Streaming

Uzun yanıtları gerçek zamanlı almak için streaming kullanabilirsiniz.

with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=4096,
    messages=[{"role": "user", "content": "Uzun bir hikaye yaz"}]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

const stream = client.messages.stream({
    model: "claude-sonnet-4-6",
    max_tokens: 4096,
    messages: [{ role: "user", content: "Uzun bir hikaye yaz" }]
});

stream.on('text', (text) => {
    process.stdout.write(text);
});

const finalMessage = await stream.finalMessage();
console.log('\nToplam token:', finalMessage.usage);

curl PROXY_URL_PLACEHOLDER/v1/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-6",
    "max_tokens": 4096,
    "stream": true,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Uzun bir hikaye yaz"}
    ]
  }'

Not: Streaming istekler de günlük limit sayacını etkiler.

Tools / Function Calling

Claude'a dış araçlar tanıtabilir, fonksiyon çağrımı yapabilirsiniz.

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    tools=[{
        "name": "get_weather",
        "description": "Hava durumunu getirir",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "city": {"type": "string", "description": "Şehir adı"}
            },
            "required": ["city"]
        }
    }],
    messages=[{"role": "user", "content": "İstanbul'da hava nasıl?"}]
)

# Tool kullanımı kontrolü
for block in response.content:
    if block.type == "tool_use":
        print(f"Araç: {block.name}, Girdi: {block.input}")

const response = await client.messages.create({
    model: "claude-sonnet-4-6",
    max_tokens: 1024,
    tools: [{
        name: "get_weather",
        description: "Hava durumunu getirir",
        input_schema: {
            type: "object",
            properties: {
                city: { type: "string", description: "Şehir adı" }
            },
            required: ["city"]
        }
    }],
    messages: [{ role: "user", content: "İstanbul'da hava nasıl?" }]
});

// Tool kullanımı kontrolü
response.content.forEach(block => {
    if (block.type === "tool_use") {
        console.log(`Araç: ${block.name}, Girdi:`, block.input);
    }
});

curl PROXY_URL_PLACEHOLDER/v1/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-6",
    "max_tokens": 1024,
    "tools": [{
      "name": "get_weather",
      "description": "Hava durumunu getirir",
      "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "city": {"type": "string", "description": "Şehir adı"}
        },
        "required": ["city"]
      }
    }],
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "İstanbul'\''da hava nasıl?"}
    ]
  }'

Kullanılabilir Modeller

Güncel model listesini API Key'iniz ile GET /v1/models endpoint'inden alabilirsiniz.

Hata Kodları

NetivaCode CLI

NetivaCode, AI destekli terminal kod asistanıdır. Projeleriniz üzerinde doğrudan terminalden yapay zeka ile çalışabilirsiniz.

Adım 1: Kurulum

İşletim sisteminize uygun kurulum komutunu çalıştırın. Bun runtime gereklidir, yoksa otomatik kurulur.

curl -fsSL https://netiva.com.tr/install.sh | bash

irm https://netiva.com.tr/install.ps1 | iex

Adım 2: Hesap Girişi

Netiva hesabınızla giriş yaparak API erişiminizi aktifleştirin.

netivacode login

Tarayıcınız açılacak ve Netiva hesabınızla giriş yapmanız istenecek. Oturum otomatik olarak CLI'ya aktarılır.

Adım 3: Kullanım

Herhangi bir proje klasöründe terminal açın ve başlatın:

# Tam komut
netivacode

# Kısa komutlar (alias)
netiva
ncode

Temel Komutlar

Etkileşimli Modda Kısayollar

Güncelleme

NetivaCode her başlatıldığında güncelleme kontrolü yapar. Manuel güncelleme:

# Güncelleme komutu
netivacode update

# veya kurulum scripti ile
curl -fsSL https://netiva.com.tr/install.sh | bash

Kaldırma

# CLI'yı tamamen kaldırma
netivacode uninstall

# veya kurulum scripti ile
curl -fsSL https://netiva.com.tr/install.sh | bash -- --uninstall

Claude Code CLI Kurulum Kılavuzu

Netiva API üzerinden Claude Code'u kullanmak için aşağıdaki adımları takip edin.

Adım 1: Gereksinimler (Node.js + Git)

Claude Code'u kullanmak için tüm platformlarda Node.js ve Git gereklidir.

node --version
npm --version
git --version

brew install node git

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_20.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs git

# DNF tabanlı dağıtımlar için:
sudo dnf install nodejs npm
sudo dnf install -y git

Adım 2: Claude Code Kurulumu

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

curl -fsSL https://claude.ai/install.cmd -o install.cmd && install.cmd && del install.cmd

Adım 3: Otomatik Kurulum (Tek Komut)

Netiva API ayarlarını ~/.claude/settings.json dosyasına otomatik yazan tek satırlık komut. Komutu çalıştırınca API keyiniz sorulur, girer girmez kurulum tamamlanır.

irm https://netiva.com.tr/install/setup.ps1 | iex

curl -fsSL https://netiva.com.tr/install/setup.sh | bash

cat >> ~/.zshrc << 'EOF'
export ANTHROPIC_BASE_URL="PROXY_URL_PLACEHOLDER"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-your-api-key"
export API_TIMEOUT_MS="3000000"
export CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC="1"
EOF
source ~/.zshrc

cat >> ~/.bashrc << 'EOF'
export ANTHROPIC_BASE_URL="PROXY_URL_PLACEHOLDER"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-your-api-key"
export API_TIMEOUT_MS="3000000"
export CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC="1"
EOF
source ~/.bashrc

[Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_BASE_URL", "PROXY_URL_PLACEHOLDER", "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_AUTH_TOKEN", "sk-your-api-key", "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("API_TIMEOUT_MS", "3000000", "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC", "1", "User")

setx ANTHROPIC_BASE_URL "PROXY_URL_PLACEHOLDER"
setx ANTHROPIC_AUTH_TOKEN "sk-your-api-key"
setx API_TIMEOUT_MS "3000000"
setx CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC "1"

Adım 4: Claude Code'u Çalıştırma

Herhangi bir proje klasöründe terminal açın ve çalıştırın:

claude

OpenAI Codex CLI Kurulum Kılavuzu

Netiva API üzerinden OpenAI Codex CLI kullanmak için aşağıdaki adımları takip edin.

Ön koşul: Node.js

Codex CLI'nin çalışması için bilgisayarınızda Node.js yüklü olmalı.

node --version
npm --version

brew install node

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_20.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs

# Fedora/CentOS için:
sudo dnf install nodejs npm

Adım 1: Codex CLI kurulumu

Terminal açın ve aşağıdaki komutu çalıştırın:

npm install -g @openai/codex

Windows: PowerShell veya CMD'yi yönetici olarak çalıştırın.
macOS / Linux: İzin hatası alırsanız sudo npm install -g @openai/codex kullanın.

Adım 2: Otomatik Kurulum (Tek Komut)

~/.codex/config.toml ve ~/.codex/auth.json dosyalarını otomatik oluşturan tek satırlık komut. Komutu çalıştırınca API keyiniz sorulur, girer girmez kurulum tamamlanır.

irm https://netiva.com.tr/install/codex-setup.ps1 | iex

curl -fsSL https://netiva.com.tr/install/codex-setup.sh | bash

mkdir -p ~/.codex
cd ~/.codex

# Netiva API - Codex Configuration
model_provider = "netiva"
model = "gpt-5.4"
model_reasoning_effort = "medium"

[model_providers.netiva]
name = "netiva"
base_url = "PROXY_URL_PLACEHOLDER/v1"
wire_api = "responses"

cat > ~/.codex/config.toml << 'EOF'
# Netiva API - Codex Configuration
model_provider = "netiva"
model = "gpt-5.4"
model_reasoning_effort = "medium"

[model_providers.netiva]
name = "netiva"
base_url = "PROXY_URL_PLACEHOLDER/v1"
wire_api = "responses"
EOF

{
  "OPENAI_API_KEY": "sk-apianahtariniz"
}

cat > ~/.codex/auth.json << 'EOF'
{
  "OPENAI_API_KEY": "sk-apianahtariniz"
}
EOF

Adım 3: Codex CLI'yi kullanma

Herhangi bir proje klasöründe terminal açın:

codex "Bu projedeki hataları bul ve düzelt"

Onay Modları

Codex CLI farklı onay modlarıyla çalıştırılabilir:

# Varsayılan - dosya yazma ve komut çalıştırma öncesi onay ister
codex "Proje yapısını iyileştir"

# Auto-edit - dosya değişikliklerini otomatik uygular, komutlar için onay ister
codex --approval-mode auto-edit "README dosyasını güncelle"

# Full-auto - her şeyi otomatik çalıştırır (dikkatli kullanın!)
codex --approval-mode full-auto "Testleri çalıştır ve hataları düzelt"

Sorun Giderme

OpenCode CLI Kurulum Kılavuzu

Netiva API üzerinden OpenCode CLI ile terminal tabanlı AI asistanını kullanmak için aşağıdaki adımları takip edin.

Adım 1: OpenCode Kurulumu

go install github.com/opencode-ai/opencode@latest

brew install opencode-ai/tap/opencode

Adım 2: Otomatik Kurulum (Tek Komut)

Netiva'yı yeni provider olarak ekleyen, tüm modelleri (Claude Opus/Sonnet/Haiku, GPT-5.x ailesi) ve resim üretimi (DALL-E 3, gpt-image-1) tanımlayan, opencode.json + auth.json dosyalarını otomatik oluşturan tek satırlık komut.

irm https://netiva.com.tr/install/opencode-setup.ps1 | iex

curl -fsSL https://netiva.com.tr/install/opencode-setup.sh | bash

{
  "provider": {
    "anthropic": {
      "options": {
        "baseURL": "PROXY_URL_PLACEHOLDER"
      }
    }
  }
}

{
  "provider": {
    "anthropic": {
      "options": {
        "baseURL": "PROXY_URL_PLACEHOLDER"
      }
    }
  }
}

# OpenCode'u başlatın
opencode

# TUI içinde /connect komutuyla
# Anthropic provider'ı seçip API anahtarını girin

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-apianahtariniz"

{
  "anthropic": "sk-apianahtariniz"
}

Adım 3: OpenCode'u Başlatın

# Proje klasörünüzde çalıştırın
cd /path/to/proje
opencode

Cline (VS Code) Kurulum Kılavuzu

Netiva API üzerinden Cline VS Code eklentisini kullanmak için aşağıdaki adımları takip edin.

Adım 1: Cline Eklentisini Kurun

VS Code Extensions panelinden veya komut satırından kurabilirsiniz:

code --install-extension saoudrizwan.claude-dev

Adım 2: API Sağlayıcısını Yapılandırın

1. VS Code kenar çubuğundan Cline ikonuna tıklayın
2. Panel sağ üstündeki ⚙️ Ayarlar (dişli) ikonuna tıklayın
3. API Provider alanından Anthropic seçin
4. 🔑 Anthropic API Key alanına Netiva API anahtarınızı girin
5. ✅ Use custom base URL kutucuğunu işaretleyin
6. Açılan alana Base URL'nizi girin:

PROXY_URL_PLACEHOLDER

7. Model alanından kullanmak istediğiniz modeli seçin (ör: claude-sonnet-4-20250514)
8. Done butonuna tıklayarak kaydedin

Adım 3: Kullanmaya Başlayın

Cline panelinde mesaj alanına isteğinizi yazın:

Bu projedeki hataları analiz et ve düzelt
Login sayfasına dark mode desteği ekle
API endpoint'lerini test edecek unit testler yaz

Sorun Giderme

Roo Code (VS Code) Kurulum Kılavuzu

Netiva API üzerinden Roo Code (eski adıyla Roo Cline) VS Code eklentisini kullanmak için aşağıdaki adımları takip edin.

Adım 1: Roo Code Eklentisini Kurun

code --install-extension rooveterinaryinc.roo-cline

Adım 2: API Yapılandırması

Roo Code iki farklı yöntemle yapılandırılabilir:

PROXY_URL_PLACEHOLDER

PROXY_URL_PLACEHOLDER/v1

API Yapılandırma Profilleri

Roo Code'un güçlü özelliklerinden biri profil desteğidir. Farklı modeller ve ayarlar arasında hızlıca geçiş yapabilirsiniz:

1. Ayarlar'da Providers bölümüne gidin
2. + Add Profile ile yeni profil ekleyin
3. Her profil için farklı model, API key ve Base URL tanımlayabilirsiniz
4. Profiller arasında tek tıkla geçiş yapın

Sorun Giderme

OpenAI Uyumlu Endpoint

Bu proxy, /v1/chat/completions endpoint'i ile OpenAI API formatını destekler. Mevcut OpenAI SDK'nızı değiştirmeden kullanabilirsiniz.

Endpoint

POST PROXY_URL_PLACEHOLDER/v1/chat/completions

Python — OpenAI SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="PROXY_URL_PLACEHOLDER/v1",
    api_key="YOUR_API_KEY"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Sen yardımsever bir asistansın."},
        {"role": "user", "content": "Merhaba!"}
    ],
    max_tokens=1024
)

print(response.choices[0].message.content)

JavaScript — OpenAI SDK

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
    baseURL: 'PROXY_URL_PLACEHOLDER/v1',
    apiKey: 'YOUR_API_KEY',
});

const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'claude-sonnet-4-6',
    messages: [
        { role: 'user', content: 'Merhaba!' }
    ],
    stream: true
});

for await (const chunk of response) {
    process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || '');
}

Desteklenen Parametreler

Vision / Görsel Analiz

Claude modelleri görsel içerikleri anlayabilir. Görselleri base64 veya URL formatında gönderebilirsiniz.

Base64 ile Görsel Gönderme

import base64
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    base_url="PROXY_URL_PLACEHOLDER",
    api_key="YOUR_API_KEY"
)

# Görseli base64'e çevir
with open("image.png", "rb") as f:
    image_data = base64.standard_b64encode(f.read()).decode("utf-8")

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "source": {
                    "type": "base64",
                    "media_type": "image/png",
                    "data": image_data
                }
            },
            {
                "type": "text",
                "text": "Bu görselde ne görüyorsun?"
            }
        ]
    }]
)

print(response.content[0].text)

URL ile Görsel Gönderme

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "source": {
                    "type": "url",
                    "url": "https://example.com/photo.jpg"
                }
            },
            {"type": "text", "text": "Bu görseli açıkla."}
        ]
    }]
)

Desteklenen Formatlar

Desteklenen görsel formatları: image/jpeg, image/png, image/gif, image/webp. Maksimum dosya boyutu ~20MB (base64).

Resim Üretme API

Netiva resim üretme API'si OpenAI gpt-image-1 modeliyle uyumludur. Prompt'tan resim üretir, farklı boyut ve kalitelerde çıktı alabilirsiniz. Kredi sistemi kullanır — her resim, seçtiğiniz boyut ve kaliteye göre belirli sayıda resim kredisi tüketir (text limitinden ayrı).

Endpoint

Tüm endpoint'ler x-api-key veya Authorization: Bearer header'ı ister.

Parametreler

Örnek İstek

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="PROXY_URL_PLACEHOLDER/v1",
    api_key="YOUR_API_KEY"
)

response = client.images.generate(
    model="gpt-image-1",
    prompt="Ay üzerinde sevimli bir kedi, dijital sanat",
    size="1024x1024",
    quality="high",
    n=1
)

# Resmin URL'sine eriş
print(response.data[0].url)
# Veya base64 verisine
# print(response.data[0].b64_json)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "PROXY_URL_PLACEHOLDER/v1",
  apiKey: "YOUR_API_KEY"
});

const response = await client.images.generate({
  model: "gpt-image-1",
  prompt: "Ay üzerinde sevimli bir kedi, dijital sanat",
  size: "1024x1024",
  quality: "high",
  n: 1
});

console.log(response.data[0].url);
// veya response.data[0].b64_json

<?php
$ch = curl_init("PROXY_URL_PLACEHOLDER/v1/images/generations");

$payload = [
    "model"    => "gpt-image-1",
    "prompt"   => "Ay üzerinde sevimli bir kedi, dijital sanat",
    "size"     => "1024x1024",
    "quality"  => "high",
    "n"        => 1,
];

curl_setopt_array($ch, [
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
    CURLOPT_POST           => true,
    CURLOPT_HTTPHEADER     => [
        "Content-Type: application/json",
        "x-api-key: YOUR_API_KEY",
    ],
    CURLOPT_POSTFIELDS     => json_encode($payload),
]);

$response = json_decode(curl_exec($ch), true);
curl_close($ch);

echo $response["data"][0]["url"];

curl PROXY_URL_PLACEHOLDER/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-1",
    "prompt": "Ay üzerinde sevimli bir kedi, dijital sanat",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "high",
    "n": 1
  }'

Örnek Yanıt

{
  "created": 1735394820,
  "data": [
    {
      "url": "https://netiva.com.tr/uploads/images/a3f5e2b9c1d8.png",
      "b64_json": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
      "revised_prompt": "A cute cat sitting on the moon's surface, digital art style..."
    }
  ]
}

url — sunucumuzda saklanan kalıcı dosya yolu (kullanışlı). b64_json — resmin base64 hali (anında işlemek için). revised_prompt — modelin promptu nasıl yorumladığı (varsa).

Boyut × Kalite Fiyatlandırma

Her resim üretimi seçilen boyut ve kaliteye göre belli sayıda resim kredisi tüketir. Yüksek kalite ve büyük boyut daha çok kredi yer. Kalan krediyi GET /v1/images/credits ile sorgulayabilirsin. Güncel fiyat matrisini Paketler → Resim Kredisi sekmesinde her paketin info butonu altında görebilirsin.

Kredi Bakiyesi

curl PROXY_URL_PLACEHOLDER/v1/images/credits \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY"

{
  "data": {
    "total_remaining": 847,
    "total_initial": 1000,
    "active_packages": [
      {
        "id": 42,
        "package_name": "1000 Kredi (Aylık)",
        "credits_remaining": 847,
        "credits_initial": 1000,
        "expires_at": "2026-05-28T00:00:00Z"
      }
    ]
  }
}

Geçmiş Üretimler

curl "PROXY_URL_PLACEHOLDER/v1/images/history?limit=20&offset=0" \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY"

Yanıt: id, prompt size/quality, n, harcanan kredi, oluşturulma zamanı. Pagination için limit (max 100) ve offset kullan.

Resim Düzenleme (Edit)

Mevcut bir resmi kaynak olarak vererek, prompt ile yeni bir versiyonunu üretebilirsin. Endpoint: POST /v1/images/edits. Hem multipart/form-data (dosya yükleme) hem de JSON (base64) destekler. Generation ile aynı kredi düşer.

Yöntem 1: Multipart upload (curl ile)

curl PROXY_URL_PLACEHOLDER/v1/images/edits \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -F "image=@kaynak.png" \
  -F "prompt=Arka planı uzaya çevir, yıldızlar ekle" \
  -F "size=1024x1024" \
  -F "quality=high"

Yöntem 2: JSON (base64) — Python

import base64, requests

with open("kaynak.png", "rb") as f:
    image_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

response = requests.post(
    "PROXY_URL_PLACEHOLDER/v1/images/edits",
    headers={"x-api-key": "YOUR_API_KEY"},
    json={
        "prompt": "Arka planı uzaya çevir",
        "image": image_b64,
        "size": "1024x1024",
        "quality": "high",
    },
)
result = response.json()
print(result["data"][0]["url"])

Yöntem 3: JSON (base64) — JavaScript

import fs from "fs";

const imageB64 = fs.readFileSync("kaynak.png").toString("base64");

const res = await fetch("PROXY_URL_PLACEHOLDER/v1/images/edits", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    "x-api-key": "YOUR_API_KEY",
  },
  body: JSON.stringify({
    prompt: "Arka planı uzaya çevir",
    image: imageB64,
    size: "1024x1024",
    quality: "high",
  }),
});

const data = await res.json();
console.log(data.data[0].url);

Edit Parametreleri

Hata Kodları

Rate Limiting

API istekleriniz günlük limit ile sınırlandırılmıştır. Limitler planınıza göre değişir.

Nasıl Çalışır?

• Her API anahtarı, ait olduğu kullanıcının günlük limitini paylaşır
• Limitler her gün gece 00:00 (UTC+3) sıfırlanır
• Limit aşıldığında 429 Too Many Requests yanıtı döner
• Başarısız istekler (4xx/5xx) de limit sayacına dahildir

429 Yanıt Formatı

{
  "type": "error",
  "error": {
    "type": "rate_limit_error",
    "message": "Rate limit exceeded: 100/100 requests used today."
  }
}

Limit Yönetimi İpuçları

• Genel Bakış sekmesinden kalan kullanım hakkınızı takip edin
• Sıfırlanma süresini paneldeki sayaçtan görebilirsiniz
• Daha yüksek limit için plan yükseltmeyi değerlendirin
• İsteklerinizi Retry-After header'ına göre yeniden deneyebilirsiniz

Extended Thinking

Extended Thinking, Claude'un karmaşık problemlerde daha derinlemesine düşünmesini sağlar. Bu özellik, model yanıtının öncesinde bir "düşünme" aşaması ekler.

Kullanım

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    base_url="PROXY_URL_PLACEHOLDER",
    api_key="YOUR_API_KEY"
)

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=16000,
    thinking={
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000
    },
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Bu denklemi çöz: 3x² + 5x - 2 = 0"
    }]
)

# Düşünme çıktısı + yanıt
for block in response.content:
    if block.type == "thinking":
        print("🧠 Düşünce:", block.thinking)
    elif block.type == "text":
        print("📝 Yanıt:", block.text)

Parametreler

Notlar

• Extended Thinking, düşünme token'larını da tüketir
• Streaming modunda thinking blokları ayrı event olarak gelir
• temperature parametresi thinking modunda desteklenmez

SSE (Server-Sent Events) Format

Streaming yanıtlar SSE (Server-Sent Events) protokolü ile gönderilir. Her event event: ve data: alanlarından oluşur.

Anthropic SSE Event Tipleri

// Stream başlangıcı
event: message_start
data: {"type":"message_start","message":{"id":"msg_...","model":"claude-sonnet-4-6","usage":{"input_tokens":25}}}

// İçerik bloğu başlangıcı
event: content_block_start
data: {"type":"content_block_start","index":0,"content_block":{"type":"text","text":""}}

// Metin parçaları (ana içerik)
event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":"Merhaba"}}

// İçerik bloğu sonu
event: content_block_stop
data: {"type":"content_block_stop","index":0}

// Mesaj sonu (kullanım bilgisi)
event: message_delta
data: {"type":"message_delta","delta":{"stop_reason":"end_turn"},"usage":{"output_tokens":42}}

// Stream sonu
event: message_stop
data: {"type":"message_stop"}

OpenAI SSE Event Formatı

/v1/chat/completions endpoint'inde SSE formatı OpenAI uyumludur:

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"Merhaba"}}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: [DONE]

JavaScript ile SSE Okuma

const response = await fetch('PROXY_URL_PLACEHOLDER/v1/messages', {
    method: 'POST',
    headers: {
        'Content-Type': 'application/json',
        'x-api-key': 'YOUR_API_KEY',
        'anthropic-version': '2023-06-01'
    },
    body: JSON.stringify({
        model: 'claude-sonnet-4-6',
        max_tokens: 1024,
        stream: true,
        messages: [{ role: 'user', content: 'Merhaba!' }]
    })
});

const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();

while (true) {
    const { done, value } = await reader.read();
    if (done) break;
    const text = decoder.decode(value);
    // Her satırı parse et
    text.split('\n').forEach(line => {
        if (line.startsWith('data: ')) {
            const data = JSON.parse(line.slice(6));
            // content_block_delta event'lerini yakala
            if (data.delta?.text) process.stdout.write(data.delta.text);
        }
    });
}

Sık Sorulan Sorular