【TypeScript】Claude API入門｜@anthropic-ai/sdkでテキスト生成・ストリーミング・ツール呼び出しを実装する方法

mkdir claude-api-sample && cd claude-api-sample
npm init -y
npm install typescript tsx @types/node --save-dev
npm install @anthropic-ai/sdk
npx tsc --init

{
  "compilerOptions": {
    "target": "ES2022",
    "module": "Node16",
    "moduleResolution": "Node16",
    "outDir": "./dist",
    "strict": true,
    "esModuleInterop": true
  },
  "include": ["src/**/*"]
}

ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

.env
node_modules/
dist/

node --env-file=.env -r tsx/esm src/index.ts

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

const client = new Anthropic();
// ANTHROPIC_API_KEY 環境変数から自動的にAPIキーを読み込む

const response = await client.messages.create({
  model: "claude-opus-4-6",
  max_tokens: 1024,
  messages: [
    { role: "user", content: "TypeScriptの型推論の仕組みを200字で説明してください。" }
  ],
});

// テキストを取り出す
const text = response.content[0];
if (text.type === "text") {
  console.log(text.text);
}

// トークン使用量の確認
console.log(`入力: ${response.usage.input_tokens} / 出力: ${response.usage.output_tokens} トークン`);

import type { Message, ContentBlock } from "@anthropic-ai/sdk/resources";

// Message 型の主なフィールド
interface Message {
  id: string;           // メッセージID（例: msg_01XxxxxX）
  type: "message";
  role: "assistant";
  model: string;        // 使用したモデル名
  content: ContentBlock[];   // 生成されたコンテンツの配列
  stop_reason: "end_turn" | "max_tokens" | "stop_sequence" | "tool_use" | null;
  usage: {
    input_tokens: number;   // 入力トークン数（= 課金対象）
    output_tokens: number;  // 出力トークン数（= 課金対象）
  };
}

// ContentBlock は通常 type: "text" のオブジェクト
// ツール呼び出し時は type: "tool_use" になる

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

const client = new Anthropic();

const response = await client.messages.create({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  max_tokens: 1024,
  // system はメッセージ配列とは別に指定する
  system: `あなたはTypeScriptの専門家です。
以下のルールを厳守してください：
- 回答は必ず日本語で行う
- コード例は常にTypeScriptで記述する
- 型定義を省略しない
- 初心者にもわかるよう丁寧に説明する`,
  messages: [
    { role: "user", content: "型アサーションとは何ですか？" }
  ],
});

const text = response.content[0];
if (text.type === "text") {
  console.log(text.text);
}

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
import type { MessageParam } from "@anthropic-ai/sdk/resources";

const client = new Anthropic();

// 会話履歴を配列で管理
const history: MessageParam[] = [];

async function chat(userMessage: string): Promise<string> {
  // ユーザーメッセージを履歴に追加
  history.push({ role: "user", content: userMessage });

  const response = await client.messages.create({
    model: "claude-sonnet-4-6",
    max_tokens: 1024,
    system: "あなたはTypeScriptの親切な講師です。",
    messages: history,  // 会話履歴を毎回すべて渡す
  });

  // Claudeの返答を取り出す
  const assistantMessage = response.content[0];
  if (assistantMessage.type !== "text") {
    throw new Error("Unexpected response type");
  }

  // アシスタントの返答も履歴に追加
  history.push({ role: "assistant", content: assistantMessage.text });

  return assistantMessage.text;
}

// 会話例
console.log(await chat("TypeScriptのジェネリクスを教えてください。"));
console.log(await chat("先ほどの説明で出てきた<T>はどういう意味ですか？"));  // 文脈を参照できる
console.log(await chat("実務でよく使うパターンを教えてください。"));

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

const client = new Anthropic();

// stream() は Promise ではないため await 不要
const stream = client.messages.stream({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  max_tokens: 2048,
  messages: [
    { role: "user", content: "TypeScriptのasync/awaitのベストプラクティスを解説してください。" }
  ],
});

// テキストが届くたびに処理する（コールバック方式）
stream.on("text", (text) => {
  process.stdout.write(text);  // 改行なしで出力（逐次表示）
});

// ストリーム完了後の最終メッセージを取得
const finalMessage = await stream.finalMessage();
console.log(`

--- 完了 ---`);
console.log(`入力: ${finalMessage.usage.input_tokens} / 出力: ${finalMessage.usage.output_tokens} トークン`);

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

const client = new Anthropic();

// for await 方式でも await 不要
const stream = client.messages.stream({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  max_tokens: 2048,
  messages: [
    { role: "user", content: "TypeScriptのasync/awaitを解説してください。" }
  ],
});

for await (const chunk of stream) {
  // content_block_delta イベントにテキストが入っている
  if (
    chunk.type === "content_block_delta" &&
    chunk.delta.type === "text_delta"
  ) {
    process.stdout.write(chunk.delta.text);
  }
}

console.log("
完了");

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
import type { Tool, MessageParam } from "@anthropic-ai/sdk/resources";

const client = new Anthropic();

// ── ツールの定義 ──────────────────────────────
const tools: Tool[] = [
  {
    name: "get_current_time",
    description: "現在の日時を取得します",
    input_schema: {
      type: "object",
      properties: {},
      required: [],
    },
  },
  {
    name: "calculate",
    description: "四則演算を実行します",
    input_schema: {
      type: "object",
      properties: {
        expression: {
          type: "string",
          description: "計算式（例: '10 + 20 * 3'）",
        },
      },
      required: ["expression"],
    },
  },
];

// ── 実際のツール実装 ──────────────────────────
function executeTool(name: string, input: Record<string, unknown>): string {
  switch (name) {
    case "get_current_time":
      return new Date().toLocaleString("ja-JP");
    case "calculate": {
      // ⚠️ 実務では eval() / Function() は使わず、
      // mathjs や expr-eval などの数式パーサーライブラリを使うこと
      const expr = input.expression as string;
      if (!/^[\d\s+\-*/.()]+$/.test(expr)) {
        return "エラー: 使用できない文字が含まれています";
      }
      // eslint-disable-next-line no-new-func
      return String(new Function(`"use strict"; return (${expr})`)());
    }
    default:
      return "未実装のツールです";
  }
}

// ── ツール呼び出しループ ──────────────────────
async function runWithTools(userMessage: string): Promise<string> {
  const messages: MessageParam[] = [
    { role: "user", content: userMessage }
  ];

  // Claude がツール使用を止めるまでループ
  while (true) {
    const response = await client.messages.create({
      model: "claude-sonnet-4-6",
      max_tokens: 1024,
      tools,
      messages,
    });

    // ツール使用なし → テキスト応答を返す
    if (response.stop_reason === "end_turn") {
      const text = response.content.find((b) => b.type === "text");
      return text?.type === "text" ? text.text : "";
    }

    // ツール呼び出しがある場合
    if (response.stop_reason === "tool_use") {
      // アシスタントの返答（ツール呼び出し指示）を履歴に追加
      messages.push({ role: "assistant", content: response.content });

      // ツールを実行してresultを返す
      const toolResults = response.content
        .filter((b) => b.type === "tool_use")
        .map((b) => {
          if (b.type !== "tool_use") return null;
          const result = executeTool(b.name, b.input as Record<string, unknown>);
          return {
            type: "tool_result" as const,
            tool_use_id: b.id,
            content: result,
          };
        })
        .filter(Boolean);

      messages.push({ role: "user", content: toolResults as MessageParam["content"] });
    }
  }
}

// 使用例
console.log(await runWithTools("今の時刻を教えて、さらに 123 × 456 を計算してください。"));

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

// maxRetries と timeout をSDK初期化時に設定できる
const client = new Anthropic({
  maxRetries: 3,     // 自動リトライ回数（デフォルト2）
  timeout: 30_000,   // 30秒でタイムアウト
});

async function safeChat(message: string): Promise<string | null> {
  try {
    const response = await client.messages.create({
      model: "claude-sonnet-4-6",
      max_tokens: 1024,
      messages: [{ role: "user", content: message }],
    });

    const text = response.content[0];
    return text.type === "text" ? text.text : null;

  } catch (error) {
    if (error instanceof Anthropic.APIError) {
      switch (error.status) {
        case 401:
          console.error("APIキーが無効です。環境変数を確認してください。");
          break;
        case 429: {
          // レート制限: retry-after ヘッダーの時間を待つ
          const retryAfter = error.headers?.["retry-after"];
          const waitSec = retryAfter ? parseInt(retryAfter, 10) : 60;
          console.warn(`レート制限。${waitSec}秒後にリトライしてください。`);
          break;
        }
        case 529:
          console.warn("Anthropicサーバーが過負荷状態です。しばらく待ってください。");
          break;
        default:
          console.error(`APIエラー (${error.status}): ${error.message}`);
      }
      return null;
    }

    // SDK以外の予期しないエラー
    throw error;
  }
}

const result = await safeChat("こんにちは");
if (result) {
  console.log(result);
}

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
import * as fs from "fs/promises";
import * as path from "path";
import type { MessageParam } from "@anthropic-ai/sdk/resources";

const client = new Anthropic({ maxRetries: 2 });

const SYSTEM_PROMPT = `あなたはTypeScriptの上級エンジニアです。
送られてきたコードをレビューし、以下の観点でフィードバックを日本語で返してください：

1. **型安全性**：型定義が適切か、anyが不必要に使われていないか
2. **パフォーマンス**：不要な再レンダリングや計算がないか
3. **可読性**：命名・構造がわかりやすいか
4. **バグリスク**：null参照・エッジケースの見落としはないか
5. **改善案**：具体的なコード例とともに提案する

深刻な問題は⚠️、軽微な提案は?でマークしてください。`;

// ファイルを読み込んでレビューする
async function reviewFile(filePath: string): Promise<void> {
  const code = await fs.readFile(filePath, "utf-8");
  const fileName = path.basename(filePath);

  console.log(`? ${fileName} をレビューしています...
`);

  const messages: MessageParam[] = [
    {
      role: "user",
      content: `以下の TypeScript コードをレビューしてください。

ファイル名: ${fileName}

\`\`\`typescript
${code}
\`\`\``,
    },
  ];

  // ストリーミングで出力
  const stream = client.messages.stream({
    model: "claude-opus-4-6",  // コードレビューは高精度モデルを使用
    max_tokens: 2048,
    system: SYSTEM_PROMPT,
    messages,
  });

  stream.on("text", (text) => process.stdout.write(text));

  const finalMsg = await stream.finalMessage();
  console.log(`

--- レビュー完了（${finalMsg.usage.output_tokens} トークン使用）---`);

  // フォローアップ質問
  const reviewText = finalMsg.content[0];
  if (reviewText.type === "text") {
    messages.push({ role: "assistant", content: reviewText.text });
  }
  messages.push({
    role: "user",
    content: "最も優先度が高い修正点を1つだけ教えてください。",
  });

  const followUp = await client.messages.create({
    model: "claude-opus-4-6",
    max_tokens: 512,
    system: SYSTEM_PROMPT,
    messages,
  });

  const followUpText = followUp.content[0];
  if (followUpText.type === "text") {
    console.log(`
? 最優先の修正点:
${followUpText.text}`);
  }
}

// コマンドライン引数でファイルパスを受け取る
const [, , targetFile] = process.argv;
if (!targetFile) {
  console.error("使い方: npx tsx src/code-review-bot.ts <ファイルパス>");
  process.exit(1);
}

await reviewFile(targetFile);

npx tsx src/code-review-bot.ts ./src/some-component.ts

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
import type {
  MessageParam,
  MessageCreateParamsNonStreaming,
  Message,
  TextBlock,
} from "@anthropic-ai/sdk/resources";

// ── 型安全な設定型 ──────────────────────────────
type ClaudeModel =
  | "claude-opus-4-6"
  | "claude-sonnet-4-6"
  | "claude-haiku-4-5-20251001";

interface ChatOptions {
  model?: ClaudeModel;
  maxTokens?: number;
  system?: string;
  temperature?: number;  // 0〜1（デフォルト1）
}

// ── 型安全なラッパー関数 ───────────────────────
const client = new Anthropic();

async function chat(
  messages: MessageParam[],
  options: ChatOptions = {}
): Promise<string> {
  const params: MessageCreateParamsNonStreaming = {
    model: options.model ?? "claude-sonnet-4-6",
    max_tokens: options.maxTokens ?? 1024,
    messages,
    ...(options.system && { system: options.system }),
    ...(options.temperature !== undefined && { temperature: options.temperature }),
  };

  const response: Message = await client.messages.create(params);

  // TextBlock のみを抽出して結合
  return response.content
    .filter((block): block is TextBlock => block.type === "text")
    .map((block) => block.text)
    .join("");
}

// ── 使用例 ────────────────────────────────────
const answer = await chat(
  [{ role: "user", content: "TypeScriptのReadonly型を説明してください。" }],
  {
    model: "claude-sonnet-4-6",
    system: "簡潔に日本語で答えてください。",
    maxTokens: 512,
  }
);

console.log(answer);