title: "Claude API : plongée en profondeur"
subtitle: "Applied AI — Niveau Avancé · Session 1"
author: "Yann Isola"
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Slide 1 — Titre

Claude API : plongée en profondeur

Applied AI — Niveau Avancé · Session 1
Yann Isola · Préparation Claude Certified Architect

Slide 2 — Objectifs de la session

• Construire une requête API complète et justifier chaque paramètre
• Interpréter les 4 valeurs de stop_reason → logique applicative
• Raisonner sur la fenêtre de contexte comme mémoire de travail
• Maîtriser le prompt caching (cache_control) et son ROI
• Implémenter le streaming SSE (SSE = Server-Sent Events)
• Arbitrer synchrone / streaming / Batches API
• Concevoir la gestion d'erreurs : 429, backoff, retry-after

Slide 3 — Le contrat minimal

Trois champs obligatoires : model, max_tokens, messages

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-4-5",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Bonjour"}]
  }'

Noms de modèles volatils — toujours vérifier docs.anthropic.com

Slide 4 — max_tokens : un plafond, pas une cible

• Le modèle peut s'arrêter avant le plafond
• S'il l'atteint → réponse tronquée avec HTTP 200
• Facturation = tokens d'entrée + tokens de sortie (tarifs différents, sortie ≈ 5× )

"usage": {"input_tokens": 58, "output_tokens": 1024}

output_tokens == max_tokens → suspicion de troncature

Slide 5 — L'appel via SDK Python

import anthropic
client = anthropic.Anthropic()  # lit ANTHROPIC_API_KEY

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",        # 
    max_tokens=1024,
    temperature=0.2,                   # tâche technique
    stop_sequences=["FIN_RAPPORT"],
    system="Analyste financier. Français, concis.",
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)
print(response.content[0].text)
print(response.usage, response.stop_reason)

Slide 6 — Paramètres d'échantillonnage

Piège certif : temperature: 0 ≠ déterminisme parfait

Slide 7 — Trois rôles, trois privilèges

1. system — canal privilégié (hors du tableau messages)
   → persona, règles, politique de sortie. Pas « un premier message déguisé »
2. user — l'appelant : questions, documents, tool_result
3. assistant — le modèle… et le prefilling

Règle : alternance stricte, premier message = user
Deux rôles identiques consécutifs → 400

Slide 8 — Prefilling : mettre des mots dans la bouche du modèle

messages=[
    {"role": "user", "content": "Liste 3 risques en JSON."},
    {"role": "assistant", "content": "{"}   # ← prefill
]

• Le modèle continue à partir de {
• Supprime les préambules (« Bien sûr ! Voici… »)
• Le prefill n'est pas dans la réponse → re-préfixer côté client

Slide 9 — stop_reason : les 4 signaux

stop_reason	Signification	Réaction
end_turn	fin naturelle	nominal
max_tokens	tronqué (HTTP 200 !)	alerter / relancer
stop_sequence	séquence rencontrée	lire response.stop_sequence
tool_use	outil demandé	exécuter → tool_result → boucler

Slide 10 — Le garde-fou canonique

match response.stop_reason:
    case "end_turn":
        return extract_text(response)
    case "max_tokens":
        raise TruncatedResponseError(partial=...)
    case "stop_sequence":
        return parse_delimited(..., response.stop_sequence)
    case "tool_use":
        return handle_tool_loop(response)
    case _:
        raise UnexpectedStopReason(...)

Slide 11 — La fenêtre de contexte = mémoire de travail

• ~200 000 tokens (certains modèles : 1M en bêta)
• Contient TOUT : system + historique + docs + outils + résultats
• Ce n'est pas « une limite » — c'est ce que le modèle sait pour cette requête

3 conséquences : coût linéaire · lost in the middle · latence (TTFT)

Slide 12 — Coût : la conversation qui devient quadratique

API sans état → l'historique complet est refacturé à chaque tour

# 20 tours, 30k tokens d'historique moyen, 500 tokens de sortie
total = sum(cout(30_000, 500) for _ in range(20))
# ≈ 1,95 $ pour UNE conversation 

× 10 000 utilisateurs/jour → sujet de direction technique

Parades : résumé · troncature glissante · prompt caching

Slide 13 — « Lost in the middle »

Rappel de l'information selon sa position dans le contexte :

DÉBUT  ████████████  excellent
MILIEU ██████        dégradé   ← ne rien enterrer ici
FIN    ███████████   excellent

Placement stratégique :

• Documents volumineux → en tête
• Instructions critiques + question → en fin
• Consigne clé au milieu de 80k tokens de logs →

Slide 14 — Prompt caching : le principe

Réutiliser un préfixe déjà traité via cache_control

Économie (volatile) :

• Lecture (hit) : ~10 % du tarif → −90 %
• Écriture : surcoût ~25 %
• TTL ~5 min , rafraîchi à chaque hit (option 1 h )

Rentable dès 2 requêtes : 1,25 + 0,10 = 1,35 < 2,00

Slide 15 — cache_control : syntaxe

system=[{
    "type": "text",
    "text": GROS_CONTEXTE,          # 50k tokens stables
    "cache_control": {"type": "ephemeral"}   # ← breakpoint
}]

u = response.usage
u.cache_creation_input_tokens   # écrits (×1,25 )
u.cache_read_input_tokens       # lus (×0,10 )
u.input_tokens                  # non cachés, plein tarif

Slide 16 — Règles d'invalidation du cache

• Préfixe exact : un octet modifié en amont → invalidé
• Ordre : tools → system → messages
• Minimum cachable : 1 024 tokens (sinon ignoré silencieusement)
• Max 4 breakpoints par requête

Design cible : stable en tête, variable en queue

Slide 17 — Anti-pattern : le cache qui coûte plus cher

system = f"[{datetime.now()}] Tu es un assistant..."  # 

• Horodatage en tête → préfixe jamais identique
• 0 % de hit + surcoût d'écriture 25 % à chaque appel
• Résultat : on paie plus cher que sans cache

Slide 18 — Compter avant de payer : count_tokens

count = client.messages.count_tokens(
    model="claude-sonnet-4-5",   #  tokenizer par modèle
    system="...",
    messages=[{"role": "user", "content": doc}],
)
print(count.input_tokens)   # sans génération

• Chaque famille de modèles a son tokenizer
• Ne jamais réutiliser un comptage tiktoken (OpenAI) pour Claude
• Ordres de grandeur : ~3,5–4 car./token (anglais), un peu plus dense en français

Slide 19 — Streaming : pourquoi

• UX : premier token en ~1 s au lieu d'attendre 30 s
• Longues générations : indispensable (timeouts HTTP)
• SSE = Server-Sent Events : flux HTTP unidirectionnel text/event-stream

event: content_block_delta
data: {"delta":{"type":"text_delta","text":"Le"}}

Slide 20 — Le cycle d'événements SSE

message_start          ← id, model, usage d'ENTRÉE
content_block_start    ← ouverture bloc 0
content_block_delta ×n ← les morceaux de texte
content_block_stop     ← fermeture bloc 0
message_delta          ← stop_reason + output_tokens ★
message_stop           ← fin du flux

(+ ping keep-alive, + error possible en cours de flux)

★ Piège certif : les métadonnées finales sont dans message_delta

Slide 21 — Streaming : implémentation

with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4-5", max_tokens=1024,   # 
    messages=[...],
) as stream:
    for text in stream.text_stream:      # helper haut niveau
        print(text, end="", flush=True)
    final = stream.get_final_message()
    print(final.stop_reason)             # toujours vérifier !

Version bas niveau : stream=True + boucle sur event.type
→ exigée en certification (exercice 2)

Slide 22 — Batches API : le 3e mode d'exécution

Mode	Latence	Coût	Usage
Synchrone	secondes	100 %	interactif
Streaming	TTFT ~1 s	100 %	interactif long
Batch	SLA 24 h	−50 %	masse, non urgent

• Jusqu'à 100 000 requêtes / ~256 Mo par batch
• En pratique : souvent < 1 h
• Résultats non ordonnés → corrélation par custom_id obligatoire

Slide 23 — Batch : code

batch = client.messages.batches.create(requests=[
    {"custom_id": f"doc-{i}",            # clé de corrélation
     "params": {"model": "claude-haiku-4-5",   #  petit modèle
                "max_tokens": 512,
                "messages": [...]}}
    for i, doc in enumerate(documents)
])

for r in client.messages.batches.results(batch.id):
    if r.result.type == "succeeded": traiter(r.custom_id, ...)
    else: rejouer(r.custom_id, r.result)  # errored/expired/canceled

Slide 24 — Gestion d'erreurs : taxonomie

Code	Cause	Retry ?
400	requête malformée	corriger
401 / 403	clé invalide / sans accès
413	requête trop grosse	réduire
429	rate limit (RPM/ITPM/OTPM)	backoff
500 / 529	interne / surcharge	backoff

RPM = Requests Per Minute · ITPM/OTPM = Input/Output Tokens Per Minute

Slide 25 — Backoff exponentiel avec jitter

except anthropic.RateLimitError as e:
    retry_after = e.response.headers.get("retry-after")
    if retry_after:
        delai = float(retry_after)        # le serveur PRIME
    else:
        delai = min(60, 2**tentative) * random.uniform(0.5, 1.5)
    time.sleep(delai)

1. retry-after prime sur votre formule
2. Jitter obligatoire (effet « thundering herd »)
3. Le SDK retry déjà 2× par défaut → attention aux couches multiplicatives

Slide 26 — Arbre de décision de l'architecte

Besoin temps réel ?
├── OUI → réponse longue ? → streaming SSE
│         réponse courte ? → synchrone
└── NON → volume massif ? → Batches API (−50 % )
                            + petit modèle
                            + prompt caching si préfixe commun

Toujours : garde stop_reason + backoff 429 + log de usage

Slide 27 — Les 7 pièges de certification vus aujourd'hui

1. max_tokens obligatoire, sans valeur par défaut
2. Troncature = HTTP 200 + stop_reason: "max_tokens"
3. Le prefill n'est pas inclus dans la réponse
4. temperature: 0 ≠ déterminisme parfait
5. Cache : préfixe exact, tools → system → messages
6. stop_reason final en streaming → message_delta
7. Résultats batch non ordonnés → custom_id

Slide 28 — Prochaines étapes

• Exercices : client robuste · streaming bas niveau · pipeline batch 80k emails
• Quiz : 10 QCM certification (seuil 7/10)
• Page interactive : constructeur de requête + visualiseur SSE + compteur de tokens (offline)
• Session 2 : tool use & agents — la boucle tool_use → tool_result en profondeur

Réflexe permanent : revalider tarifs, limites et noms de modèles sur docs.anthropic.com