Membuat message

Ini adalah Anthropic Messages API, jadi Claude Code dan SDK resmi Anthropic bisa dipakai cukup dengan mengganti base URL dan key. Modelnya sama dengan chat completions, dengan harga dan batas yang sama, dan ditagih dari pemakaian yang dilaporkan model. Untuk menghubungkan Claude Code, ikuti panduan Claude Code.

SDK Anthropic menambahkan /v1/messages ke base URL sendiri, jadi beri mereka https://api.larasrouter.com tanpa /v1. Error dari endpoint ini memakai envelope error Anthropic, bukan envelope OpenAI.

Body request

• modelstringwajib

  ID model. Kirim deepseek-flash, bukan nama model Claude. Akhiran [1m] diabaikan.

• max_tokensintegerwajib

  Batas output, 1 sampai 384.000. Wajib, seperti di API Anthropic. Nilai yang lebih besar ditolak, tidak pernah diturunkan diam-diam. Token reasoning ikut dihitung.

• messagesarraywajib

  Percakapan sejauh ini, dari yang paling lama. Setiap pesan punya role user atau assistant dan content berupa string atau array blok: text, tool_use, tool_result, dan thinking. Blok gambar dan dokumen ditolak.

• systemstring | array

  System prompt, sebagai string atau array blok teks.

• streamboolean

  Kirim respons sebagai Server-Sent Events. Default false.

• toolsarray

  Tool yang boleh dipanggil model: {name, description, input_schema}. Tool yang berjalan di server Anthropic, seperti web search, diabaikan.

• tool_choiceobject

  {"type": "auto"}, "any", "none", atau {"type": "tool", "name": …}.

• thinkingobject

  {"type": "enabled"} atau {"type": "disabled"} menyalakan atau mematikan reasoning; budget_tokens diabaikan. deepseek-flash melakukan reasoning secara default.

• output_configobject

  {"effort": "low" | "medium" | "high" | "xhigh" | "max"} mengatur tingkat usaha reasoning.

• temperature, top_p, stop_sequences, metadata—

  Parameter sampling dan metadata.user_id, diteruskan ke model. top_k dan cache_control diterima dan diabaikan.

Contoh request

curl https://api.larasrouter.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $LARAS_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-flash",
    "max_tokens": 1024,
    "system": "Anda asisten yang ringkas.",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Sebutkan tiga kegunaan hash map."}
    ]
  }'

import os
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://api.larasrouter.com",
    api_key=os.environ["LARAS_API_KEY"],
)

message = client.messages.create(
    model="deepseek-flash",
    max_tokens=1024,
    system="Anda asisten yang ringkas.",
    messages=[{"role": "user", "content": "Sebutkan tiga kegunaan hash map."}],
)
print(message.content[-1].text)

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic({
  baseURL: "https://api.larasrouter.com",
  apiKey: process.env.LARAS_API_KEY,
});

const message = await client.messages.create({
  model: "deepseek-flash",
  max_tokens: 1024,
  system: "Anda asisten yang ringkas.",
  messages: [{ role: "user", content: "Sebutkan tiga kegunaan hash map." }],
});
console.log(message.content.at(-1));

Body respons

• idstring

  ID message, msg_ diikuti ID request penagihan.

• typestring

  Selalu message.

• rolestring

  Selalu assistant.

• modelstring

  Model yang menjawab.

• contentarray

  Jawaban sebagai blok, berurutan: blok thinking opsional berisi penalaran model, lalu blok text dan tool_use.

• stop_reasonstring

  end_turn, max_tokens (batas output tercapai), atau tool_use.

• usageobject

  Jumlah token yang menjadi dasar perhitungan biaya.

  • input_tokensinteger

    Token input yang tidak dilayani dari cache. Seperti di API Anthropic, token cache tidak dihitung di sini.

  • cache_read_input_tokensinteger

    Token input yang dilayani dari cache, ditagih dengan tarif cache hit.

  • cache_creation_input_tokensinteger

    Selalu 0.

  • output_tokensinteger

    Token output, termasuk reasoning.

{
  "id": "msg_0f8fad5bd9cb469fa16570867728950e",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "model": "deepseek-flash",
  "content": [
    { "type": "thinking", "thinking": "Pengguna meminta tiga kegunaan…", "signature": "lr1-…" },
    { "type": "text", "text": "1. Menyimpan hasil berdasarkan key…" }
  ],
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 24,
    "output_tokens": 180,
    "cache_creation_input_tokens": 0,
    "cache_read_input_tokens": 0
  }
}

Blok thinking berisi penalaran model, yang ditagih sebagai output. Kirim kembali tanpa diubah pada giliran berikutnya dalam percakapan yang memakai tool: model memerlukan penalarannya sebelumnya untuk melanjutkan percakapan tool. signature adalah nilai buram; Laras Router tidak memverifikasinya saat dikirim kembali.

Penggunaan tool

Deklarasikan tool di tools. Saat model memanggil salah satunya, balasan memiliki stop_reason: "tool_use" dan blok tool_use berisi id, name, dan objek input. Jalankan tool, lalu kirim hasilnya di pesan user berikutnya sebagai blok tool_result dengan tool_use_id yang sama.

Streaming

Dengan "stream": true, respons berupa aliran event Anthropic: message_start, lalu content_block_start, content_block_delta, dan content_block_stop untuk setiap blok, ping saat model sedang bekerja, dan terakhir message_delta serta message_stop. Input tool datang sebagai potongan input_json_delta yang digabung menjadi objek input.

message_delta membawa alasan berhenti dan usage akhir. Event ini dan message_stop baru dikirim setelah pemakaian request tercatat, jadi klien yang sudah melihat message_stop tahu bahwa tagihannya final. Jika stream terputus, stream berakhir dengan event error tanpa message_stop.

event: message_start
data: {"type":"message_start","message":{"id":"msg_…","type":"message","role":"assistant","model":"deepseek-flash","content":[],"stop_reason":null,"stop_sequence":null,"usage":{"input_tokens":0,"output_tokens":0,"cache_creation_input_tokens":0,"cache_read_input_tokens":0}}}

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":"1. Menyimpan"}}

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":24,"output_tokens":180,"cache_creation_input_tokens":0,"cache_read_input_tokens":0}}

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

Yang tidak didukung

• Blok gambar dan dokumen ditolak dengan 400 invalid_request_error, karena model hanya menerima teks.
• Tool yang berjalan di server Anthropic, seperti web search, diabaikan. Tool Anda sendiri berfungsi.
• POST /v1/messages/count_tokens tidak tersedia. Claude Code beralih ke perkiraan.
• top_k, cache_control, dan budget_tokens diterima dan diabaikan.

Error

Error memakai envelope Anthropic, dengan tipe yang diharapkan SDK Anda:

{
  "type": "error",
  "error": {
    "type": "billing_error",
    "message": "Saldo tidak mencukupi. Isi ulang saldo untuk melanjutkan."
  },
  "request_id": "req_0f8fad5bd9cb469fa16570867728950e"
}

request_id adalah identitas penagihan request, ada setelah request sampai ke billing. Gunakan error.type dan status HTTP sebagai dasar logika; pesan berbahasa Inggris secara default dan berbahasa Indonesia jika request membawa Accept-Language: id. Lihat Error & retry.

Respons