Source: https://aiprimetech.io/it/learn/openai-compatible-claude-api/

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# Usa Claude con l'SDK OpenAI: endpoint compatibile con OpenAI, streaming, strumenti e limiti 

Il codice scritto per l'SDK OpenAI può chiamare Claude senza essere riscritto: indirizza base_url al /v1del gateway, usa una chiave del gateway e un ID modello Claude. L'endpoint accetta richieste Chat Completions, trasmette in streaming nello stesso formato e supporta le chiamate di funzione. Alcune funzionalità di Claude sono disponibili solo nel formato nativo di Anthropic; l'ultima sezione spiega quando passare a quel formato. 

## Informazioni sull'endpoint 

  | Voce  | Valore  

 | URL di base | https://aiprimetech.io/v1 

 | Endpoint chat | POST https://aiprimetech.io/v1/chat/completions 

 | Elenco dei modelli | GET https://aiprimetech.io/v1/models 

 | Autenticazione | Authorization: Bearer <key>; x-api-key è anch'esso accettato 

 | Modelli | ID Claude come claude-sonnet-5; ID GPT con una chiave del gruppo Codex  

## Python 

terminaleCopia

```
pip install openai
```

app.pyCopia

```
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://aiprimetech.io/v1", api_key=os.environ["AIPRIME_API_KEY"])

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a concise assistant."},
        {"role": "user", "content": "Explain idempotency keys in two sentences."},
    ],
)
print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage)
```

base_url deve terminare con /v1: l'SDK aggiunge /chat/completions a questo indirizzo. Senza /v1 la richiesta arriva al sito web e restituisce HTML; con /v1 ripetuto due volte restituisce 404 page not found. 

## Node.js 

app.mjsCopia

```
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://aiprimetech.io/v1", apiKey: process.env.AIPRIME_API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "claude-sonnet-5",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Write a haiku about retries." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);
```

## Streaming 

stream.pyCopia

```
stream = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-5",
    max_tokens=2048,
    stream=True,
    stream_options={"include_usage": True},
    messages=[{"role": "user", "content": "Outline a zero-downtime migration."}],
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
    if chunk.usage:
        print("\n", chunk.usage)
```

Usa lo streaming per le risposte lunghe: una richiesta senza streaming deve completarsi entro il timeout del client, mentre uno stream no. include_usage aggiunge un blocco finale con il conteggio dei token. Per saperne di più sul perché è importante, consulta [streaming delle risposte degli LLM](/it/blog/streaming-api-guide/). 

## Chiamata di funzioni 

tools.pyCopia

```
tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Current weather for a city",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"city": {"type": "string"}},
            "required": ["city"],
        },
    },
}]

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-5", max_tokens=512, tools=tools,
    messages=[{"role": "user", "content": "What is the weather in Paris?"}],
)
call = resp.choices[0].message.tool_calls[0]
print(call.function.name, call.function.arguments)   # get_weather {"city": "Paris"}
```

La risposta viene restituita con finish_reason: "tool_calls" e, in stile OpenAI, tool_calls. Esegui la funzione, aggiungi un tool messaggio con il risultato e il corrispondente tool_call_id, quindi effettua un'altra chiamata, esattamente come con i modelli OpenAI. 

## Ragionamento e thinking 

reasoning_effort corrisponde all'impostazione del livello di impegno di Claude e accetta low, medium, high, xhigh o max. Il valore none viene rifiutato. Quando il modello elabora il suo ragionamento, questo viene restituito in un campo reasoning_content separato, accanto a content, quindi il codice che legge message.content continua a funzionare senza modifiche. 

reasoning.pyCopia

```
resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-5-5", max_tokens=4096, reasoning_effort="high",
    messages=[{"role": "user", "content": "Find the bug in this function: ..."}],
)
```

## Modelli 

  | ID del modello  | Usalo per  

 | claude-sonnet-5 | Scelta predefinita per programmazione e attività degli agenti: veloce, potente, di fascia media. 

 | claude-opus-5-5 | Ragionamenti più complessi, refactoring estesi, esecuzioni prolungate degli agenti. 

 | claude-fable-5-1 | Il più capace e il più costoso; riservalo alle attività più difficili. 

 | claude-haiku-4-5 | Economico e rapido: titoli, riepiloghi, classificazione, piccoli passaggi.  

Usa questi ID esattamente come riportati. I vecchi ID con data, come claude-3-5-sonnet-20241022 compaiono ancora in alcuni elenchi di modelli, ma non sono disponibili e restituiscono un errore di modello non supportato. 

## Quando usare invece l'API nativa di Anthropic 

Il formato OpenAI supporta chat, streaming, strumenti e immagini. Usa il formato Messages di Anthropic, sullo stesso gateway, quando ti servono punti di interruzione espliciti per la cache dei prompt, blocchi di ragionamento da reinviare tra un turno e l'altro, documenti PDF o citazioni. La [guida all'SDK Python di Anthropic](/it/learn/anthropic-python-sdk/) e l'impostazione [guida a Vercel AI SDK](/it/learn/use-claude-api-with-vercel-ai-sdk/) illustra questo approccio. 

## Risoluzione dei problemi 

  | Che cosa vedi  | Causa  | Soluzione  

 | Un errore di parsing di JSON, con una risposta che inizia con < | base_url senza /v1 | https://aiprimetech.io/v1 

 | 404 page not found | /v1 due volte | Esattamente un /v1 

 | 401 Invalid API key | Chiave mancante o errata nel processo | Controlla la variabile; una chiave appartiene a un solo gateway 

 | Modello non supportato | ID del modello vecchio e con data, oppure scritto in modo errato | Usa un ID della tabella qui sopra 

 | 'none' is not supported | reasoning_effort="none" | Usa low o superiore, oppure omettilo 

 | 429 Concurrency limit exceeded for user | Troppe richieste in corso | Limita il parallelismo; consulta [limiti di frequenza e nuovi tentativi](/it/blog/rate-limits-and-retries/) 

 | Timeout per le risposte lunghe | Richiesta lunga senza streaming | Usa lo streaming o aumenta il timeout del client  

## Domande frequenti 

 Posso usare Claude con l'SDK OpenAI?

Sì, tramite un endpoint compatibile con OpenAI: imposta base_url su /v1 del gateway, usa una chiave API del gateway e un ID di modello Claude come claude-sonnet-5. Lo streaming e le chiamate di funzione funzionano nel formato OpenAI. Quale URL di base devo usare per Claude nell'SDK OpenAI?

L'URL del gateway che termina con /v1, ad esempio https://aiprimetech.io/v1. L'SDK aggiunge /chat/completions. Le chiamate di funzione funzionano con Claude tramite il formato OpenAI?

Sì. Passa tools nel formato OpenAI; Claude restituisce tool_calls con finish_reason impostato su tool_calls, e tu rispondi con messaggi tool come di consueto. Quando dovrei usare invece l'API nativa di Anthropic?

Quando ti servono la memorizzazione esplicita dei prompt nella cache, blocchi di ragionamento tra i turni, input PDF o citazioni. Queste funzionalità fanno parte del formato Messages di Anthropic.  

Inizia a usare Claude in pochi minuti

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AI Prime Tech è un gateway API indipendente. Non è affiliato ad Anthropic, non è approvato da Anthropic e non è un suo rivenditore. Claude e i nomi dei modelli correlati sono marchi dei rispettivi proprietari.    

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