CheapTokens-এর সাথে Anthropic Python SDK: Messages API

যদি আপনার কোড ইতিমধ্যে Anthropic Python SDK ব্যবহার করে, তবে অন্য মডেল কল করার জন্য এটি পুনরায় লিখতে হবে না। CheapTokens Anthropic Messages API সমর্থন করে, তাই আপনি ক্লায়েন্ট সেটিংস পরিবর্তন করবেন এবং client.messages.create(...) অপরিবর্তিত রাখবেন। এই গাইডটি আপনাকে একটি খালি ফোল্ডার থেকে এমন একটি স্ক্রিপ্ট পর্যন্ত নিয়ে যায় যা একটি উত্তর প্রিন্ট করে।

আপনার যা প্রয়োজন#

• Python 3.10 বা নতুন (SDK-এর প্রয়োজনীয়তা)।
• একটি CheapTokens API key। যদি এখনও না থাকে, "What is an API key and how to store it safely" দেখুন।
• একটি ব্যালেন্স সব মডেল কভার করে, এবং কোনো পিক আওয়ার নেই, তাই একই স্ক্রিপ্ট দিনের যেকোনো সময় একই খরচ করে।

SDK ইনস্টল করুন#

pip install anthropic
export CHEAPTOKENS_API_KEY="your-key"

কীটি সোর্স ফাইলে নয়, একটি environment variable-এ রাখুন।

ক্লায়েন্ট তৈরি করুন#

ডিফল্ট Anthropic সেটআপ থেকে দুটি সেটিংস আলাদা: কী এবং base_url।

import os
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    api_key=os.environ["CHEAPTOKENS_API_KEY"],
    base_url="https://api.cheaptokens.dev",
)

SDK নিজেই /v1/messages পাথ যোগ করে, তাই base_url হলো /v1 ছাড়া হোস্ট। (OpenAI-স্টাইল endpoint, https://api.cheaptokens.dev/v1, সেটিই যা আপনি OpenAI SDK-এর সাথে ব্যবহার করেন; দেখুন "Your first API request with CheapTokens"।)

প্রথম অনুরোধ#

message = client.messages.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Explain what a token is in two sentences."}
    ],
)

print(message.content[0].text)
print(message.stop_reason, message.usage.input_tokens, message.usage.output_tokens)

CheapTokens ডকুমেন্টেশন থেকে মডেল আইডি নিন; আইডি প্রোভাইডারদের মধ্যে আলাদা। এখানে আমরা DeepSeek-V4-Flash ব্যবহার করি: 380K কনটেক্সট উইন্ডো এবং এক উত্তরে সর্বোচ্চ 32,768 টোকেন, যা দীর্ঘ উত্তর এবং এজেন্ট লুপের জন্য উপযুক্ত।

উত্তরটি message.content-এ থাকে, ব্লকের একটি তালিকা; টেক্সট প্রথমটিতে থাকে। usage দেখায় কলটি কত ইনপুট ও আউটপুট টোকেন ব্যবহার করেছে, যার জন্য আপনাকে বিল করা হয়।

max_tokens আবশ্যক#

OpenAI API-এর বিপরীতে, messages.create max_tokens ছাড়া চলবে না। এটি উত্তরের দৈর্ঘ্য সীমাবদ্ধ করে:

• খুব কম হলে, উত্তর কেটে যায়। তখন message.stop_reason "end_turn"-এর পরিবর্তে "max_tokens" হয়।
• DeepSeek-V4-Flash-এর জন্য আপনি পূর্ণ ফাইল বা রিপোর্টের মতো দীর্ঘ উত্তরের জন্য 32,768 পর্যন্ত যেতে পারেন।
• আপনি প্রকৃতপক্ষে উৎপন্ন টোকেনের জন্য অর্থ দেন, আপনি যে সীমা সেট করেছেন তার জন্য নয়।

যদি কোনো উত্তর বাক্যের মাঝপথে থেমে যায়, সম্পূর্ণ ব্যাখ্যার জন্য "Why does an AI answer stop mid-sentence?" পড়ুন।

মডেল পরিবর্তন#

শুধু model স্ট্রিং পরিবর্তিত হয়; স্ক্রিপ্টের বাকি অংশ একই থাকে। কাজ অনুযায়ী বেছে নিন:

• DeepSeek-V4-Flash: দীর্ঘ উত্তর এবং এজেন্ট লুপ, যেকোনো সময়ে একই দাম, সর্বোচ্চ 32,768 আউটপুট টোকেন।
• GLM-5.3-Flash: সস্তা দৈনন্দিন চ্যাট এবং কোডিং কল, 390K কনটেক্সট, সর্বোচ্চ 8,192 আউটপুট টোকেন।
• MiniMax-M2.7: কম খরচের এজেন্ট এবং কোডিং কাজ, 180K কনটেক্সট, সর্বোচ্চ 8,192 আউটপুট টোকেন।

উপলব্ধ আইডিগুলির তালিকা GET https://api.cheaptokens.dev/v1/models দ্বারা ফেরত দেওয়া হয়, উদাহরণস্বরূপ zai-org/GLM-5.3-Flash এবং MiniMaxAI/MiniMax-M2.7।

MiniMax-M2.7-এর জন্য প্রতি 1M টোকেনের বর্তমান দাম ইনপুটের জন্য $0.05 এবং আউটপুটের জন্য $0.15। ইনপুট ও আউটপুট একসাথে গণনা করলে MiniMax-M2.7 মোটে OpenRouter-এর চেয়ে সস্তা। এখানে 2,000 ইনপুট এবং 500 আউটপুট টোকেনের একটি অনুরোধের প্রতিটি মডেলে খরচ, মূল্য তালিকা থেকে লাইভ:

ইনপুট ও আউটপুট একসাথে গণনা করলে GLM-5.3-Flash এবং MiniMax-M2.7 মোটে OpenRouter-এর চেয়ে সস্তা।

পরবর্তী ধাপ#

একটি কী তৈরি করুন এবং First request বিভাগ থেকে স্ক্রিপ্টটি চালান। যখন এটি একটি উত্তর প্রিন্ট করে, তখন আপনার নিজের কাজে মডেল তুলনা করতে model স্ট্রিংটি বদলান।