ "type": "json_object" } で JSON モードを有効にし、有効な JSON メッセージを保証します。JSON モード使用時はシステムまたはユーザーメッセージで JSON 生成を指示してください。
ベータ機能。指定すると同一シード・パラメータの繰り返しリクエストで同じ結果を返すよう決定的サンプリングを試みます。保証はされません。system_fingerprint でバックエンド変更を監視してください。
モデルが呼び出せるツールのリスト。現在は関数のみツールとしてサポートされています。
モデルが呼び出す関数を制御します。none は関数呼び出しなし、auto はメッセージ生成と関数呼び出しを選択、{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} で特定関数を強制。関数がない場合は none、ある場合は auto がデフォルト。