import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key="your-api-key")

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "REST와 GraphQL의 차이점을 설명해주세요."
        }
    ]
)

print(message.content[0].text)

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=2048,
    system="당신은 도움이 되는 코딩 어시스턴트입니다. 간결하게 답변하세요.",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Python에서 문자열을 뒤집는 방법은?"},
        {"role": "assistant", "content": "슬라이싱을 사용할 수 있습니다: `s[::-1]`"},
        {"role": "user", "content": "JavaScript에서는요?"}
    ]
)

with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "프로그래밍에 관한 하이쿠를 써주세요"}]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

import base64
with open("diagram.png", "rb") as f:
    image_data = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "source": {
                    "type": "base64",
                    "media_type": "image/png",
                    "data": image_data,
                }
            },
            {"type": "text", "text": "이 아키텍처 다이어그램을 설명해주세요"}
        ]
    }]
)

tools = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "특정 위치의 현재 날씨 가져오기",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {
                    "type": "string",
                    "description": "도시 이름 또는 좌표"
                },
                "unit": {
                    "type": "string",
                    "enum": ["celsius", "fahrenheit"]
                }
            },
            "required": ["location"]
        }
    }
]

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    tools=tools,
    messages=[{"role": "user", "content": "서울 날씨는 어때요?"}]
)

# Claude가 함수를 호출하고 싶을 때 tool_use 블록 반환
if response.stop_reason == "tool_use":
    tool_call = response.content[0]
    # tool_call.input으로 실제 함수 실행
    weather_result = get_weather(**tool_call.input)
    # 결과를 Claude에 다시 전달

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=16000,
    thinking={
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000  # Claude에게 최대 10K 토큰 사고 허용
    },
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "마켓플레이스 앱을 구축하는 5명 스타트업에서 마이크로서비스 vs. 모놀리식 아키텍처의 장단점을 분석해주세요"
    }]
)

# 사고 과정 접근
for block in response.content:
    if block.type == "thinking":
        print("추론:", block.thinking[:500], "...")
    elif block.type == "text":
        print("답변:", block.text)

system = """당신은 Python과 클라우드 아키텍처 전문 시니어 소프트웨어 엔지니어입니다.

질문에 답할 때:
- 항상 코드 예제 포함
- 알고리즘의 시간/공간 복잡도 언급
- 잠재적 보안 또는 성능 문제 표시
- 상세한 내용을 요청하지 않는 한 500단어 이내로 유지"""

prompt = """
<context>
1,000만 행의 users 테이블이 있는 PostgreSQL 데이터베이스가 있습니다.
쿼리: SELECT * FROM users WHERE email = ?
현재 응답 시간: 3.2초
</context>

<task>
성능 문제를 진단하고 구체적인 최적화 단계를 제공하세요.
</task>
"""

import time
from anthropic import RateLimitError

def call_with_retry(client, max_retries=3, **kwargs):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            return client.messages.create(**kwargs)
        except RateLimitError:
            wait_time = 2 ** attempt
            time.sleep(wait_time)
    raise Exception("최대 재시도 횟수 초과")

response = client.messages.create(...)
input_tokens = response.usage.input_tokens
output_tokens = response.usage.output_tokens

# Claude Sonnet 4.5 가격
cost = (input_tokens * 3 + output_tokens * 15) / 1_000_000
print(f"요청 비용: ${cost:.6f}")

def trim_conversation(messages, max_tokens=150_000):
    """토큰 한도 내에서 대화 유지"""
    total = sum(estimate_tokens(m) for m in messages)
    while total > max_tokens and len(messages) > 2:
        messages.pop(1)  # 가장 오래된 사용자 메시지 제거
        total = sum(estimate_tokens(m) for m in messages)
    return messages

system = "당신은 AcmeCo의 친절한 고객 지원 담당자입니다. 지식 베이스를 사용해 정확하게 답변하세요."

# 긴 컨텍스트를 통한 지식 베이스
full_docs = load_support_documentation()  # 최대 200K 토큰!
messages = [{"role": "user", "content": f"{full_docs}\n\n고객: {user_query}"}]

def review_pull_request(pr_diff: str) -> dict:
    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5",
        max_tokens=2048,
        system="당신은 전문 코드 리뷰어입니다. 집중할 사항: 버그, 보안, 성능, 가독성.",
        messages=[{"role": "user", "content": f"이 PR을 검토해주세요:\n```\n{pr_diff}\n```"}]
    )
    return {"review": response.content[0].text, "tokens": response.usage.output_tokens}