Utiliser l'API Claude dans vos projets

Mise en place de l'environnement : **1. Obtenir les clés API :** - Créez un compte sur console.anthropic.com - Générez une clé API - Configurez les limites de rate **2. Installation SDK :** ```bash # Python pip install anthropic # Node.js npm install @anthropic-ai/sdk ``` **3. Configuration :** ```python import anthropic client = anthropic.Anthropic( api_key="votre-clé-api" ) ```

Code de base pour interagir avec Claude : ```python def chat_avec_claude(message): response = client.messages.create( model="claude-3-5-sonnet-20241022", max_tokens=1000, temperature=0.7, messages=[ { "role": "user", "content": message } ] ) return response.content[0].text # Utilisation reponse = chat_avec_claude("Explique le machine learning") print(reponse) ```

Maintenir le contexte sur plusieurs échanges : ```python class ClaudeChat: def __init__(self): self.messages = [] self.client = anthropic.Anthropic(api_key="votre-clé") def ajouter_message(self, role, content): self.messages.append({"role": role, "content": content}) def envoyer(self, message_utilisateur): self.ajouter_message("user", message_utilisateur) response = self.client.messages.create( model="claude-3-5-sonnet-20241022", max_tokens=1000, messages=self.messages ) reponse = response.content[0].text self.ajouter_message("assistant", reponse) return reponse ```

Code robuste pour la production : ```python import time from anthropic import APIError, RateLimitError def appel_claude_robuste(message, max_retries=3): for tentative in range(max_retries): try: response = client.messages.create( model="claude-3-5-sonnet-20241022", max_tokens=1000, messages=[{"role": "user", "content": message}] ) return response.content[0].text except RateLimitError: if tentative < max_retries - 1: time.sleep(2 ** tentative) # Backoff exponentiel continue raise except APIError as e: print(f"Erreur API: {e}") return None ```

Applications concrètes : **1. Chatbot de support :** - Intégrez Claude dans votre site web - Réponses contextuelles aux questions clients **2. Analyse de sentiment :** ```python def analyser_sentiment(texte): prompt = f"""Analyse le sentiment de ce texte et classe-le comme positif, négatif ou neutre. Donne aussi un score de confiance sur 10. Texte: {texte}""" return chat_avec_claude(prompt) ``` **3. Génération de contenu :** - Articles de blog automatisés - Descriptions produits - Réponses emails personnalisées