Claude 3.7 Sonnet API에 액세스하는 방법은 무엇입니까?
Anthropic이 개발 한 Claude 3.7 Sonnet은 고급 추론 및 코딩 기능으로 유명한 강력한 AI 모델입니다. API에 액세스하면 복잡한 작업 자동화에서 통찰력있는 응답 생성에 이르기 까지이 최첨단 기술을 애플리케이션에 통합하는 문이 열립니다. 이 안내서에서는 Claude 3.7 Sonnet API에 액세스하는 단계를 안내해 드리겠습니다.
Claude 3.7 Sonnet의 새로운 기능은 무엇입니까?
Claude 3.7 Sonnet은 성능 측면뿐만 아니라 정확성과 논리 측면에서 전임자를 대체합니다. 다음은 가장 큰 것입니다.
1. 하이브리드 추론 아키텍처
이전 모델과 달리 Claude 3.7은 소개합니다 이중 모드 프로세싱:
- 즉각적인 응답 : 요약, 사실 확인 및 Q & A와 같은 쿼리의 경우.
- 연장 된 추론 : 코드 생성, 논리 기반 의사 결정 및 다중 단계 문제 해결과 같은보다 복잡한 활동.
이러한 유스 케이스 최적화는 수신 통화 균형과 실제로 깊은 추론을 할 때 최적화 된 속도뿐만 아니라 다양한 사용 사례를 혼합했습니다.
2. API 향상 및 개발자 유연성
Claude 3.7을 통해 API의 개발자는 추론 속도 또는 깊이로 처리 시간을 제어 할 수 있으므로 모든 응용 프로그램 또는 프로젝트 요구 사항을 용이하게하는 데 비용이 많이 듭니다. 개발자는 지금 할 수 있습니다.
- API 호출에 대한 처리 시간 경계를 설정하십시오.
- 다른 응용 프로그램에 대한 모델의 동작을 변경하십시오.
- 따라서 작업 복잡성에 근거한 Claude에 대한 추론 깊이.
3. 성능 및 정확도 부스트
- 응답은입니다 20% -30% 더 빠릅니다 클로드 3보다.
- 논리 기반 작업 코딩, 수학 및 분석 이제 공연하십시오 15% 더 많은 효율성.
- 40% 비용 절감 대량 API 사용자의 경우.
- 그로 인해 훨씬 더 나은 응답이 발생합니다 개선 된 맥락 인식.
4. 향상된 비전 기능
이제 Claude 3.7 Sonnet은 이미지를 보면서 시각적으로 전달 된 콘텐츠에 대한 정보와 이유를 추출 할 수 있습니다. 이는 나중에 실제 크리켓 경기 이미지로 테스트 될 것입니다.
5. 생각을 더 정확하고 투명하게 만드는 것
Claude 3.7 Sonnet은 또한 응답에 대한 더 나은 가시성을 통해 복잡한 질문에 대한 답변에 대한 단계별로 추론을 명확하게 할 때 특히 향상되었습니다.
자세한 내용은 자세한 기사 – Claude Sonnet 3.7 : 성능, 액세스 방법 등을 읽으십시오.
Claude 3.7 Sonnet의 API를 사용하는 방법은 무엇입니까?
클로드 3.7을 응용 프로그램에 통합하는 것은 간단합니다. 다음 단계에 따라 시작하십시오.
1 단계 : API 액세스를 얻습니다
- 가입하십시오 Anthropic의 개발자 Portal에서 API 액세스. Anthropic의 개발자 포털.
- API 키를 생성합니다 계정 대시 보드에서.
2 단계 : 필요한 라이브러리를 설치하십시오
Python을 사용하는 경우 필요한 라이브러리를 설치하십시오.
pip install anthropic3 단계 : API 호출
Claude 쿼리의 기본 예 :
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
model="claude-3-7-sonnet-20250219",
max_tokens=1000, temperature=1,
system="You are a world-class poet. Respond only with short poems.",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Why is the ocean salty?"
}
]
}
]
)
print(message.content)이 API 호출은 쿼리를 보내고 Claude의 응답을 실시간으로 검색합니다.
4 단계 : 사용 사례에 대한 미세 조정
개발자는 API 통화를 최적화 할 수 있습니다.
- 조정 온도 설정 창의성을 위해.
- 활성화 연장 된 추론 복잡한 쿼리.
- 사용 구조적 프롬프트 더 나은 정확도를 위해.
또한 읽으십시오 : Claude 3.7 Sonnet vs Qwen 2.5 코더
Claude 3.7 Sonnet의 API 기능 테스트
이제 실제 시나리오로 Claude를 테스트합시다.
테스트 1 : 이미지 분석 – IND vs Pak 크리켓 경기
예를 들어 인도 대 파키스탄 챔피언 트로피 경기에서 Claude는 이미지를 보여주고 중요한 세부 사항을 제공하도록 요청합니다.
- 플레이어, 경기장 및 이벤트 세부 사항을 식별합니다.
- 경기 시나리오를 요약합니다 (예 :“인도는 최종 오버 오버에서 5 개의 개찰구로 타격 을가합니다”).
- 스코어 보드에서 텍스트 추출.
입력 이미지 :
입력 코드 :
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
model="claude-3-7-sonnet-20250219",
max_tokens=1024,
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image",
"source": {
"type": "base64",
"media_type": image1_media_type,
"data": image1_data,
},
},
{
"type": "text",
"text": "You are analyzing an image from the India vs Pakistan Champions Trophy 2025 match. "
"Extract and summarize the most relevant insights in the following structured order:\n\n"
"1️⃣ **Match Overview**: Identify the teams, tournament, stadium, and year.\n"
"2️⃣ **Key Players**: Recognize any visible players based on jerseys, number, and positioning.\n"
"3️⃣ **Match Context**: Determine which team is batting, the current score, overs, and any visible scoreboard data.\n"
"4️⃣ **Text Extraction**: If a scoreboard or banners are visible, extract relevant text (e.g., scores, team names, advertisements).\n"
"5️⃣ **Atmosphere & Crowd**: Describe the overall scene (e.g., crowd intensity, celebrations, flags, banners).\n"
"6️⃣ **Highlight Events**: Identify any key moments such as a boundary, wicket, appeal, or fielder's action.\n\n"
"⚠️ **Ensure factual accuracy by only describing visible elements. Avoid assumptions.**"
}
],
}
],
)
display(Markdown(message.content[0].text))산출:
테스트 2 : 논리적 추론으로 문제 해결
우리는 a의 도전을 설정했습니다 다단계 문제 Claude의 경우 :
“기차는 뉴욕을 80mph로 시카고로 향합니다. 또 다른 기차는 시카고를 70mph로 뉴욕으로 떠납니다. 그들은 800 마일 떨어져 있습니다. 그들은 언제 만나요?”
Claude는 사용 문제를 분류합니다 단계별 논리적 추론.
입력 코드 :
output = anthropic.Anthropic().messages.create(
model="claude-3-7-sonnet-20250219",
max_tokens=1024,
messages=[
{"role": "user",
"content": """
A train leaves New York heading toward Chicago at 80 mph.
Another train leaves Chicago for New York at 70 mph.
They are 800 miles apart. When do they meet?
"""
}
]
)
display(Markdown(output.content[0].text))산출:
테스트 3 : HTML 애니메이션 – 튀는 볼 시뮬레이션
다음으로, 우리는 Claude를 초대하여 일부를 생산할 것입니다. HTML 애니메이션:
“HTML CSS+JavaScript 프로그램을 작성하여 일련의 중첩 된 원 안에 바운스를 시뮬레이션합니다. 각 원에는 개구부가 있습니다. 공이 한계에 닿을 때마다 내부가 열리고 공은 중력과 운동량을 따릅니다.”
이 테스트는 Claude의 능력을 다음과 같습니다.
- 생성하다 기능적, 대화식 웹 코드.
- 시뮬레이션 물리 기반 애니메이션.
- 보장하다 HTML/CSS/JS의 올바른 논리 및 구문.
코드 입력 :
output = anthropic.Anthropic().messages.create(
model="claude-3-7-sonnet-20250219",
max_tokens=1024,
messages=[
{"role": "user",
"content": """
Write an HTML CSS+JavaScript program, simulating a ball that
bounces inside a circle;
the ball follows gravity and momentum.
"""
}
]
)
display(Markdown(output.content[0].text))이미지 출력 :
산출:
또한 RAD : Claude 3.7 Sonnet vs Grok 3 : 코딩에서 어떤 LLM이 더 나은가?
결론
Claude 3.7 Sonnet은 또 다른 AI 모델이 아닙니다. 추론, 정확성 및 적응성의 상당한 발전을 나타냅니다. 즉각적인 반응과 확장 된 사고 사이를 원활하게 전환하는 능력은 개발자에게 매력적인 선택입니다. 이 기사의 주요 Takwaways는 다음과 같습니다.
- 하이브리드 추론, 밸런싱 속도 및 깊이가있는 더 똑똑한 API.
- 크리켓 경기 분석을 통해 입증 된 이미지 이해 기능.
- 논리 기반 쿼리로 전시 된 문제 해결 효율성.
- 대화식 물리 시뮬레이션을 통해 시연 된 HTML 코드 생성.
AI가 빠르게 발전함에 따라 Claude 3.7 Sonnet은 신뢰할 수 있고 투명하며 다재다능한 도구로 두드러집니다. 엔지니어, 연구원 또는 비즈니스 리더이든 상관없이 작업에서 Advanced AI를 활용하기위한 완벽한 솔루션을 제공합니다.
데이터 과학자 | AWS Certified Solutions Architect | AI & ML Innovator
Analytics Vidhya의 데이터 과학자로서 저는 기계 학습, 딥 러닝 및 AI 중심 솔루션을 전문으로하여 NLP, 컴퓨터 비전 및 클라우드 기술을 활용하여 확장 가능한 응용 프로그램을 구축합니다.
VIT의 B.Tech (데이터 과학) 및 AWS Certified Solutions Architect 및 Tensorflow와 같은 인증을 통해 저의 작업은 생성 AI, 이상 탐지, 가짜 뉴스 탐지 및 감정 인식에 걸쳐 있습니다. 혁신에 대한 열정으로 저는 AI의 미래를 형성하는 지능형 시스템을 개발하기 위해 노력합니다.
%20(5).png?w=300&resize=300,300&ssl=1 "Apple은 사용자 데이터를 개인적으로 분석하여 AI 모델을 개선하는 방법에 대해 자세히 설명합니다.")
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