Claude API — プログラマティックなAIアクセス

Claude Codeの裏側で動いているのがClaude APIだ。このAPIを直接使えば、自分だけのAIツールを構築できる。

Claude APIとは

Claude APIは、Anthropicが提供するプログラマティックなAIアクセス手段である。

Claude Code、ブラウザ版のClaude、そしてサードパーティのアプリケーション。これらすべてが、内部的にClaude APIを呼び出している。

APIを直接使うことで、Claude Codeでは実現できないカスタムワークフローを構築できる。

Anthropic SDK

TypeScript/JavaScript

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk'

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY
})

const message = await client.messages.create({
  model: 'claude-sonnet-4-6',
  max_tokens: 1024,
  messages: [
    { role: 'user', content: '小児の発熱の鑑別診断を5つ挙げて' }
  ]
})

console.log(message.content[0].text)

Python

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    api_key=os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"]
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "小児の発熱の鑑別診断を5つ挙げて"}
    ]
)

print(message.content[0].text)

モデル選択

2026年3月現在、3つのモデルファミリーが利用可能。

コスト最適化の指針

• Haikuで十分なタスク: 分類、要約、簡単な変換（Sonnetの約3分の1のコスト）
• Sonnetが適切なタスク: コード生成、文章作成、一般的な分析
• Opusが必要なタスク: 複雑な推論、マルチステップの問題解決

ストリーミング

リアルタイムで応答を受け取る場合はストリーミングを使う。

const stream = await client.messages.stream({
  model: 'claude-sonnet-4-6',
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: 'user', content: 'プロンプト' }]
})

for await (const event of stream) {
  if (event.type === 'content_block_delta' && event.delta.type === 'text_delta') {
    process.stdout.write(event.delta.text)
  }
}

ツール使用（Function Calling）

Claude APIの真髄はツール使用にある。Claude Codeのツールシステムも、この機能で実現されている。

const response = await client.messages.create({
  model: 'claude-sonnet-4-6',
  max_tokens: 1024,
  tools: [{
    name: 'calculate_bmi',
    description: 'BMIを計算する',
    input_schema: {
      type: 'object',
      properties: {
        height_cm: { type: 'number', description: '身長（cm）' },
        weight_kg: { type: 'number', description: '体重（kg）' }
      },
      required: ['height_cm', 'weight_kg']
    }
  }],
  messages: [{ role: 'user', content: '身長165cm、体重60kgのBMIは？' }]
})

Claudeがツールを呼び出すと決定した場合、レスポンスに tool_use ブロックが含まれる。アプリケーション側でツールを実行し、結果を返すことで対話が続く。

医療ツールの構築例

薬剤相互作用チェッカー

const tools = [{
  name: 'check_interaction',
  description: '2つの薬剤の相互作用を確認する',
  input_schema: {
    type: 'object',
    properties: {
      drug_a: { type: 'string' },
      drug_b: { type: 'string' }
    }
  }
}]

臨床検査値解釈

const tools = [{
  name: 'interpret_lab',
  description: '臨床検査値を解釈する',
  input_schema: {
    type: 'object',
    properties: {
      test_name: { type: 'string' },
      value: { type: 'number' },
      unit: { type: 'string' },
      patient_age_years: { type: 'number' }
    }
  }
}]