API 基礎

先講為什麼要學這個。你在聊天視窗裡跟 Claude 一來一回，是「人在操作」；一次只能處理一件事，而且要有人坐在那裡。API 的意義是：你寫一段程式碼，裡面包含「呼叫 Claude」這個動作，然後這段程式碼可以被排程每天自動跑、可以接在你的客服後台後面、可以一秒鐘被觸發幾百次。舉例：公司內每天進來上百則客戶訊息，如果用聊天視窗一則一則貼進去分類，要一個人做一整個早上；用 API，你寫一次「把訊息丟給 Claude，請它回傳分類」的程式，之後每則訊息自動跑完，人只需要看結果。這就是「從對話框畢業」的真正意義。

技術上，呼叫 Claude 就是對它的伺服器發一個 HTTP 請求（網路上程式互相溝通的標準方式），內容主要是一個 messages 陣列。每一則訊息長這樣：{ role: "user", content: "幫我分類這則訊息" }。Claude 回你的也是一則訊息，role 是 assistant。要做多輪對話（讓 Claude 記得前面講過什麼），你就把整段歷史——user、assistant、user……——照順序全部再送一次。這裡有個關鍵觀念：API 本身沒有記憶，每次呼叫都是全新的，「記憶」是你自己把歷史帶上去做出來的。

system prompt 是另一個獨立欄位，專門放「Claude 的身分與規矩」，例如「你是牙醫診所的預約助理，語氣親切，只回答看診相關問題，不確定就請對方留電話」。它跟一般 messages 分開，好處是這些規矩會穩定套用在整段對話，不會被使用者的訊息淹沒。這是你把「公司規矩」寫進系統最重要的地方。另外幾個常用參數：max_tokens 限制回應長度（token 是 AI 計算文字的單位，大約 1 個中文字約等於 1 到 2 個 token）；temperature 控制發散程度（0 最穩定、適合分類與抽取；高一點適合寫文案發想）；stop_sequences 讓 Claude 遇到指定字串就停。

選模型是最直接影響成本的決定。Claude 家族大致分三檔：Haiku 最快最便宜，適合「量大但單純」的任務，像客服訊息分類、標籤標註；Sonnet 是均衡主力，日常大多數工作用它；Opus 最強、也最貴，留給需要多步推理、複雜判斷的任務。中小企業最常犯的錯是全部用最貴的模型燒錢——正確做法是先用便宜的試，品質不夠再往上升。最後，streaming 適合有真人在等回應的場景（像即時客服機器人），讓文字邊生成邊顯示，體感快很多；如果是背景自動跑的批次任務（像半夜生報表），沒人在看，就不需要串流。