更新时间:2026-07-21 GMT+08:00
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Anthropic兼容接口

约束限制

该功能仅支持“西南-贵阳一”区域。

接口信息

名称

说明

取值

API地址

调用模型服务的API地址。

https://api.modelarts-maas.com/anthropic/v1/messages

鉴权请求头

向服务器提供身份验证/授权凭证。

"x-api-key":"$MaaS_API_Key"

支持模型

模型系列

模型版本

支持地域

model参数值

openPangu

openPangu-2.0-Flash

西南-贵阳一

openpangu-2.0-flash

GLM

GLM-5

西南-贵阳一

glm-5

GLM-5.1

西南-贵阳一

glm-5.1

GLM-5.2

西南-贵阳一

glm-5.2

Kimi

Kimi-K2.6

西南-贵阳一

kimi-k2.6

DeepSeek

DeepSeek-V4-Pro

西南-贵阳一

deepseek-v4-pro

DeepSeek-V4-Flash

西南-贵阳一

deepseek-v4-flash

DeepSeek-V3

西南-贵阳一

DeepSeek-V3

DeepSeek-R1-0528

西南-贵阳一

deepseek-r1-250528

DeepSeek-V3.1

西南-贵阳一

deepseek-v3.1-terminus

DeepSeek-V3.2

西南-贵阳一

deepseek-v3.2

您可以登录MaaS控制台,在“模型广场”页面的模型详情页面,查看模型的详细信息。

请求参数说明

参数类别

参数

参数类型

是否必填

说明

通用

model

string

参数解释:

用于生成内容的模型ID。取值请参考支持的模型中的model参数值

约束限制:

不涉及。

取值范围

取值请参考支持的模型中的model参数值

默认取值:

不涉及。

system

string

参数解释:

系统提示词,可用于给模型指定特定的目标或角色。

约束限制:

不涉及。

取值范围

不涉及。

默认取值:

不涉及。

messages

object[]

参数解释:

对话组成的消息列表。不同模型支持不同类型的消息。

messages.role

enum<string>

参数解释:

发送消息的角色。

约束限制:

不涉及。

取值范围

  • user:用户
  • assistant:模型回复的消息

默认取值:

不涉及。

messages.content

string/array

参数解释:

当前角色发出的消息内容。

约束限制:

不涉及。

取值范围

不涉及。

默认取值:

不涉及。

messages.content.type

enum<string>

参数解释:

消息类型。

约束限制:

不涉及。

取值范围

  • text:文本类型
  • tool_use:工具调用
  • tool_result:工具调用的结果

默认取值:

不涉及。

工具调用结果部分()

messages.content.tool_use_id

string

参数解释:

模型调用的工具的ID。

约束限制:

当参数messages.content.type的值为“tool_result”时,该参数必传。

取值范围

不涉及。

默认值:

不涉及。

messages.content.content

string

参数解释:

调用工具后获取的内容。

约束限制:

当参数messages.content.type的值为“tool_result”时,才涉及该参数。

取值范围

不涉及。

默认值:

不涉及。

深度思考控制

thinking

object

参数解释:

控制模型是否开启深度思考模式。

约束限制:

支持的模型请参考深度思考模型思考控制开关支持情况

thinking.type

string

参数解释:

控制模型是否开启深度思考模式。

约束限制:

支持的模型请参考深度思考模型思考控制开关支持情况

取值范围:

  • enabled:开启思考模式,模型一定先思考后回答。
  • disabled:关闭思考模式,模型直接回答问题,不会进行思考。

默认取值:

不同模型的默认值不同,详情请参见深度思考模型思考控制开关支持情况

模型输出行为配置

max_tokens

integer/null

参数解释:

控制模型回答(仅content部分)的最大长度。配置了该参数后,模型输出content部分的Token长度不会超过max_tokens配置的值。

约束限制:

不涉及。

取值范围:

各个模型不同,详细见模型详情页最大输出长度最大思维链长度

默认取值:

Kimi-K2.6为32K,其它模型为4K。

temperature

number

参数解释:

采样温度,用于控制模型生成内容的随机性。

较高的值(如大于1)会使模型输出更加随机、发散、创造性高,而较低的值(如 0.1)会使输出更加集中确定、保守。

约束限制:

建议仅调整temperature或top_p其中之一,不建议两者都修改。

取值范围:

[0,2]

默认取值:

DeepSeek-V3、DeepSeek-R1-0528和DeepSeek-V4系列会对输入值做特殊处理:

  • DeepSeek-V3:当temperature≤1时,乘以0.3;当temperature>1时,减去0.7;值为空时,默认为0.6。
  • DeepSeek-R1-0528:无论用户输入值多少均为0.6。
  • DeepSeek-V4系列:思考模式下,无论用户输入值多少均为1.0。

Kimi-K2.6会对输入值做特殊处理:思考模式下,无论用户输入值多少均为1.0;非思考模式下,无论用户输入值多少均为0.6。

openPangu-2.0-Flash模型默认值为1。

其它模型如果有输入值,以输入值为准;如果输入值为空,则默认为0.6。

top_p

float/null

参数解释:

核采样概率阈值,用于控制模型生成内容的多样性,和temperature参数类似,但原理不同,可以更精细地控制模型输出的词汇范围。

  • 设置值接近0时,模型只从概率最高的极少数词中采样,输出非常保守、确定性强。
  • 设置值接近1时,则几乎不限制词库,输出更随机、更发散。

约束限制:

通常建议仅调整temperature或top_p其中之一,不建议两者都修改。

取值范围:

(0,1]

默认取值:

  • Kimi-K2.6:思考模式和非思考模式均为0.95,不支持修改。
  • DeepSeek-V4系列:思考模式下,无论用户输入值多少均为1.0。
  • 其它模型不涉及。

stream

boolean/null

参数解释:

响应内容是否流式返回。

约束限制:

不涉及。

取值范围:

  • false:模型生成完所有内容后一次性返回结果。
  • true:逐块返回模型生成内容,最后以data: [DONE]结束消息。

默认取值:

false。

stop_sequences

string[]

参数解释:

当模型遇到stop_sequences字段中所指定的字符串时将停止继续生成。

停止Token不会命中思维链中的Token,仅会命中正式回答content中的部分。

约束限制:

不涉及。

取值范围:

不涉及。

默认取值:

不涉及。

reasoning_effort

string

参数解释:

控制思考强度的参数。

约束限制:

思考模式下该字段才生效。

涉及的模型:DeepSeek-V4系列、GLM-5.2

取值范围:

  • high

默认取值:

high

工具调用

tools

array

参数解释:

待调用工具的列表,模型返回信息中可包含。当您需要让模型返回待调用工具时,需要配置该结构体。

约束限制:

不涉及。

tools.name

string

参数解释:

调用的函数名称。

约束限制:

不涉及。

取值范围:

不涉及。

默认取值:

不涉及。

tools.description

string

参数解释:

调用的函数的描述,模型会基于该描述判断当前任务是否需要使用该工具。

约束限制:

不涉及。

取值范围:

不涉及。

默认取值:

不涉及。

tools.input_schema

object

参数解释:

函数请求参数,以JSON格式描述。示例如下:

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "参数名": {
      "type": "参数类型",
      "description": "参数说明"
    }
  },
  "required": ["必填参数"]
}

parameters必须符合JSON规范。

约束限制:

不涉及。

响应参数说明(非流式)

参数

参数类型

说明

id

string

参数解释:

本次请求的唯一标识。

取值范围:

不涉及。

type

enum<string>

参数解释:

响应消息的类型。

取值范围:

message

role

string

参数解释:

内容输出的角色。

取值范围:

assistant:模型回复的消息

model

string

参数解释:

本次请求使用的模型ID。

取值范围:

本次请求使用的模型ID。

content

array

参数解释:

模型生成的内容。

content.type

enum<string>

参数解释:

生成的内容类型。

取值范围

  • text:文本类型
  • thinking:深度思考
  • tool_use:工具调用
  • tool_result:工具调用的结果

深度思考部分响应(type: thinking)

content.thinking

string

参数解释:

模型深度思考的内容。

取值范围:

不涉及。

content.signature

string

参数解释:

完整的且被加密的思考内容。

取值范围:

不涉及。

正式答复部分响应(type: text)

content.text

string

参数解释:

模型正式答复的内容。

取值范围:

不涉及。

工具输入部分响应(type: tool_use)

content.id

string

参数解释:

工具调用的ID。

取值范围:

不涉及。

content.name

string

参数解释:

调用的工具名称。

取值范围:

不涉及。

content.input

object

参数解释:

调用工具需要的结构化输入信息。

取值范围:

不涉及。

stop_reason

enum<string>/null

参数解释:

模型停止生成Token的原因。

取值范围:

  • end_turn:模型输出自然结束。
  • max_tokens:模型输出触发max_tokens限制。
  • stop_sequence:模型输出Token命中了stop_sequence中的Token。
  • tool_use:模型判断需要调用工具。

stop_sequence

string/null

参数解释:

命中了哪一个自定义的stop_sequence。未命中则返回null。

取值范围:

不涉及。

usage

object

参数解释:

本次请求所消耗的Token数量。

取值范围:

不涉及。

usage.output_tokens

integer

参数解释:

模型输出内容所消耗的Token数量。

取值范围:

不涉及。

usage.input_tokens

integer

参数解释:

处理模型输入内容所消耗的Token数量。

取值范围:

不涉及。

usage.cache_creation_input_tokens

integer

参数解释:

本次请求中新写入缓存的输入Token数量。

取值范围:

不涉及。

usage.cache_read_input_tokens

integer

参数解释:

本次请求中从缓存命中读取的输入Token数量。

取值范围:

不涉及。

usage.service_tier

string

参数解释:

本次请求使用的服务层级。

取值范围:

default。

usage.total_tokens

integer

参数解释:

模型处理输入和输出内容所消耗的总Token数量。

取值范围:

不涉及。

响应参数说明(流式)

参数

参数类型

说明

event

-

参数解释:

模型返回的消息标识。

取值范围:

  • message_start:第一个chunk。
  • content_block_start:正式答复的起始chunk。
  • content_block_delta:包含正式答复的text,工具调用的input_json,深度思考的thinking。
  • content_block_stop:一段content已输出完毕的标识。
  • message_delta:包含stop_reason、stop_sequence和usage用量信息。
  • message_stop:message已全部返回标识。

event: message_start

type

string

参数解释:

该chunk的类型。

取值范围:

message_start:第一个chunk。

message

object[]

参数解释:

响应消息。

message.id

string

参数解释:

请求的唯一标识。

取值范围:

不涉及。

message.type

string

参数解释:

响应消息类型。

取值范围:

message

message.role

string

参数解释:

信息的角色。

取值范围:

assistant

message.model

string

参数解释:

调用的模型 ID。

取值范围:

本次请求实际的模型ID

message.stop_sequence

string/null

参数解释:

命中的stop sequence。

取值范围:

未命中时输出为null。

message.usage

object

参数解释:

本次请求Token用量统计。

message.usage.input_tokens

integer

参数解释:

处理模型输入内容所消耗的Token数量。

取值范围:

不涉及。

message.usage.output_tokens

integer

参数解释:

模型输出内容所消耗的Token数量。

取值范围:

不涉及。

message.usage.cache_creation_input_tokens

integer

参数解释:

本次请求中新写入缓存的输入Token数量。

取值范围:

不涉及。

message.usage.cache_read_input_tokens

integer

参数解释:

本次请求中从缓存命中读取的输入Token数量。

取值范围:

不涉及。

message.usage.service_tier

string

参数解释:

本次请求使用的服务层级。

取值范围:

default。

message.usage.total_tokens

integer

参数解释:

模型处理输入和输出内容所消耗的总Token数量。

取值范围:

不涉及。

message.content

array

参数解释:

模型输出内容。

message.stop_reason

enum<string>/null

参数解释:

模型停止输出的原因。

取值范围:

模型未停止输出时,取值为null。

event: content_block_start

type

string

参数解释:

该chunk的类型。

取值范围:

content_block_start:正式答复的起始chunk。

index

integer

参数解释:

当前元素的索引。

取值范围:

不涉及。

content_block

object

参数解释:

模型输出内容详情。

content_block.type

string

参数解释:

模型输出内容类型。

取值范围:

text

content_block.thinking

string

参数解释:

模型深度思考内容。

取值范围:

不涉及。

content_block.text

string

参数解释:

模型正式答复内容。

取值范围:

不涉及。

content_block.id

string

参数解释:

工具调用的ID。

取值范围:

不涉及。

content_block.name

string

参数解释:

调用的工具名称。

取值范围:

不涉及。

content_block.input

object

参数解释:

调用工具需要的结构化输入信息。

取值范围:

不涉及。

event: content_block_delta

type

string

参数解释:

该chunk的类型。

取值范围:

content_block_delta:包含正式答复的text,工具调用的input_json,深度思考的thinking。

index

integer

参数解释:

当前元素的索引。

取值范围:

不涉及。

delta

object

参数解释:

模型输出的增量内容。

delta.type

string

参数解释:

增量内容类型。

取值范围:

text_delta

delta.text

string

参数解释:

模型输出的增量文本内容。

取值范围:

不涉及。

delta.partial_json

string

参数解释:

模型流式返回的工具调用所需JSON。

event: content_block_stop

type

string

参数解释:

该chunk的类型。

取值范围:

content_block_stop:一段content已输出完毕的标识。

index

integer

参数解释:

当前元素的索引。

取值范围:

不涉及。

event: message_delta

type

string

参数解释:

该chunk的类型。

取值范围:

message_delta:包含stop_reason、stop_sequence和usage用量信息。

delta

object

参数解释:

message的增量内容。

delta.stop_sequence

string/null

参数解释:

命中的stop sequence。

取值范围:

未命中取值为null。

delta.stop_reason

string

参数解释:

模型停止输出的原因。

取值范围

  • end_turn:模型输出自然结束。
  • max_tokens:模型输出触发max_tokens限制。
  • stop_sequence:模型输出Token命中了stop_sequence中的Token。
  • tool_use:模型判断需要调用工具。

usage

enum<string>/null

参数解释:

本次请求Token用量统计。

usage.output_tokens

integer

参数解释:

输出内容所消耗的Token数。

取值范围:

不涉及。

usage.input_tokens

integer

参数解释:

处理模型输入内容所消耗的Token数量。

取值范围:

不涉及。

message.usage.cache_creation_input_tokens

integer

参数解释:

本次请求中新写入缓存的输入Token数量。

取值范围:

不涉及。

message.usage.cache_read_input_tokens

integer

参数解释:

本次请求中从缓存命中读取的输入Token数量。

取值范围:

不涉及。

message.usage.total_tokens

integer

参数解释:

模型处理输入和输出内容所消耗的总Token数量。

取值范围:

不涉及。

event: message_stop

type

string

参数解释:

该chunk的类型。

取值范围:

message_stop:message已全部返回标识。

深度思考模型思考控制开关支持情况

模型名称

thinking.type默认值

thinking.type支持的取值

openPangu-2.0-Flash

disabled

  • enabled
  • disabled

GLM-5.2

GLM-5.1

GLM-5

enabled

  • enabled
  • disabled

Kimi-K2.6

enabled

  • enabled
  • disabled

DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek-V4-Pro

enabled

  • enabled
  • disabled

DeepSeek-R1-0528

enabled

enabled

DeepSeek-V3.1

DeepSeek-V3.2

disabled

  • enabled
  • disabled

工具调用模型支持情况

模型名称

支持的tool choice

openPangu-2.0-Flash

  • none
  • auto

GLM-5.1

GLM-5.2

  • none
  • auto
  • 指定的函数

GLM-5

  • none
  • auto

Kimi-K2.6

  • none
  • auto

DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek-V4-Pro

DeepSeek-V3.2

DeepSeek-R1-0528

  • none
  • auto
  • 指定的函数

DeepSeek-V3

DeepSeek-V3.1

  • auto
  • 指定的函数

Qwen3-235B-A22B

  • none
  • auto
  • 指定的函数

示例一:流式输出

请求示例如下:

import requests
import json
if __name__ == '__main__':
    url = "https://api.modelarts-maas.com/anthropic/v1/messages"  # API地址
    api_key = "MAAS_API_KEY"  # 把MAAS_API_KEY替换成已获取的API Key

    # Send request.
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {api_key}'
    }
    data = {
        "model": "glm-5.2",  # model参数,您可按需更换模型参数
        "stream":True,
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": "你好"}
        ]
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data), verify=False)
    # Print result.
    print(response.status_code)
    print(response.text)

Linux环境下执行如下命令:

curl --request POST \
  --url https://api.modelarts-maas.com/anthropic/v1/messages \
  --header 'content-type: application/json' \
  --header 'x-api-key: $MaaS_API_Key' \
  --data '{
  "model": "glm-5.2",
  "stream": true,
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a helpful assistant."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
}'

响应示例:

event: message_start
data: {"type":"message_start","message":{"id":"22cadffad9724d5893e4f9ffed41a695","type":"message","role":"assistant","model":"glm-5.2","content":[],"stop_reason":null,"stop_sequence":null,"usage":{"input_tokens":0,"cache_creation_input_tokens":0,"cache_read_input_tokens":0,"output_tokens":0,"service_tier":"default"}}}

event: content_block_start
data: {"type":"content_block_start","index":0,"content_block":{"type":"text","text":""}}

event: content_block_delta
data: {"delta":{"type":"text_delta","text":"你好"},"type":"content_block_delta","index":0}

event: content_block_delta
data: {"delta":{"type":"text_delta","text":"!有什么"},"type":"content_block_delta","index":0}

event: content_block_delta
data: {"delta":{"type":"text_delta","text":"可以帮"},"type":"content_block_delta","index":0}

event: content_block_delta
data: {"delta":{"type":"text_delta","text":"你的吗"},"type":"content_block_delta","index":0}

event: content_block_delta
data: {"delta":{"type":"text_delta","text":"?"},"type":"content_block_delta","index":0}

event: content_block_stop
data: {"type":"content_block_stop","index":0}

event: message_delta
data: {"type":"message_delta","delta":{"stop_reason":"end_turn","stop_sequence":null},"usage":{"output_tokens":9,"input_tokens":18,"total_tokens":27,"cache_creation_input_tokens":0,"cache_read_input_tokens":0}}

event: message_stop
data: {"type":"message_stop"}

data: [DONE]

示例二:工具调用

请求示例如下:

import requests
import json
if __name__ == '__main__':
    url = "https://api.modelarts-maas.com/anthropic/v1/messages" # API地址
    api_key = "MAAS_API_KEY" # 把MAAS_API_KEY替换成已获取的API Key

    # Send request.
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {api_key}'
    }
    data = {
        "model": "glm-5.2",
          "thinking": {
            "type": "disabled"
          },
          "stream": False,
          "system": "You are a helpful assistant. 回复要简洁",
          "messages": [
            {
              "role": "user",
              "content": "北京今天天气怎么样?"
            },
            {
              "role": "assistant",
              "content": [
                {
                  "type": "tool_use",
                  "id": "call_664e61ca7977429db860d513",
                  "input": {
                    "city": "北京",
                    "unit": "celsius"
                  },
                  "name": "get_weather"
                }
              ]
            },
            {
              "role": "user",
              "content": [
                {
                  "type": "tool_result",
                  "tool_use_id": "call_664e61ca7977429db860d513",
                  "content": "{\"city\": \"北京\", \"temperature\": 26, \"unit\": \"celsius\", \"condition\": \"晴\"}"
                }
              ]
            }
          ],
          "tools": [
            {
              "name": "get_weather",
              "description": "查询指定城市的实时天气",
              "input_schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                  "city": {
                    "type": "string",
                    "description": "城市名称,例如:北京"
                  },
                  "unit": {
                    "type": "string",
                    "enum": [
                      "celsius",
                      "fahrenheit"
                    ],
                    "description": "温度单位"
                  }
                },
                "required": [
                  "city"
                ]
              }
            }
          ]
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data), verify=False)
    # Print result.
    print(response.status_code)
    print(response.text)

Linux环境下执行如下命令:

curl --request POST \
  --url https://api.modelarts-maas.com/anthropic/v1/messages \
  --header 'content-type: application/json' \
  --header 'x-api-key: $MaaS_API_Key' \
  --data '{
  "model": "glm-5.2",
  "thinking": {
    "type": "disabled"
  },
  "stream": false,
  "system": "You are a helpful assistant. 回复要简洁",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "北京今天天气怎么样?"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": [
        {
          "type": "tool_use",
          "id": "call_664e61ca7977429db860d513",
          "input": {
            "city": "北京",
            "unit": "celsius"
          },
          "name": "get_weather"
        }
      ]
    },
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "tool_result",
          "tool_use_id": "call_664e61ca7977429db860d513",
          "content": "{\"city\": \"北京\", \"temperature\": 26, \"unit\": \"celsius\", \"condition\": \"晴\"}"
        }
      ]
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "name": "get_weather",
      "description": "查询指定城市的实时天气",
      "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "city": {
            "type": "string",
            "description": "城市名称,例如:北京"
          },
          "unit": {
            "type": "string",
            "enum": [
              "celsius",
              "fahrenheit"
            ],
            "description": "温度单位"
          }
        },
        "required": [
          "city"
        ]
      }
    }
  ]
}'
响应示例:
{
  "content": [
    {
      "text": "北京今天的天气:**晴**,气温 **26°C**。天气不错,适合出行!☀️",
      "type": "text"
    }
  ],
  "id": "1d3756ed5704491f980c2fd40054bfd7",
  "model": "glm-5.2",
  "role": "assistant",
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "type": "message",
  "usage": {
    "cache_creation_input_tokens": 0,
    "cache_read_input_tokens": 0,
    "input_tokens": 250,
    "output_tokens": 23,
    "service_tier": "default",
    "total_tokens": 273
  }
}

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