TypeScript

@anthropic-ai/sdkとopenaiを使ったNodeの例。ストリーミングも含みます。

Anthropic SDK

npm install @anthropic-ai/sdk

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

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.CLAUDEAPIKEY!,
  baseURL: "https:">//aiprimetech.io",            // no /v1
});

const msg = await client.messages.create({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain event loops briefly." }],
});

const block = msg.content[0];
if (block.type === "text") console.log(block.text);

content は判別可能なユニオン型です。型の絞り込みに使用するのは block.type === "text" です。無条件にインデックスでアクセスしないでください。ツール使用の応答には次のものがありません： .text そのため、値は undefined になります（実行時）。

ストリーミング

const stream = await client.messages.stream({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Count to five." }],
});

for await (const event of stream) {
  if (event.type === "content_block_delta" && event.delta.type === "text_delta") {
    process.stdout.write(event.delta.text);
  }
}
const final = await stream.finalMessage();
console.log(final.usage);

OpenAI SDK

import OpenAI from "openai";

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

const r = await client.chat.completions.create({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello" }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);

ブラウザー側のコードにキーを含めて配布しないでください。サーバーからゲートウェイを呼び出し、フロントエンドには独自のエンドポイントを公開してください。バンドルに含まれるものはすべて公開情報になります。

Chat CompletionsOpenAI 形式のリファレンス ベストプラクティス本番環境での考慮事項