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Chapitre 2 : Anthropic et autres API

API Anthropic Claude​

import anthropic
client = anthropic.Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="claude-3-sonnet-20240229",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude!"}]
)

API Google Gemini​

import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key='YOUR_KEY')

model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
response = model.generate_content("Hello!")

Comparaison des API​

FonctionnalitéOpenAIAnthropicGoogle
Contexte Max128K200K1M+
MultimodalOuiOuiOui
Appel de FonctionOuiOuiOui

Stratégie de Migration​

Utilisez des couches d'abstraction comme LangChain ou LiteLLM :

from litellm import completion

# Même interface, différents fournisseurs
response = completion(
    model="gpt-4",  # ou "claude-3-opus" ou "gemini-pro"
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)