शुरुआत करें

Claude को नमस्ते कहना आपके दिल को गर्म कर सकता है, लेकिन यह वास्तव में उपयोगी नहीं है। इस पाठ में हम Claude को कुछ वास्तविक भेजेंगे और संरचित अंतर्दृष्टि वापस पाएंगे — बस 20 लाइनों के कोड में।

शुरुआत करें

सबसे पहले, platform. claude. com से एक API key प्राप्त करें। आपको पहले कुछ क्रेडिट खरीदने की आवश्यकता होगी।

Claude Console डायलॉग एक नई बनाई गई API key दिखा रहा है जिसमें Copy key बटन और एक चेतावनी है कि key फिर से दिखाई नहीं देगी

API key लें और इसे एक . env. local फ़ाइल में स्टोर करें ताकि यह आपके version control से बाहर रहे। स्रोत फ़ाइलों में keys को hardcode करना यही है कि वे GitHub पर लीक हो जाते हैं — इसके बजाय उन्हें environment फ़ाइलों में रखें।

इसके बाद, SDK को इंस्टॉल करें:

npm install @anthropic-ai/sdk

एक अनुरोध की संरचना

हर API कॉल **messages. create** फ़ंक्शन के माध्यम से जाता है। आप तीन चीजें निर्दिष्ट करते हैं:

• एक model — कौन सा Claude model अनुरोध को संभालता है
• एक max tokens limit — प्रतिक्रिया कितनी लंबी हो सकती है इसकी सीमा
• messages की एक सूची — user या assistant roles वाली objects, जो Claude के साथ कहीं और बातचीत करने के तरीके के समान संरचित हैं

यह अपने सबसे बुनियादी रूप में कैसा दिखता है:

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic();

const msg = await client. messages. create({ model: "claude-opus-4-7", max_tokens: 1024, messages: [{ role: "user", content: "Hello, Claude", }], });

एक वास्तविक उदाहरण: बग वाले कोड की समीक्षा

आइए Claude को "hello" से कुछ अधिक दिलचस्प दें। हम इसे कुछ बग वाले कोड की ओर इशारा करेंगे और समीक्षा के लिए कहेंगे। यहाँ पूरी चीज है — एक फ़ाइल, लगभग 20 लाइनों का कोड:

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic();

const buggyCode = ` function add(a, b) { return a - b; } `;

const response = await client. messages. create({ model: "claude-opus-4-8", max_tokens: 1024, system: "You are a terse senior code reviewer. Give feedback in one paragraph. ", messages: [ { role: "user", content: Review this code:\n${buggyCode} }, ], });

for (const block of response. content) { if (block. type === "text") { console. log(block. text); } }

यहाँ ध्यान देने योग्य दो बातें हैं:

• system prompt वह जगह है जहाँ आप व्यक्तित्व को आकार देते हैं। मैं एक संक्षिप्त senior reviewer चाहता हूँ, एक बातूनी नहीं — तो मैं बस यह कहता हूँ।
• प्रतिक्रिया में **message. content एक blocks की array** है, एक string नहीं। एक बुनियादी text reply के लिए आमतौर पर text प्रकार का केवल एक block होता है, लेकिन Claude कई blocks — text, tool calls, thinking — वापस कर सकता है, इसलिए हम हमेशा loop करते हैं और type की जांच करते हैं।

इसे चलाएं, और Claude देखता है कि add घटा रहा है और आपको एक paragraph में बताता है। बस। यही पूरा API कॉल है।

स्क्रिप्ट चलाने से Terminal output: Claude जवाब देता है कि फ़ंक्शन का नाम add है लेकिन subtraction का उपयोग करता है, और return a - b को return a + b में बदलने का सुझाव देता है

स्क्रिप्ट से उत्पाद तक

एक वास्तविक उत्पाद में, यही messages. create shape एक summarize endpoint जैसी किसी चीज़ के पीछे का इंजन है। डेटाबेस से एक meeting transcript निकालें, इसे Claude को एक system prompt के साथ दें जो कहता है "insights और risks निकालें," परिणाम को row पर वापस सहेजें, और इसे UI को वापस करें। यह वही कॉल है — बस एक route handler में लपेटा गया है।

एक demo web app में एक meetings dashboard एक रिकॉर्ड किए गए project meetings को सूचीबद्ध करता है, प्रत्येक के साथ एक transcript preview और एक Generate summary बटन जो समान API कॉल द्वारा संचालित है

सारांश

• आपका पहला API कॉल एक **messages. create फ़ंक्शन है जिसमें एक model , एक token limit , और messages** हैं।
• अपनी API key को एक . env. local फ़ाइल में स्टोर करें ताकि यह version control से बाहर रहे।
• Claude के व्यवहार को आकार देने के लिए एक system prompt जोड़ें।
• प्रतिक्रिया content blocks की एक array है — loop करें और प्रत्येक block के type की जांच करें।
• यहाँ से, सब कुछ इस pattern पर बनता है।