Source: https://aiprimetech.io/zh/docs/getting-started/first-request/

[首页](/zh/) / [文档](/zh/docs/) / 首次请求详解 

# 首次请求详解 

逐行讲解一次 Messages 调用——每个字段的作用以及返回内容。 

 复制页面 [ 以 Markdown 查看](/zh/docs/getting-started/first-request.md) [ 向 ChatGPT 提问](https://chatgpt.com/?q=Read%20https%3A//aiprimetech.io/docs/getting-started/first-request.md%20and%20answer%20questions%20about%20it.%20Start%20with%20a%20short%20summary.) [ 在 Claude 中提问](https://claude.ai/new?q=Read%20https%3A//aiprimetech.io/docs/getting-started/first-request.md%20and%20answer%20questions%20about%20it.%20Start%20with%20a%20short%20summary.)   

快速入门帮助你获得响应。本页解释其中各部分的含义，让你能够自行编写下一个请求。 

## 请求 

```
Copycurl https://aiprimetech.io/v1/messages \
  -H "x-api-key: $CLAUDEAPIKEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-6",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
  }'
```

 | 字段 | 必填 | 作用

 | model | 是 | 指定要运行的模型。必须与以下来源中的某个 ID /v1/models 完全一致。

 | max_tokens | 是 | 设定以下内容的硬性上限： 输出。模型达到此上限时就会停止，即使句子尚未完成。这是成本控制上限，而非目标值。

 | messages | 是 | 截至目前的对话，按时间从早到晚排列。每条记录都有一个 role (user 或 assistant）以及 content.

 | system | 否 | 适用于整个对话的指令。这是顶层字段，而不是带有以下属性的消息： role: system.

 | temperature | 否 | 0–1。值越低，结果越确定。除非有明确理由，否则请保持未设置。

 | stream | 否 | true 返回服务器发送事件，而不是单个 JSON 响应体。请参阅 [流式传输](/zh/docs/api-reference/streaming/). 

## 响应 

```
Copy{
  "id": "msg_01ABC...",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "content": [{"type": "text", "text": "Hello! How can I help?"}],
  "stop_reason": "end_turn",
  "usage": {"input_tokens": 9, "output_tokens": 12}
}
```
 
- content 是数组，而不是字符串。文本位于 content[0].text。将其当作字符串处理是最常见的客户端错误。
- stop_reason 说明生成结束的原因： end_turn （已完成）、 max_tokens （达到你设置的上限，回复被截断）、 stop_sequence，或 tool_use.
- usage 是计费依据。请记录它；这是成本归属分析唯一可靠的依据。 

如果 stop_reason 是 max_tokens，说明你的回答被截断了。请提高 max_tokens 或要求更简短的回复。不要盲目重试，被截断的输出也会计费。 

## 多轮对话 

API 是无状态的。要继续对话，你需要重新发送完整历史记录，包括模型之前的回复： 

```
Copy{
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "What is the capital of France?"},
    {"role": "assistant", "content": "Paris."},
    {"role": "user", "content": "And its population?"}
  ]
}
```

由于每轮都会重新发送历史记录，输入 token 数量会随对话增长，费用也会随之增加。这就是长时间运行的智能体会话成本较高的原因。 [提示词缓存](/zh/docs/guides/prompt-caching/) 和 [上下文管理](/zh/docs/guides/context-management/) 都直接针对这一问题。 

[消息 API完整字段参考](/zh/docs/api-reference/messages/)[流式传输逐 token 响应](/zh/docs/api-reference/streaming/)[Python SDK使用 Python 进行相同的调用](/zh/docs/sdks/python/) 

[上一页基础 URL](/zh/docs/getting-started/base-urls/)[下一页API 概述](/zh/docs/api-reference/overview/)