Claude 的核心技术与产品
Claude 是 Anthropic 旗下的核心大语言模型（Large Language Models，简称 LLMs）品牌，围绕这一技术推出了多款具有广泛影响力的产品与服务，涵盖文本生成、对话交互、长文档处理、企业级定制等多个领域，其核心优势在于更强的安全性、更长的上下文窗口、更精准的指令遵循能力 。 
1. Claude 大语言模型系列
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Claude 基础系列 这是 Anthropic 最具代表性的技术成果，基于 Transformer 架构，通过大规模文本数据预训练，并采用宪法式 AI（Constitutional AI） 技术进行对齐训练------让模型根据预设的"道德准则"自我修正输出内容，大幅降低有害信息、偏见内容的生成概率，同时提升可解释性。
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Claude 1 2022 年发布，是 Anthropic 的首款商用大语言模型，首次展现了宪法式 AI 技术的落地效果，在文本理解、长文档总结、合规对话等场景中表现出色，支持最长 9000 tokens 的上下文窗口。
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Claude 2 2023 年 7 月推出的升级版本，在基础能力上全面提升，上下文窗口扩展至 100000 tokens（约相当于 7.5 万字文本），可直接处理整本书、长篇合同、代码库等大体积内容；同时开放了网页版对话界面与 API 服务，支持更复杂的推理任务（如法律条文分析、数学计算、代码编写），并进一步优化了安全性与响应速度。
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Claude 2.1 2023 年 12 月发布，上下文窗口再次翻倍至 200000 tokens（约 15 万字文本），成为当时全球上下文最长的商用大语言模型之一；同时提升了事实准确性，降低了"幻觉"（生成虚假信息）的概率，在企业级文档处理、数据分析等场景中更具优势。
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Claude 3 系列 2024 年 3 月发布的新一代旗舰模型，包含三个版本：Claude 3 Opus（顶级旗舰）、Claude 3 Sonnet（平衡型）、Claude 3 Haiku（轻量高速型） 。该系列不仅在文本理解与生成能力上达到行业顶尖水平，还新增了多模态处理功能（可识别图像、图表、PDF 中的可视化内容）；其中 Claude 3 Opus 支持最长 200000 tokens 的上下文窗口，能处理超复杂的推理任务（如量子物理公式推导、大型代码库重构、跨国法律合同审核），而 Claude 3 Haiku 则以毫秒级响应速度，满足实时对话、智能客服等高频场景的需求。
2. 核心产品与服务
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Claude 网页版 Anthropic 推出的官方对话式 AI 助手，用户可通过网页端直接与 Claude 进行自然交互，获取信息查询、文本创作（邮件、报告、代码）、长文档总结、问题解答、语言翻译等服务。目前支持免费版与付费版，付费版可使用 Claude 3 Opus 等高级模型，享受更快的响应速度与更长的上下文窗口。
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Claude 企业版（Claude for Business） 面向企业客户的定制化解决方案，提供专属模型部署、数据私有化、高级安全保障、定制化对齐训练等服务。企业可根据自身需求，将 Claude 集成到内部系统中，用于智能客服、文档自动化处理、数据分析、研发辅助等场景；同时，Anthropic 承诺企业数据不会被用于模型的通用训练，确保数据安全与隐私合规，这也是 Claude 在金融、法律、医疗等敏感行业广泛应用的核心优势。
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Anthropic API 面向开发者与企业的应用程序接口（API）服务，允许开发者将 Claude 系列模型的能力（如 Claude 3 Opus、Claude 3 Sonnet、多模态处理）集成到自己的软件、网站、APP 中。开发者可通过 API 调用模型的对话、生成、总结、分析等功能，快速构建智能应用；例如，在线教育平台可集成 API 实现个性化学习辅导，法律科技公司可开发合同自动化审核工具，金融机构可构建智能投研助手。这也是 "Anthropic API Key" 发挥作用的核心场景。
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Claude 插件生态 为扩展 Claude 的功能边界，Anthropic 推出了插件生态系统，允许第三方开发者为 Claude 开发插件，实现与外部工具的联动。目前支持的插件包括网页搜索、代码执行、文件管理、数据分析、地图服务等，用户可通过插件让 Claude 完成更复杂的任务，如实时查询最新新闻、运行代码并验证结果、分析 Excel 表格中的数据、生成导航路线等。
通过"能用AI"获取API Key（国内）
针对国内用户，由于部分海外服务访问限制，可以通过国内平台"能用AI"获取API Key。
1、访问能用AI工具
在浏览器中打开能用AI进入主页 ai.nengyongai.cn/register?af...
登录后，导航至API管理页面。 
2、生成API Key
- 点击"添加令牌"按钮。
- 创建成功后，点击"查看KEY"按钮，获取你的API Key。
3、使用大模型 API的实战教程
拥有了API Key后，接下来就是如何在你的项目中调用大模型 API了。以下以Python为例，详细展示如何进行调用。
(1).可以调用的模型
bash
gpt-3.5-turbo
gpt-3.5-turbo-1106
gpt-3.5-turbo-0125
gpt-3.5-16K
gpt-4
gpt-4-1106-preview
gpt-4-0125-preview
gpt-4-1106-vision-preview
gpt-4-turbo-2024-04-09
gpt-4o-2024-05-13
gpt-4-32K
claude-2
claude-3-opus-20240229
claude-3-sonnet-20240229
等等100多种模型
(2).Python示例代码（基础）
基本使用：直接调用，没有设置系统提示词的代码
python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="这里是能用AI的api_key",
base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
messages=[
# 把用户提示词传进来content
{'role': 'user', 'content': "鲁迅为什么打周树人？"},
],
model='gpt-4', # 上面写了可以调用的模型
stream=True # 一定要设置True
)
for chunk in response:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
bash
在这里插入代码片(3).Python示例代码（高阶）
进阶代码：根据用户反馈的问题，用Claude进行问题分类
python
from openai import OpenAI
# 创建OpenAI客户端
client = OpenAI(
api_key="your_api_key", # 你自己创建创建的Key
base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)
def api(content):
print()
# 这里是系统提示词
sysContent = f"请对下面的内容进行分类，并且描述出对应分类的理由。你只需要根据用户的内容输出下面几种类型：bug类型,用户体验问题，用户吐槽." \
f"输出格式:[类型]-[问题:{content}]-[分析的理由]"
response = client.chat.completions.create(
messages=[
# 把系统提示词传进来sysContent
{'role': 'system', 'content': sysContent},
# 把用户提示词传进来content
{'role': 'user', 'content': content},
],
# 这是模型
model='gpt-4', # 上面写了可以调用的模型
stream=True
)
for chunk in response:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
if __name__ == '__main__':
content = "这个页面不太好看"
api(content)
通过这段代码，你可以轻松地与AI模型进行交互，获取所需的文本内容。✨