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5 步驟用 Claude 3.5 Sonnet API 打造你的第一個 AI 助理

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生成式 AI 正以驚人速度改變企業的運作方式。不論是客服中心的智能化、知識文件的自動摘要，甚至是內部流程的自動回覆與判讀，AI 助理正在滲透每一個業務流程。

而在眾多大語言模型（LLM）中，Claude 3.5 Sonnet API 成為近期最受開發者與企業關注的新星。它不僅具備強大的語意理解能力，更在「成本控制」、「上下文記憶穩定性」與「商業授權彈性」三方面對 GPT-4 形成有力挑戰。

如果你正考慮導入 AI 能力，不妨從這篇文章開始。我們將以5 個步驟，手把手教你如何使用 Claude 3.5 Sonnet API，打造一個真正能用、能商業化的 AI 助理，適用於客服、摘要、知識查詢、行銷回覆等多種場景。


Claude 3.5 Sonnet 是什麼？它有什麼不同？

Claude 3.5 是由 Anthropic 於 2024 年中推出的最新一代語言模型系列，其中依照效能與成本區分為三款子模型：


其中的 Claude 3.5 Sonnet API 是目前最受推薦的版本，因為它提供了：

  • 200K token 上下文視窗，適合處理長篇合約、問答紀錄

  • 強語意推理能力，尤其擅長摘要與語氣模擬

  • API 成本低於 GPT-4 Turbo

  • 彈性授權條款，適合企業部署商用

在 Benchmark 測試（如 MMLU、HumanEval、GSM8K）中，Claude 3.5 Sonnet 的表現已與 GPT-4 接近甚至持平。


市場應用案例：哪些知名企業已經導入 Claude API？

Claude 的應用不只停留在開發圈，目前已有不少知名企業在實際業務中整合 Claude 模型：

這些應用證明：Claude 不僅僅是實驗室玩具，而是實際可部署的 AI 引擎。


Claude 3.5 sonnet api

開始前準備：開發 Claude 3.5 Sonnet API 你需要知道什麼？

要開始串接 Claude 3.5 sonnet api，其實門檻不高，你只需要具備以下條件：


必要條件清單

  • 有基本 API 串接經驗（建議使用 Python / Node.js）

  • 註冊 Anthropic API 帳號（https://www.anthropic.com）

  • 擁有可計費的付款方式（API 為按使用量計價）


注意限制

  • Claude API 不支援「Function calling」

  • 不支援多語多輪角色（需自行處理上下文結構）

  • 超過 200K tokens 的長文本會被截斷

Claude Sonnet API 定價（2025 最新）

相較 GPT-4 Turbo（$10 / $30），Claude Sonnet 具備明顯價格優勢。


第一步：用 Python 串接 Claude 3.5 Sonnet API（基礎教學）

進入實作部分，這裡我們使用 Python 語言示範如何呼叫 Claude API，你可以依據語言偏好切換為 Node.js 等語言，邏輯大同小異。

1. 安裝必要套件

pip install anthropic

2. 撰寫基本範例程式（claude_basic.py）

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key="your_api_key")

response = client.messages.create(
    model="claude-3-sonnet-20240229",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "請用一段話解釋什麼是 Claude 3.5 Sonnet API"}
    ]
)

print(response.content)

3. API 回傳格式解析

Claude 採用自家的「messages」格式，與 OpenAI 的 ChatCompletion 類似，但語意邏輯更接近自然對話。

範例如下：

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Claude 3.5 Sonnet 是 Anthropic 提供的一種商用語言模型 API..."
    }
  ],
  "stop_reason": "end_turn",
  ...
}

⚠️ 常見錯誤排除


打造 AI 助理邏輯：Claude Prompt 設計 + 記憶上下文技巧

建構 AI 助理的第一關鍵是「Prompt 設計」，這將直接影響 Claude 模型回應的邏輯、語氣與準確性。Claude 雖然不像 GPT 支援 function calling，但其語意理解能力極強，適合用自然語言提示完成複雜任務。


Claude Prompt 設計原則

以下為撰寫 Claude Prompt 的3大原則：


Claude 的上下文處理技巧

Claude 3.5 Sonnet 支援高達 200K token 的上下文，非常適合應用於：

  • 長文件摘要（如合約、使用者條款）

  • 多輪客服歷程處理

  • FAQ 答案檢索


你可以使用如下格式讓 Claude 處理長篇文件：

# Step 1：切割段落 + 編號
document_chunks = split_text_into_chunks(document_text)

# Step 2：提供段落與提問
prompt = f"""
以下是公司的合約條文摘要（段落標記為 [A]、[B]…）：
{document_chunks}

請根據內容，回答：我們是否需要每年續約？引述段落並解釋。
"""

商業應用場景：Claude API 在企業內部的 3 大落地實例

企業若想導入 AI 助理，往往不是從零開始開發，而是透過 API 串接現有流程，強化特定節點的效率與品質。以下為 Claude 3.5 Sonnet API 可落地的熱門場景：


1. AI 客服回覆系統（自動應答 + 多語處理）

應用說明：串接 Claude API 與內部 FAQ 系統，建立一個具備語意理解能力的智能客服。可支援中英文雙語回答，並模擬人類語氣。

實例：👉 Zoom 使用 Claude 3.5 Sonnet 為客戶服務系統提供初步問答建議，自動分類用戶問題，減少人工介入比例。

Claude 3.5 sonnet api

2. 長文件摘要與彙整（如法律、保單、合約）

應用說明：企業可以利用 Claude 處理每一份內部長文件，快速生成摘要、風險重點與條款比對。

實例：👉 Dropbox 將 Claude API 與文件儲存服務結合，協助用戶自動摘要 PDF 檔案內容，省下大量閱讀時間。


3. 內部知識庫問答機器人（Knowledge Assistant）

應用說明：利用 Claude 串接公司內部 SOP / 文件 / Wiki，讓員工可透過自然語言查詢內部制度、流程、規則。

實例：👉 [Slack / Salesforce] 在內部運用 Claude API 提供 Engineering Assistant 工具，新進員工可快速獲得文件導引與技術問答支援。


部署與整合：把 Claude 助理上線到 Web API / Slack bot

當你已經完成 Claude API 的串接與測試，可以考慮將它部署到線上服務中，常見平台包括：


使用 Flask 打造 Web API

from flask import Flask, request, jsonify
import anthropic

app = Flask(__name__)
client = anthropic.Anthropic(api_key="your_api_key")

@app.route("/ask", methods=["POST"])
def ask():
    user_input = request.json["message"]
    response = client.messages.create(
        model="claude-3-sonnet-20240229",
        max_tokens=1024,
        messages=[{"role": "user", "content": user_input}]
    )
    return jsonify({"reply": response.content[0].text})

app.run()

透過這個 API，你可以串接到：

  • 自建網站 chatbot

  • 行動 App

  • Slack、Line bot


Claude 效能優化與費用控管實務技巧

Claude 3.5 Sonnet 雖然價格相對低廉，但若部署在企業流程中，大量使用仍可能造成成本負擔。以下為3個實用建議：


延伸應用：Claude 與 RAG / AIOps 的整合潛力

Claude 的特性非常適合與企業 IT 基礎架構進行整合，舉例來說：


Claude + RAG（Retrieval-Augmented Generation）

搭配向量資料庫（如 Weaviate、Pinecone），Claude 可支援根據內部文件內容進行動態回答，也就是所謂的 RAG 架構。

範例應用：

  • 提供根據公司內訓資料回答問題的 AI 助理

  • 法務部門自動生成「類似案件」摘要


Claude + AIOps：自動化 IT 支援回應

  • 結合 Log 監控系統（如 Prometheus + Grafana）

  • 當錯誤警示出現時，自動整理出過往案例、處理方式

  • 再由 Claude 生成給 IT 團隊的回報建議

這類整合已被多家美國新創（如 PagerDuty、OpsGenie）實驗性導入，成為 DevOps 團隊的「AI 輔助員」。


結語：讓 Claude 3.5 Sonnet 成為你企業的 AI 競爭力

透過這篇完整教學，我們帶你從認識 Claude 3.5 Sonnet API 開始，一路實作到串接應用與企業部署的技巧。你可以開始嘗試打造屬於自己的客服助理、自動摘要工具，甚至企業內部知識 AI 引擎。

這不是一場技術炫技，而是每一位企業主、開發者都該掌握的未來競爭力。


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