Anthropic Python SDK з CheapTokens: Messages API

Якщо ваш код уже використовує Anthropic Python SDK, вам не потрібно переписувати його, щоб викликати іншу модель. CheapTokens підтримує Anthropic Messages API, тож ви змінюєте налаштування клієнта й залишаєте client.messages.create(...) без змін. Цей посібник проведе вас від порожньої теки до скрипту, який друкує відповідь.

Що вам потрібно#

• Python 3.10 або новіший (вимога SDK).
• Ключ API CheapTokens. Якщо у вас його ще немає, дивіться "Що таке ключ API і як зберігати його безпечно".
• Один баланс покриває всі моделі, і немає пікових годин, тож той самий скрипт коштує однаково в будь-який час доби.

Встановіть SDK#

pip install anthropic
export CHEAPTOKENS_API_KEY="your-key"

Тримайте ключ у змінній середовища, а не у вихідному файлі.

Створіть клієнт#

Два налаштування відрізняються від стандартного налаштування Anthropic: ключ і base_url.

import os
import anthropic

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

SDK сам додає шлях /v1/messages, тож base_url — це хост без /v1. (Ендпоінт у стилі OpenAI, https://api.cheaptokens.dev/v1, використовується з OpenAI SDK; дивіться "Ваш перший запит до API з CheapTokens".)

Перший запит#

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)

Беріть ідентифікатор моделі з документації CheapTokens; ідентифікатори різняться між провайдерами. Тут ми використовуємо DeepSeek-V4-Flash: контекстне вікно 380K і до 32 768 токенів в одній відповіді, що підходить для довгих відповідей і циклів агента.

Відповідь міститься в message.content, списку блоків; текст — у першому з них. usage показує, скільки вхідних і вихідних токенів використав виклик, — саме за це ви платите.

max_tokens є обов'язковим#

На відміну від OpenAI API, messages.create не запуститься без max_tokens. Він обмежує довжину відповіді:

• Якщо замало, відповідь обрізається. Тоді message.stop_reason дорівнює "max_tokens" замість "end_turn".
• Для DeepSeek-V4-Flash можна встановити до 32 768 для довгих відповідей, як-от повні файли чи звіти.
• Ви платите за фактично згенеровані токени, а не за встановлений ліміт.

Якщо відповідь обривається на півслові, прочитайте "Чому відповідь ШІ обривається на півслові?" для повного пояснення.

Перемикання моделей#

Змінюється лише рядок model; решта скрипту залишається незмінною. Обирайте за завданням:

• DeepSeek-V4-Flash: довгі відповіді та цикли агента, одна ціна в будь-яку годину, до 32 768 вихідних токенів.
• GLM-5.3-Flash: дешевий щоденний чат і виклики для кодування, контекст 390K, до 8 192 вихідних токенів.
• MiniMax-M2.7: недорога робота агента й кодування, контекст 180K, до 8 192 вихідних токенів.

Список доступних ідентифікаторів повертає GET https://api.cheaptokens.dev/v1/models, наприклад zai-org/GLM-5.3-Flash і MiniMaxAI/MiniMax-M2.7.

Поточні ціни за 1M токенів для MiniMax-M2.7 становлять $0.05 за вхід і $0.15 за вихід. MiniMax-M2.7 дешевша за OpenRouter загалом, з урахуванням вхідних і вихідних токенів разом. Ось скільки коштує запит із 2 000 вхідних і 500 вихідних токенів на кожній моделі, актуально з прайс-листа:

GLM-5.3-Flash і MiniMax-M2.7 дешевші за OpenRouter загалом, з урахуванням вхідних і вихідних токенів разом.

Наступний крок#

Створіть ключ і запустіть скрипт із розділу "Перший запит". Коли він надрукує відповідь, замініть рядок model, щоб порівняти моделі на власному завданні.