AIUnlimited
🌳

أسس الذكاء الاصطناعي

🌱
AI Seeds

Start from zero

🌿
AI Sprouts

Build foundations

🌳
AI Branches

Apply in practice

🏕️
AI Canopy

Go deep

🌲
AI Forest

Master AI

🔨

إتقان الذكاء الاصطناعي

✏️
AI Sketch

Start from zero

🪨
AI Chisel

Build foundations

⚒️
AI Craft

Apply in practice

💎
AI Polish

Go deep

🏆
AI Masterpiece

Master AI

📘

تطبيق الذكاء الاصطناعي

📖
فهم النماذج مفتوحة المصدر

أسس وموارد للنماذج مفتوحة المصدر

🎯
من المشكلة إلى مهمة النموذج

تحويل مشاكل الأعمال إلى مهام نموذجية

⚡
تشغيل نموذجك الأول

شاهد نتائجك الأولى في 30 دقيقة

🔧
التحسين الدقيق والتقييم

حسّن النماذج وقيّم الأداء

🚀
أنظمة التطبيقات

بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي واقعية

🎨
الذكاء الاصطناعي التوليدي

استكشف نماذج AIGC مفتوحة المصدر

🤖
الوكيل

تعلم أطر عمل الوكيل وأدوات MCP

📐
أسس تكميلية

أساسيات LLM والتقييم

🎓

أكاديمية كلاود

🤖
Claude 101

Learn AI basics with Claude

💻
Claude Code 101

Code with Claude as your pair programmer

🤝
Introduction to Claude Cowork

Collaborate with Claude on complex projects

⚙️
Claude Platform 101

Build apps with the Claude API

المختبر

تم تحميل 7 تجارب
🧬ملعب الشبكة العصبية🤖ذكاء اصطناعي أم إنسان؟🥋دوجو التوجيهات🏁سباق الخوارزميات🧠مسابقة معلومات الذكاء الاصطناعي🏗️لوحة تصميم النظام
🎯مقابلة تجريبيةدخول المختبر→
🚀

التطوير المهني

🚀
منصة انطلاق المقابلات

ابدأ رحلتك

🌟
إتقان المقابلات السلوكية

أتقن المهارات الشخصية

💻
المقابلات التقنية

تفوّق في جولة البرمجة

🤖
مقابلات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

إتقان مقابلات تعلم الآلة

🏆
العرض وما بعده

احصل على أفضل عرض

ابدأ الآن
AIUnlimited

رخصة MIT

沪ICP备18025655号-11

تعلّم

  • أساسيات الذكاء الاصطناعي
  • تطبيق الذكاء الاصطناعي
  • أكاديمية كلاود
  • المختبر
  • التطوير المهني

المجتمع

  • عن المنصة
  • الأسئلة الشائعة

الدعم

  • footer.terms
  • footer.privacy
  • footer.contact
البرامج الأكاديمية للذكاء الاصطناعي والهندسة›⚙️ Claude Platform 101›الدروس›Your First API Call
🚀
Claude Platform 101 • مبتدئ⏱️ 5 دقيقة للقراءة

Your First API Call

Your first API call

Saying hi to Claude might warm your heart, but it's not really useful. In this lesson we'll send Claude something real and get structured insight back — in just under 20 lines of code.

Get set up

First, grab an API key from platform.claude.com. You'll need to purchase some credits beforehand.

Take the API key and store it in a .env.local file so it stays out of your version control. Hardcoding keys in source files is how they end up leaked on GitHub — keep them in environment files instead.

Next, install the SDK:

npm install @anthropic-ai/sdk

The anatomy of a request

Every API call goes through the messages.create function. You specify three things:

  • A model — which Claude model handles the request
  • A max tokens limit — a cap on how long the response can be
  • A list of messages — objects with either user or assistant roles, structured similarly to how you'd have a conversation with Claude elsewhere

Here's what that looks like in its most basic form:

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic();

const msg = await client.messages.create({
  model: "claude-sonnet-5",
  max_tokens: 2048,
  messages: [{
    role: "user",
    content: "Hello, Claude",
  }],
});

A real example: reviewing buggy code

Let's give Claude something a little more interesting than "hello." We'll point it at some buggy code and ask for a review. Here's the whole thing — one file, about 20 lines of code:

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic();

const buggyCode = `
function add(a, b) {
  return a - b;
}
`;

const response = await client.messages.create({
  model: "claude-sonnet-5",
  max_tokens: 2048,
  system: "You are a terse senior code reviewer. Give feedback in one paragraph.",
  messages: [
    { role: "user", content: `Review this code:\n${buggyCode}` },
  ],
});

for (const block of response.content) {
  if (block.type === "text") {
    console.log(block.text);
  }
}
الدرس 2 من 130٪ مكتمل
←What is the Claude Platform?

مناقشة

تسجيل الدخول للانضمام إلى النقاش

Two things to notice here:

  1. The system prompt is where you shape the persona. I want a terse senior reviewer, not a chatty one — so I just say that.
  2. The message.content in the response is an array of blocks, not a string. For a basic text reply there's usually just one block of type text, but Claude can return multiple blocks — text, tool calls, thinking — so we always loop and check the type.

Run it, and Claude spots that add is subtracting and tells you in one paragraph. That's it. That's the whole API call.

From script to product

In a real product, this same messages.create shape is the engine behind something like a summarize endpoint. Pull a meeting transcript out of the database, hand it to Claude with a system prompt that says "extract insights and risks," save the result back on the row, and return it to the UI. It's the same call — just wrapped in a route handler.

Recap

  • Your first API call is a messages.create function with a model, a token limit, and messages.
  • Store your API key in a .env.local file to keep it out of version control.
  • Add a system prompt to shape Claude's behavior.
  • The response content is an array of blocks — loop and check each block's type.
  • From here, everything builds on this pattern.