Claude Opus 5 · API

クイックスタート

2 ステップで動きます：まずリクエストを送信し、次にストリーミングで回答を受け取ります。YOUR_API_KEY をご自身のキーに置き換えれば、下のコマンドはそのまま実行できます。エンドポイントは OpenAI の Chat Completions と同じなので、既存の OpenAI のコードは base_url と model を変えるだけで使えます。

ステップ 1 · リクエストを送信

curl https://nezhagate.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "claude-opus-5", "messages": [{"role": "user", "content": "光合成を一文で説明してください"}]}'

レスポンス（HTTP 200）

{
  "id": "chatcmpl-7f3c9a1e2b4d6f8a",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1791281400,
  "model": "claude-opus-5",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "光合成とは、植物が日光を使って二酸化炭素と水から糖をつくり、酸素を放出するしくみです。"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 18,
    "completion_tokens": 42,
    "total_tokens": 60
  }
}

message.content が回答、usage はこのリクエストで課金されるトークン数です。プロンプトキャッシュの課金方法は、下の「プロンプトキャッシュ」をご覧ください。

ステップ 2 · ストリーミングで受け取る（推奨）

curl -N https://nezhagate.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "claude-opus-5", "stream": true, "messages": [{"role": "user", "content": "光合成を一文で説明してください"}]}'

ストリームは標準的な SSE です。各チャンクの本文は choices[0].delta.content に入り、最後のチャンクに usage が付き、data: [DONE] で終わります。回答が長い場合や思考モデルでは、ストリーミングを使ってください。ストリーミングしないリクエストは約 10 分で切断されます。

Python（OpenAI SDK）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://nezhagate.com/v1", api_key="YOUR_API_KEY")

# 1. 一問一答
resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "光合成を一文で説明してください"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

# 2. ストリーミング
stream = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "光合成を一文で説明してください"}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Anthropic SDK（ネイティブ API）でも呼び出せます

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(base_url="https://nezhagate.com/anthropic", api_key="YOUR_API_KEY")
msg = client.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "光合成を一文で説明してください"}],
)
print(next(b.text for b in msg.content if b.type == "text"))

Anthropic SDK の base_url は /anthropic までを指定します。/v1/messages は SDK が自動で付け加えます。キーは上と同じものです。

認証

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json

コンソールで API Key を作成すると利用を開始できます。

仕様早見表

リクエストパラメータ

POST /v1/chat/completions のリクエスト本文（JSON）で、OpenAI の Chat Completions と同じです。よく使うパラメータと、このモデルでの実際の動作は次のとおりです：

そのほかの OpenAI のパラメータ（stop、seed、user など）は送ったとおりモデルに渡されます。反映されるかどうかはモデルによります。

料金

トークン単位で課金します。下の表は 100 万トークンあたりの最新の料金です。プロンプトキャッシュに書き込まれたトークンはキャッシュ書き込み料金、キャッシュヒットした分はキャッシュヒット料金で課金されます。課金されるのは成功したリクエストの実際の使用量だけです。1 クレジット = $0.005 です。

たとえば、入力 2,000 トークン、出力 1,000 トークン（思考を含む）のリクエストは約 $0.028 です。

思考

適応型思考で、既定でオンです。質問ごとにどれだけ考えるかをモデルが判断します。reasoning_effort には low / medium / high / xhigh / max を指定でき、Claude の output_config.effort に変換して渡します。claude-opus-5-high のようにモデル ID の末尾に付けて指定することもでき、claude-opus-5 として課金されます。

思考の要約を受け取るには、ネイティブ API（/anthropic）を使い、リクエストに "thinking": {"type": "adaptive", "display": "summarized"} を含めてください。思考の強度は "output_config": {"effort": "high"} のように指定します。

このモデルは思考をオフにできます。"thinking": {"type": "disabled"} を送ってください。

思考トークンは出力トークンとして数えられ、出力料金で課金されます。

プロンプトキャッシュ

マーカーを付けなくても、長いプロンプトは自動でキャッシュに書き込まれることがあり（キャッシュ書き込み料金で課金）、その後、同じ先頭部分が繰り返されるとキャッシュヒット料金で課金されます。ネイティブ API（/anthropic）では、システムプロンプトやメッセージのブロックに "cache_control": {"type": "ephemeral"} を付けて、キャッシュする位置を自分で指定できます。Claude Code はこれを自動で行います。

ネイティブ API では、キャッシュのトークン数を usage.cache_creation_input_tokens（書き込み）と usage.cache_read_input_tokens（ヒット）で返し、課金はこの数値に基づきます。

画像入力

content の配列に image_url のパーツを入れます。推奨は base64 の data URI（data:image/png;base64,...）で、どの回線でも読み込めます。公開されている画像のリンクは回線側でダウンロードする必要があり、まれに取得できない、またはタイムアウトする回線があります。画像はモデル提供元の規則に従って入力トークンに換算されます。

curl https://nezhagate.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "claude-opus-5", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "この画像には何が写っていますか"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgo..."}}]}]}'

ツール呼び出し（Function Calling）

tools に JSON Schema で関数を記述します。モデルが関数を呼び出すと判断したときは finish_reason: "tool_calls" を返し、message.tool_calls に関数名と引数（JSON 文字列）が入ります。

curl https://nezhagate.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "claude-opus-5", "messages": [{"role": "user", "content": "上海の今の天気はどうですか"}], "tools": [{"type": "function", "function": {"name": "get_weather", "description": "Current weather of a city", "parameters": {"type": "object", "properties": {"city": {"type": "string"}}, "required": ["city"]}}}]}'

関数を実行したら、その結果を role: "tool" のメッセージとして、対応する tool_call_id を付けて会話に追加し、もう一度リクエストを送ってください。モデルはそれをもとに最終的な回答を返します。tool_choice には auto、none、required、または特定の関数を指定できます。

ウェブ検索

リクエストに "web_search": true を加えます（または tools に {"type": "web_search"} を入れます）。ゲートウェイはまず会話の内容をもとにウェブをリアルタイムで検索し、最大 5 件の結果とそのリンクを参考資料としてモデルに渡します。モデルはそれを踏まえて回答し、出典を示します。検索自体は無料で、参考資料は入力トークンとして課金されます。

curl https://nezhagate.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "claude-opus-5", "web_search": true, "messages": [{"role": "user", "content": "今日の主なテクノロジーニュースは何ですか"}]}'

Anthropic ネイティブ API（/anthropic）

• エンドポイントは https://nezhagate.com/anthropic/v1/messages で、リクエストとレスポンスは Anthropic の Messages 形式です。ストリーミングのイベント、ツール呼び出し（tool_use / tool_result）、画像ブロックはすべて Anthropic と同じなので、Anthropic SDK や Claude Code をそのまま使えます。
• 認証には x-api-key: YOUR_API_KEY を使います（Authorization: Bearer も使えます）。キーは /v1 と同じものです。anthropic-version と anthropic-beta ヘッダーは送ったとおりに転送されます。max_tokens は必須です。
• ここで使えるのは Claude モデルだけで、ほかのモデルを指定すると 404 not_found_error が返ります。このほか、POST /anthropic/v1/messages/count_tokens（トークン数の計算、無料）と GET /anthropic/v1/models も使えます。
• 思考の要約："thinking": {"type": "adaptive", "display": "summarized"}。思考の強度："output_config": {"effort": "high"}（low から max まで）。temperature、top_p、top_k は取り除かれます。
• エラーは Anthropic の形式 {"type": "error", "error": {"type": ..., "message": ...}} で返ります。残高が足りないときは 402 billing_error になります。
• このエンドポイントでは、ウェブ検索は既定でオフです（Claude Code が毎ターン繰り返し送る先頭部分を変えてしまい、キャッシュが効かなくなるのを防ぐためです）。オンにするには x-web-search: 1 ヘッダーを付けてください。

curl https://nezhagate.com/anthropic/v1/messages \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "claude-opus-5", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": "光合成を一文で説明してください"}]}'

Claude Code で使う →

回線と安定性

• どのモデルも複数の回線で提供しています。ある回線がエラーになったり、タイムアウトしたり、混み合っていたりすると、ゲートウェイは内容を返し始める前に次の回線へ自動で切り替えます。再試行する必要はなく、二重に課金されることもありません。
• ストリーミングは、出力が始まった後は回線を切り替えません。途中で切れた場合は、切れるまでに生成された分が課金されます（課金と返金 を参照）。
• すべての回線が混み合っているときは、ゲートウェイが Retry-After 付きで 429 を返します。その秒数だけ待ってから再試行してください。失敗したリクエストは課金されません。各モデルの状態は サービス状態 で確認できます。

エラーと返金

エラーは error オブジェクト（message、type、code、param）で返ります。判定には HTTP ステータスコードと code を使い、message の文面では判定しないでください。失敗したリクエストは課金されません。完全な一覧は エラーコード をご覧ください。

ストリーミングで出力が始まった後にエラーが起きても、ステータスコードは変わりません。エラーは error を含むデータ行としてストリーム内に届くか、ストリームが（data: [DONE] なしで）そのまま終わります。いずれの場合も、途中で切れたものとして扱ってください。