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Guide Claude · Aller plus loin

L’API Anthropic : brancher Claude sur vos outils

L’application Claude, c’est Claude dans une fenêtre de discussion. L’API, c’est Claude dans votre programme : un script qui corrige des exercices, un site qui génère des quiz, un tableur qui résume des avis clients. Ce guide vous mène de la création de la clé à votre premier programme, avec les vrais tarifs.

Niveau : débutant en programmation · Lecture : 25 min · Tarifs vérifiés en octobre 2026

Une requête, une réponse$ curl https://api.anthropic.com/v1/messages … { « model »: « claude-sonnet-5-5 », « content »: [{ « type »: « text », « text »: « Bonjour ! Que puis-je… » }], « stop_reason »: « end_turn », « usage »: { « input_tokens »: 12, « output_tokens »: 31 } }
Étape 1

L’application Claude ou l’API ?

Application Claude (claude.ai)

  • Interface de discussion prête à l’emploi
  • Abonnement mensuel (gratuit, Pro, Max, Team…)
  • Pour travailler vous-même avec Claude
  • Aucune programmation

API Anthropic

  • Claude appelé depuis un programme ou un site
  • Paiement à l’usage, au nombre de tokens
  • Pour automatiser ou intégrer Claude à un outil
  • Quelques lignes de code suffisent
AttentionLes deux sont facturés séparément. Un abonnement Pro ne donne pas de crédit API, et inversement. L’API se gère dans la Claude Console (platform.claude.com), pas dans l’application.
Étape 2

Créer son compte et sa clé API

  1. Rendez-vous sur platform.claude.com et créez un compte Console. Les nouveaux comptes reçoivent un petit crédit gratuit pour tester.
  2. Dans Billing, ajoutez un moyen de paiement et des crédits quand le crédit d’essai est épuisé. Vous pouvez fixer une limite de dépense mensuelle.
  3. Dans API Keys, cliquez sur Create Key, donnez-lui un nom parlant (quiz-site-formation) et copiez-la. Elle commence par sk-ant- et ne sera plus jamais affichée.
  4. Rangez-la dans une variable d’environnement plutôt que dans votre code.
Terminal · macOS / Linux
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-votre-cle"
PowerShell · Windows
$env:ANTHROPIC_API_KEY = "sk-ant-votre-cle"
AttentionUne clé API, c’est votre carte bancaire. Ne la collez jamais dans une page web publique, un fichier envoyé par mail ou un dépôt GitHub. Si elle fuit, supprimez-la tout de suite dans la Console et créez-en une autre.
AstuceCréez une clé par projet. Si un projet s’emballe, vous la désactivez sans casser les autres, et la Console vous montre la consommation clé par clé.
Étape 3

Première requête avec curl

Pas besoin d’installer quoi que ce soit : curl est présent sur macOS, Linux et Windows 10/11. Collez ceci dans un terminal après avoir défini votre clé :

Terminal
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-5-5",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Explique en 3 phrases ce qu'\''est une clé primaire."}
    ]
  }'
En-têteRôle
x-api-keyVotre clé : c’est elle qui identifie et facture
anthropic-versionVersion du format de l’API, toujours 2023-06-01 à ce jour
content-typeIndique que le corps est du JSON
Bon à savoirSous PowerShell, la syntaxe des guillemets de curl est différente. Si vous êtes sous Windows, passez directement à l’étape Python : c’est plus simple.
Étape 4

Le même appel en Python

Le kit officiel (SDK) gère pour vous la clé, les en-têtes, les nouvelles tentatives en cas d’erreur et le streaming. Il existe en Python, TypeScript, C#, Go, Java, PHP et Ruby.

Installation
pip install anthropic
premier_appel.py
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()  # lit ANTHROPIC_API_KEY tout seul

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-5-5",
    max_tokens=1024,
    system="Tu es formateur bureautique. Réponds en français, simplement.",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Explique ce qu'est une clé primaire."}
    ],
)

for block in message.content:
    if block.type == "text":
        print(block.text)

print(message.usage)  # tokens consommés

Lancez-le avec python premier_appel.py. Pour JavaScript, le paquet s’appelle @anthropic-ai/sdk (npm install @anthropic-ai/sdk).

Étape 5

Anatomie d’une requête et d’une réponse

modelobligatoire
Le modèle à utiliser, par son identifiant exact.
max_tokensobligatoire
Plafond de la réponse. Claude s’arrête net s’il est atteint.
messagesobligatoire
La conversation : une liste alternant user et assistant. L’API ne garde aucune mémoire : renvoyez tout l’historique à chaque appel.
system
Les consignes permanentes : rôle, ton, format de sortie.
output_config.effort
Combien Claude réfléchit : low, medium, high, xhigh, max.
tools
Les outils que Claude peut appeler : recherche web, vos propres fonctions…
Réponse (JSON)
{
  "id": "msg_01…",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "model": "claude-sonnet-5-5",
  "content": [
    { "type": "text",
      "text": "Une clé primaire est…" }
  ],
  "stop_reason": "end_turn",
  "usage": {
    "input_tokens": 38,
    "output_tokens": 142
  }
}
stop_reasonSignification
end_turnClaude a terminé normalement
max_tokensRéponse coupée : augmentez max_tokens
tool_useClaude demande à utiliser un de vos outils
stop_sequenceUne séquence d’arrêt que vous avez définie a été rencontrée
Bon à savoirUn token est un morceau de mot. En français, comptez environ 1 token pour 3 à 4 caractères : une page A4 de texte représente à peu près 700 à 900 tokens. Le champ usage de chaque réponse donne le décompte exact.
Étape 6

Choisir son modèle : identifiants et tarifs

Prix en dollars US par million de tokens (MTok), tarifs officiels d’octobre 2026. Les quatre modèles acceptent jusqu’à 1 million de tokens en entrée et 128 000 en sortie.

ModèleIdentifiant APIEntréeSortiePour quoi faire
Claude Haiku 5.5claude-haiku-5-50,10 $0,50 $Gros volumes, tri, extraction, classement, réponses rapides
Claude Sonnet 5.5claude-sonnet-5-52 $10 $Le meilleur équilibre vitesse et intelligence, idéal pour débuter
Claude Opus 5.5claude-opus-5-54 $20 $Le choix recommandé par Anthropic pour la plupart des usages, travail long et complexe
Claude Fable 5.1claude-fable-5-110 $50 $Raisonnement très exigeant, tâches agentiques longues
AttentionHaiku 5.5 a un tarif à deux niveaux : 0,10 $ / 0,50 $ jusqu’à 100 000 tokens d’entrée par requête, puis 0,50 $ / 2,50 $ au-delà, pour toute la requête. Les autres modèles gardent le même prix sur tout le million de tokens.
AstuceCommencez avec Sonnet 5.5. Si le résultat est bon, essayez Haiku 5.5 sur les mêmes exemples : s’il fait aussi bien, vous divisez la facture par 20. Montez vers Opus seulement si la qualité manque.
Étape 7

Calculer le coût d’un projet

La formule : (tokens d’entrée × prix d’entrée + tokens de sortie × prix de sortie) ÷ 1 000 000. Exemple prérempli : générer un QCM de 10 questions à partir d’un chapitre de support (environ 6 000 tokens lus, 1 500 écrits), pour 40 chapitres par mois.

Coût mensuel estimé 0,00 $
Par requête
–
Dont entrée
–
Dont sortie
–
Tarif appliqué (entrée / sortie)
–
Hors taxes et hors outils (recherche web : 10 $ les 1 000 recherches).
Étape 8

Quatre leviers pour payer moins

LevierÉconomieQuand l’utiliser
Le bon modèleJusqu’à ×20 entre Haiku et SonnetTâches simples et répétitives
Batch API−50 % sur l’entrée et la sortieTraitements non urgents : résultats en moins de 24 h
Cache de promptRelecture du cache à 5 % du prix d’entrée sur Sonnet et Opus 5.5Un même long contexte réutilisé : support de cours, règlement, catalogue
Effort réduitMoins de tokens de réflexion et de sortie"effort": "low" pour les tâches faciles

Activer le cache de prompt

Ajoutez cache_control sur le bloc à réutiliser. Le premier appel écrit le cache (25 % plus cher), les suivants le relisent pendant 5 minutes, ou 1 heure avec "ttl": "1h".

Extrait Python
system=[
    {"type": "text", "text": "Tu es formateur Excel certifié TOSA."},
    {"type": "text", "text": support_complet,      # le long texte réutilisé
     "cache_control": {"type": "ephemeral"}},
]
Bon à savoirLe cache ne s’active qu’à partir de 512 tokens sur les modèles 5.5. Vérifiez usage.cache_read_input_tokens dans la réponse : s’il est supérieur à 0, le cache a servi.
Étape 9

Cas pratique : générer un QCM depuis un support

Le script lit un fichier texte et demande à Claude 5 questions à choix multiples au format JSON, prêtes à importer dans un plugin de quiz.

qcm.py
import json, anthropic

client = anthropic.Anthropic()
cours = open("chapitre_access.txt", encoding="utf-8").read()

reponse = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-5-5",
    max_tokens=2000,
    system=(
        "Tu es formateur bureautique. Tu rédiges des QCM clairs, "
        "une seule bonne réponse, trois distracteurs plausibles. "
        "Réponds uniquement avec un tableau JSON, sans texte autour."
    ),
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Crée 5 questions sur ce cours. Format : "
                   '[{"question": "", "choix": ["", "", "", ""], "bonne": 0, "explication": ""}]'
                   "\n\nCOURS :\n" + cours,
    }],
)

qcm = json.loads(reponse.content[0].text)
json.dump(qcm, open("qcm.json", "w", encoding="utf-8"), ensure_ascii=False, indent=2)
print(len(qcm), "questions enregistrées dans qcm.json")
AttentionRelisez toujours les questions générées avant de les donner à des stagiaires. Claude peut se tromper sur un détail d’interface ou un raccourci : vous restez responsable du contenu pédagogique.
Étape 10

Limites, erreurs et bonnes pratiques

Chaque compte est placé dans un niveau d’usage (tier) qui fixe une dépense mensuelle maximale et des limites de débit : requêtes par minute et tokens par minute. Le niveau monte avec l’historique de paiement ; vous le consultez dans la Console, rubrique Limits.

CodeSignificationQue faire
400Requête mal forméeVérifier le JSON et les paramètres obligatoires
401Clé absente ou invalideVérifier la variable ANTHROPIC_API_KEY
429Limite de débit atteintePatienter puis réessayer, espacer les appels
529Service surchargéRéessayer après quelques secondes
AstuceLe SDK réessaie automatiquement les erreurs 429 et 529. Écrire votre propre boucle de nouvelles tentatives n’est utile qu’avec curl ou du code fait main.

Les réflexes à garder

  • Fixez une limite de dépense dans la Console avant de lancer un traitement en masse.
  • Testez sur 5 exemples, contrôlez le résultat et le coût, puis lancez le reste.
  • Ne mettez pas de données personnelles de stagiaires dans un prompt sans nécessité.
  • Pour les paramètres avancés et les nouveautés, la référence reste la documentation officielle : platform.claude.com/docs.
Mémo

Les mots de l’API

Clé APIIdentifiant secret qui authentifie et facture vos appels.
ConsoleLe site platform.claude.com : clés, crédits, consommation, limites.
TokenMorceau de texte, unité de calcul et de facturation.
MTokUn million de tokens, l’unité des tarifs.
Prompt systèmeConsignes permanentes passées dans system.
SDKBibliothèque officielle qui simplifie les appels.
Batch APIEnvoi groupé asynchrone, moitié prix.
Cache de promptRéutilisation d’un long contexte à prix réduit.
EffortRéglage du niveau de réflexion de Claude.
Tool useCapacité de Claude à appeler vos fonctions ou la recherche web.
Mise en pratique

Exercices

Découverte

Votre premier appel

  1. Créez une clé API nommée formation-test et rangez-la dans ANTHROPIC_API_KEY.
  2. Lancez premier_appel.py en remplaçant la question par une question de votre domaine.
  3. Relevez input_tokens et output_tokens dans message.usage.
Voir le corrigé
  1. Console > API Keys > Create Key, puis export (macOS/Linux) ou $env: (PowerShell).
  2. pip install anthropic puis python premier_appel.py.
  3. La dernière ligne affiche un objet Usage avec les deux valeurs. Les chiffres varient selon votre question.
Application

Estimer un budget

  1. Avec le calculateur, estimez le coût de 200 résumés d’avis clients (2 000 tokens lus, 300 écrits) avec Sonnet 5.5.
  2. Refaites le calcul avec Haiku 5.5, puis avec Haiku 5.5 en Batch.
Voir le corrigé
  1. Sonnet 5.5 : (2 000 × 2 + 300 × 10) ÷ 1 000 000 = 0,007 $ par requête, soit 1,40 $ pour 200.
  2. Haiku 5.5 : (2 000 × 0,10 + 300 × 0,50) ÷ 1 000 000 = 0,00035 $, soit 0,07 $ pour 200. En Batch : 0,035 $.
Maîtrise

Fiabiliser le générateur de QCM

  1. Adaptez qcm.py pour traiter tous les fichiers .txt d’un dossier.
  2. Ajoutez une vérification : si la réponse n’est pas un JSON valide, affichez le nom du fichier et passez au suivant.
  3. Ajoutez le cache de prompt sur les consignes du system et vérifiez cache_read_input_tokens à partir du deuxième fichier.
Voir le corrigé
  1. Boucle for f in pathlib.Path("cours").glob("*.txt"): autour de l’appel.
  2. Entourez json.loads d’un try: … except json.JSONDecodeError: qui affiche f.name puis continue.
  3. Passez system en liste de blocs avec "cache_control": {"type": "ephemeral"} sur le dernier bloc. Les consignes doivent faire au moins 512 tokens pour être mises en cache : ajoutez-y des exemples de bonnes questions. Le cours, qui change à chaque fichier, reste dans messages.
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