> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://gomodel.enterpilot.io/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Anthropic > Konfigurieren Sie Anthropic (Claude) in GoModel und erfahren Sie, wie der Reasoning-Aufwand auf Adaptive Thinking und die Effort-Steuerung von Claude abgebildet wird. Für die Einrichtung von Anthropic genügt ein API-Key. Diese Seite existiert wegen einer Besonderheit: wie GoModel die OpenAI-typische Einstellung `reasoning.effort` auf die nativen Thinking- und Effort-Steuerungen von Claude abbildet, die sich je nach Modellgeneration unterscheiden. ## Konfigurieren ```bash theme={null} ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... # ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.anthropic.com/v1 # optionale Überschreibung # ANTHROPIC_DEFAULT_MAX_TOKENS=4096 # wird eingefügt, wenn Aufrufer max_tokens weglassen ``` Oder in `config.yaml`: ```yaml theme={null} providers: anthropic: type: anthropic api_key: "${ANTHROPIC_API_KEY}" ``` > [!NOTE] > > `/v1/messages` von Anthropic verlangt `max_tokens` bei jedem Request. GoModel > fügt `ANTHROPIC_DEFAULT_MAX_TOKENS` (Standardwert `4096`) ein, wenn ein Aufrufer > den Wert weglässt, und hält die OpenAI-kompatible Schnittstelle damit nachsichtig. ## Claude-Abonnement (OAuth-Token) GoModel akzeptiert auch ein OAuth-Token eines Claude-Abonnements als Anthropic-Zugangsdaten. Erzeugen Sie eines mit `claude setup-token` (erfordert ein Claude-Abonnement – Pro, Max, Team oder Enterprise – und die Claude Code CLI) und setzen Sie es als Provider-Key: ```bash theme={null} ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-oat01-... ``` Tokens mit dem Präfix `sk-ant-oat` werden automatisch erkannt: GoModel sendet sie als `Authorization: Bearer` mit der Beta `oauth-2025-04-20` statt als `x-api-key`. Eine zusätzliche Konfiguration ist nicht erforderlich. > [!WARNING] > > Anthropic autorisiert OAuth-Tokens von Abonnements **nur für Claude-Code-Traffic**. > Verwenden Sie dies, um Ihr eigenes Claude Code über GoModel zu routen (siehe den > [Claude-Code-Leitfaden](https://gomodel.enterpilot.io/docs/de/guides/claude-code.md)); Requests anderer Clients werden > upstream mit „This credential is only authorized for use with > Claude Code“ abgelehnt. Endpunkte außerhalb des Funktionsumfangs von Claude Code (etwa das > Auflisten von Modellen) können ebenfalls abgelehnt werden – schlägt die Modellerkennung des Providers fehl, konfigurieren Sie > die `models`-Liste für den Provider explizit. ## Abbildung des Reasoning-Aufwands GoModel akzeptiert das OpenAI-förmige Objekt `"reasoning": {"effort": "..."}` sowie die String-Form `"reasoning_effort": "..."` aus Chat Completions (ein nicht leeres `reasoning.effort` hat Vorrang, wenn beide vorhanden sind; ein leeres Objekt fällt auf die String-Form zurück) und übersetzt sie in die nativen Steuerungen von Claude. Die fünf akzeptierten Stufen sind `low`, `medium`, `high`, `xhigh` und `max`; Werte werden ohne Berücksichtigung der Groß-/Kleinschreibung abgeglichen, und jeder andere Wert wird auf `low` herabgestuft und protokolliert. Die Übersetzung hängt davon ab, ob das Modell **Adaptive Thinking** unterstützt. | Modellgeneration | Thinking-Konfiguration | Ziel des Effort-Werts | | - | - | - | | Adaptiv – `claude-fable-5`, `claude-fable-5-1`, `claude-mythos-5`, `claude-mythos-5-1`, `claude-opus-5`, `claude-sonnet-5`, `claude-opus-4-8`, `claude-opus-4-7`, `claude-opus-4-6`, `claude-sonnet-4-6` (und jeweils datierte Snapshots) | `thinking: {type: "adaptive"}` | `output_config.effort` (durchgereicht) | | Legacy (alle anderen, z. B. `claude-opus-4-5`, `claude-3-5-sonnet`) | `thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N}` | auf ein Token-Budget abgebildet | > [!NOTE] > > Das adaptive Routing basiert auf einer expliziten Allowlist, nicht auf einem Versionsvergleich. Neue > Modell-IDs werden als Legacy behandelt, bis sie der Liste hinzugefügt werden. Bei Modellen vor 4.7 > funktioniert der Legacy-Fallback über `budget_tokens` weiter; Modelle ab Opus 4.7 > lehnen `budget_tokens` grundsätzlich ab, sodass eine neue, nur adaptive Modell-ID > mit einem Upstream-400 fehlschlägt, bis sie der Allowlist hinzugefügt wird. Bei Legacy-Modellen wird der Effort-String auf ein Thinking-Budget abgebildet; `max_tokens` wird bei Bedarf über das Budget angehoben. `xhigh` und `max` sind rein adaptive Stufen, daher werden sie bei Legacy-Modellen auf das `high`-Budget begrenzt, statt `max_tokens` über das hinaus aufzublähen, was diese Modelle ausgeben können: | Effort | Budget-Tokens | | - | - | | `low` | 5000 | | `medium` | 10000 | | `high` / `xhigh` / `max` | 20000 | > [!NOTE] > > Lassen Sie `reasoning` weg, um Thinking beim Standardverhalten des Modells zu belassen. GoModel setzt > `thinking: {type: "adaptive"}` nur, wenn Sie `reasoning.effort` (oder > `reasoning_effort`) übergeben. Ohne diese Angabe > nutzen Opus 4.6 bis 4.8 und Sonnet 4.6/5 kein Extended Thinking, während > Fable 5/5.1, Mythos 5/5.1 und Opus 5 von sich aus adaptiv denken (siehe den > Hinweis zum dauerhaft aktiven Thinking unten). Effort ist eine separate > Steuerung, die den gesamten Token-Verbrauch (Text und Tool-Aufrufe) regelt, unabhängig davon, ob > Thinking aktiv ist, und Anthropic setzt sie standardmäßig auf `high`, wenn nichts angegeben ist. Sie ist ein > Verhaltenssignal für Tiefe und Ausführlichkeit, kein festes Budget – der tatsächliche Verbrauch > variiert pro Request und ist durch `max_tokens` begrenzt. > [!NOTE] > > Die Effort-Stufen sind upstream an Modelle gebunden: `xhigh` ist verfügbar bei Fable 5/5.1, > Opus 5, Sonnet 5 und Opus 4.8/4.7; `max` bei diesen sowie Opus 4.6 und > Sonnet 4.6. GoModel leitet die von Ihnen gesendete Stufe weiter; Anthropic lehnt sie mit > 400 ab, wenn das Zielmodell sie nicht unterstützt. Manuelles Thinking mit `budget_tokens` > wird ab Opus 4.7 abgelehnt, weshalb GoModel für diese Modelle Adaptive Thinking > verwendet. > [!NOTE] > > Bei Fable 5/5.1, Mythos 5/5.1 und Opus 5 ist Thinking immer aktiv, unabhängig davon, ob > Sie `reasoning` senden; `reasoning.effort` stellt nur seine Tiefe ein. Die dafür > verbrauchten Tokens werden in Chat-Completions-Responses als `usage.completion_reasoning_tokens` > gemeldet. Der Reasoning-Text selbst wird nicht zurückgegeben, nur die > Anzahl der Tokens. ## Sampling-Parameter Anthropic hat `temperature` und `top_p` bei Fable 5/5.1, Mythos 5/5.1, Opus 5, Sonnet 5 und Opus 4.8/4.7 entfernt – jeder Wert, einschließlich des OpenAI-SDK-Standards `temperature: 1`, wird upstream mit 400 abgelehnt. GoModel entfernt bei diesen Modellen beide Felder und protokolliert die verworfenen Werte, sodass Clients, die immer eine Temperatur senden, weiter funktionieren. Ältere Modelle erhalten sie weiterhin unverändert, mit einer unten beschriebenen Ausnahme. Anthropic behandelt `temperature` und `top_p` bei jedem Modell als gegenseitig ausschließend: Ein Request mit beiden wird mit ``400 "`temperature` and `top_p` cannot both be specified for this model"`` abgelehnt. Da OpenAI-kompatible Clients routinemäßig beide Standardwerte ausfüllen, leitet GoModel `temperature` weiter und entfernt `top_p` (wobei der verworfene Wert protokolliert wird), wenn beide vorhanden sind. Senden Sie nur `top_p`, wenn Sie genau diesen Parameter steuern möchten. Unabhängig vom Modell verlangt Anthropic bei aktivem Extended Thinking `temperature = 1`. GoModel entfernt jeden anderen Temperaturwert (und protokolliert ihn), statt den Request scheitern zu lassen. ## Structured Output `response_format` funktioniert bei Anthropic-Modellen und wird auf die nativen Structured Outputs von Claude (`output_config.format`) abgebildet. Dasselbe gilt für `text.format` auf `/v1/responses`, das GoModel zuerst in `response_format` übersetzt. | `response_format` | Was GoModel sendet | | - | - | | `{"type": "text"}` (oder weggelassen) | Nichts – das Standardverhalten von Claude | | `{"type": "json_schema", ...}` | `output_config.format` mit Ihrem Schema, sodass Anthropic die Ausgabe einschränkt | | `{"type": "json_object"}` | Eine Anweisung im System-Prompt – das native Format von Anthropic akzeptiert nur `json_schema` | ```bash theme={null} curl http://localhost:8080/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $GOMODEL_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "anthropic/claude-haiku-4-5-20251001", "messages": [{"role": "user", "content": "Describe Paris."}], "response_format": { "type": "json_schema", "json_schema": { "name": "city", "strict": true, "schema": { "type": "object", "properties": {"city": {"type": "string"}, "country": {"type": "string"}}, "required": ["city", "country"], "additionalProperties": false } } } }' ``` Die Response ist eine gewöhnliche Chat Completion, deren `message.content` der JSON-Text ist, mit `finish_reason: "stop"` – dasselbe Format, das OpenAI zurückgibt. Streaming ist nicht betroffen: Das JSON kommt als normale Content-Deltas an. Tools und `response_format` können zusammen gesendet werden; Claude ruft entweder ein Tool auf (`finish_reason: "tool_calls"`) oder antwortet mit schemakonformem JSON. Der Schema-Compiler von Anthropic ist strenger als der von OpenAI, daher passt GoModel das Schema vor dem Senden an: * jedes Objektschema erhält das obligatorische `"additionalProperties": false`, auch in jedem `allOf`-Zweig – Anthropic verlangt es und führt die Zweige selbst zusammen * reine Validierungs-Schlüsselwörter, die Anthropic nicht berücksichtigt (`minimum`, `maximum`, `multipleOf`, `maxItems`, `uniqueItems`, `minLength`, `maxLength`, `propertyNames`, `not`, `if`/`then`/`else`, …), werden entfernt * `pattern` bleibt erhalten, da Anthropic es tatsächlich durchsetzt – außer bei den Regex-Features, die seine Engine ablehnt (Lookarounds, Rückverweise, `\b`/`\B`) und die den Request mit 400 scheitern ließen; solche Patterns werden entfernt und der Verlust protokolliert * `minItems` bleibt erhalten, wenn der Wert `0` oder `1` ist – die einzigen Werte, die Anthropic akzeptiert –, und wird andernfalls entfernt * `oneOf` wird zu `anyOf` gelockert, und unbekannte String-`format`-Werte werden entfernt. Ein Schema, das `oneOf` und `anyOf` auf derselben Ebene enthält, lässt sich nicht ausdrücken – Anthropic lehnt das `allOf` ab, das das zweite aufnehmen würde –, daher wird `oneOf` entfernt und der Verlust protokolliert * `required` bleibt genau wie gesendet: Anthropic akzeptiert optionale Properties, sodass eine Property, die Sie nicht in `required` aufgenommen haben, optional bleibt Verschachtelte Objekte, Arrays, `enum`, `const`, `anyOf`, `allOf` und `$ref`/`$defs` werden unverändert durchgereicht. `$ref` hat Grenzen, die GoModel nicht überbrücken kann, und Anthropic gibt für jede davon ein 400 mit entsprechender Angabe zurück: Verweise müssen lokal sein (`#/$defs/…` – eine externe URL wird abgelehnt), nicht rekursiv (eine Definition, die auf sich selbst verweist, direkt oder in einem Zyklus, wird abgelehnt) und außerhalb von `allOf` liegen (lösen Sie den Verweis selbst auf, bevor Sie mit `allOf` kombinieren). > [!NOTE] > > `strict` wird nicht weitergeleitet – Anthropic setzt das übergebene Schema immer durch. > Auch ein nicht striktes Schema wird daher durchgesetzt, abzüglich der oben > aufgeführten Einschränkungen. Structured Output ist bei jedem Claude-Modell verfügbar, das GoModel > derzeit erreichen kann. ### Wenn der Inhalt kein schemakonformes JSON ist Das Schema schränkt ein, was das Modell generiert, nicht wie der Turn endet. Prüfen Sie die Completion, bevor Sie `message.content` parsen: * `finish_reason: "length"` – die Antwort hat `max_tokens` erreicht, und das JSON ist mitten in einem Wert abgeschnitten. Erhöhen Sie `max_tokens` und versuchen Sie es erneut. * `finish_reason: "tool_calls"` – das Modell hat ein Tool aufgerufen, statt zu antworten, daher ist `message.content` leer. * `finish_reason: "refusal"` – Claude hat den Request abgelehnt; GoModel reicht den Ablehnungs-Stop-Reason von Anthropic unverändert durch, und es gibt kein JSON zum Parsen. Nur `finish_reason: "stop"` mit nicht leerem Inhalt sollte an einen JSON-Parser übergeben werden; behandeln Sie alles andere als Fehler, statt es zu parsen. ## Developer-Nachrichten und strikte Tools `developer`-Nachrichten sind der neuere OpenAI-Name für `system`; GoModel sendet sie an Anthropic als System-Inhalt und folgt dabei denselben Platzierungsregeln wie bei `system`-Nachrichten. Ein Function-Tool mit `"strict": true` wird als striktes Anthropic-Tool weitergeleitet. Für strikte Tool-Schemas gelten dieselben Grenzen wie für Structured Output, daher passt GoModel sie nach denselben Regeln an wie unter [Structured Output](https://gomodel.enterpilot.io/docs/de/providers/anthropic.md#structured-output). Tools ohne `strict` behalten ihr Schema genau wie gesendet. ## Erlaubte Tools Anthropic kann einen Turn nicht auf eine Teilmenge der deklarierten Tools beschränken. Bei einer `tool_choice` vom Typ `allowed_tools` sendet GoModel nur die aufgeführten Funktionen, mit `tool_choice: any`, wenn der Modus `required` ist, und andernfalls mit `auto`. Bei Modellen, die keine erzwungene Tool-Nutzung akzeptieren, wird `required` stattdessen zu `auto` plus einer System-Anweisung; siehe [Erzwungene Tool-Auswahl bei Fable 5.1](https://gomodel.enterpilot.io/docs/de/providers/anthropic.md#erzwungene-tool-auswahl-bei-fable-5-1). Eine Teilmenge, die keine deklarierte Funktion nennt, wird mit 400 abgelehnt. `allowed_tools` gibt es, damit ein Client in jedem Turn dieselbe Tool-Liste senden und seinen Prompt-Cache behalten kann. Eine Einschränkung ändert die upstream gesendeten Tool-Definitionen, und bei Claude-Modellen stehen diese im gecachten Präfix vor dem System-Prompt. Eine Teilmenge, die sich zwischen Turns ändert, macht den Cache daher ungültig. ## Ausführlichkeit `verbosity` von OpenAI (und `text.verbosity` auf `/v1/responses`) hat bei Anthropic keine Entsprechung. GoModel protokolliert den angeforderten Wert und entfernt ihn, statt den Request scheitern zu lassen. Bitten Sie stattdessen im Prompt um kürzere oder längere Antworten. ## Erzwungene Tool-Auswahl bei Fable 5.1 Fable 5.1 und Mythos 5.1 akzeptieren nur `tool_choice: "auto"` und `"none"`; das Erzwingen eines Aufrufs mit `"required"` oder `{"type": "function", ...}` führt bei Anthropic zu einem 400. GoModel folgt dem von Anthropic dokumentierten Ersatz: Die Auswahl wird auf `auto` herabgestuft, und an den System-Prompt wird eine Anweisung angehängt – „You must respond by calling one of the provided tools.“ bei `required` oder „You must respond by calling the tool named ``.“ bei einer benannten Funktion. Die Herabstufung wird protokolliert. `parallel_tool_calls: false` wird weiterhin berücksichtigt. Fable 5 und alle anderen Claude-Modelle behalten die erzwungene Tool-Nutzung unverändert bei. > [!WARNING] > > Die Anweisung ist eine starke Vorgabe, keine feste Garantie: Das Modell kann weiterhin > mit Text antworten. Wenn Sie sich auf die erzwungene Tool-Auswahl verlassen haben, um JSON zu erhalten, verwenden Sie > stattdessen [Structured Output](https://gomodel.enterpilot.io/docs/de/providers/anthropic.md#structured-output). ## Nativer Passthrough Um Claude-native Request-Felder ohne OpenAI-kompatible Entsprechung zu senden (zum Beispiel eingebettete `system`-Einträge mitten in einer Aufgabe im `messages`-Array), verwenden Sie die Passthrough-Route `/p/anthropic/messages`, die den Body unverändert weiterleitet. This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.