요청 만들기

이제 Anthropic Python SDK를 직접 사용해 보고 Vertex AI를 통해 Claude에 첫 번째 요청을 보낼 시간입니다. SDK 설치, 클라이언트 생성, 첫 API 호출이라는 세 가지 필수 단계를 살펴보겠습니다.

Anthropic Python SDK 설치하기

먼저 Vertex AI 지원이 포함된 Anthropic SDK를 설치해야 합니다. Jupyter 노트북에서 다음 매직 명령을 실행하세요:

%pip install "anthropic[vertex]"

[vertex] 부분은 Google Cloud의 Vertex AI 플랫폼에 연결하는 데 필요한 특정 구성 요소를 받도록 보장합니다.

API 클라이언트 생성하기

다음으로, Vertex AI를 위해 특별히 설계된 클라이언트 인스턴스를 가져와서 생성하세요:

from anthropic import AnthropicVertex

client = AnthropicVertex(region="global", project_id="your-project-id")
model = "claude-sonnet-4@20250514"

"your-project-id"를 실제 Google Cloud 프로젝트 ID로 교체해야 하며, 이는 Google Cloud Console의 프로젝트 선택기에서 찾을 수 있습니다. 모델을 변수로 설정하면 노트북 전체에서 반복적으로 입력하는 것을 피할 수 있습니다.

Create 함수 이해하기

Claude에 요청을 보내는 핵심은 create 함수이며, 이 함수는 세 가지 주요 매개변수를 필요로 합니다:

• model - 사용하려는 Claude 모델의 이름
• max_tokens - 응답 길이에 대한 안전 제한(Claude는 이 목표치에 도달하려고 시도하지 않으며, 단지 이를 초과하지 않을 뿐입니다)
• messages - Claude에 전송하는 대화 기록

max_tokens를 목표가 아닌 예산으로 생각하세요. 1000으로 설정하면 Claude는 적절하다고 생각하는 응답을 작성하지만, 1000 토큰을 초과할 경우 중단합니다.

메시지 이해하기

메시지는 채팅 애플리케이션에서와 마찬가지로 사용자와 Claude 간의 주고받는 대화를 나타냅니다:

메시지에는 두 가지 유형이 있습니다:

• 사용자 메시지 - Claude에 입력하고자 하는 사람이 작성한 콘텐츠
• 어시스턴트 메시지 - Claude가 생성하여 다시 보낸 콘텐츠

첫 번째 요청 만들기

기본 요청을 구성하는 방법은 다음과 같습니다:

message = client.messages.create(
    model=model,
    max_tokens=1000,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "What is quantum computing? Answer in one sentence"
        }
    ]
)

각 메시지는 role("user" 또는 "assistant")과 content(실제 텍스트)를 가진 딕셔너리입니다.

응답 추출하기

요청을 실행하면 많은 메타데이터가 포함된 복잡한 응답 객체를 받게 됩니다. Claude가 생성한 텍스트만 가져오려면 다음을 사용하세요:

message.content[0].text

이렇게 하면 모든 기술적 세부 정보가 포함된 전체 응답 객체 대신 깔끔하고 읽기 쉬운 출력을 얻을 수 있습니다. Claude의 응답을 다룰 때 이 패턴을 자주 사용하게 될 것입니다.