Claude使用指南：从零开始的AI助手开发实战

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Claude 作为专注于文本处理的 AI 助手，其核心能力体现在三个方面：擅长处理长达 10 万 token 的长文本分析（如合同审查、论文摘要），支持多轮对话的上下文保持，但不支持图像 / 语音等多模态（multimodal）输入输出。这意味着开发者需要明确将其定位为纯文本交互场景的解决方案。

请求响应模式：同步阻塞式通信
平均延迟：300-500ms（测试环境：AWS t3.xlarge 实例 / 东京区域）
适用场景：需要保证数据完整性的业务场景，如合同关键条款抽取
最大吞吐：约 120 RPM（Requests Per Minute）

请求响应模式：分块流式传输
首包延迟：可控制在 150ms 内
适用场景：需要实时反馈的对话系统，如客服机器人
带宽消耗：比 REST 模式减少 40% 左右

from anthropic import Anthropic, APIError
from typing import List, Dict, Optional

class ClaudeWrapper:
    def __init__(self, api_key: str, timeout: int = 10):
        self.client = Anthropic(api_key=api_key)
        self.timeout = timeout
        self.conversation_history: List[Dict] = []

    def count_tokens(self, text: str) -> int:
        return self.client.count_tokens(text)

    def safe_query(self, prompt: str, max_tokens: int = 1000) -> Optional[str]:
        try:
            # 敏感词过滤（示例）if any(word in prompt.lower() for word in ['暴力', '色情']):
                raise ValueError("Content policy violation")

            response = self.client.completions.create(prompt=f"\n\nHuman: {prompt}\n\nAssistant:",
                max_tokens_to_sample=max_tokens,
                timeout=self.timeout
            )

            # 维护对话历史（保留最近 3 轮）self.conversation_history.append({"role": "user", "content": prompt})
            self.conversation_history.append({"role": "assistant", "content": response.completion})
            self.conversation_history = self.conversation_history[-6:]

            return response.completion
        except APIError as e:
            print(f"API Error: {e}")
            return None
        except TimeoutError:
            print("Request timeout")
            return None

首次请求延迟：约 1.2 秒（实测数据）
预热方案：系统启动时发送空请求触发实例初始化
保持连接：使用 HTTP 长连接减少握手开销

阶梯式退避（exponential backoff）：初始间隔 200ms，最大重试 3 次
并发控制：Semaphore 限制最大并发数（建议不超过 5）

from diskcache import Cache

cache = Cache("./claude_cache")

def get_cached_response(prompt: str) -> str:
    key = hashlib.md5(prompt.encode()).hexdigest()
    if key in cache:
        return cache[key]
    response = claude.query(prompt)
    cache.set(key, response, expire=3600)  # 1 小时缓存
    return response