Phase 00: Setup & Tooling

Les API et les clés

Type: Build

Languages: Python, TypeScript

Prerequisites: Phase 0, Lesson 01

Time: ~30 minutes

Objectifs d'apprentissage

• Conserver les clés API en toute sécurité en utilisant les variables de l' environnement et .envfichiers
• Faites un appel à l'API LLM en utilisant à la fois le SDK Python Anthropic et HTTP brut
• Comparer les formats HTTP de requête/réponse basés sur le SDK et les formats HTTP de réponse brut pour le débogage
• Identifier et gérer les erreurs d'API communes, y compris les limites d'authentification et de taux

Le problème

À partir de la phase 11, vous allez appeler les API LLM (Anthropic, OpenAI, Google). Dans la phase 13-16 vous allez créer des agents qui utilisent ces API en boucles. Vous devez savoir comment fonctionnent les clés API, comment les stocker en toute sécurité, et comment faire votre premier appel API.

Le concept

sequenceDiagram
    participant C as Your Code
    participant S as API Server
    C->>S: HTTP Request (with API key)
    S->>C: HTTP Response (JSON)

Chaque appel à l' API a:

1. Un point d'extrémité (URL)
2. Une clé API (authentification)
3. Un organisme de demande (ce que vous voulez)
4. Un corps de réponse (ce que vous obtenez en retour)

Faites-le

Étape 1: Conserver les clés API en toute sécurité

Ne mettez jamais de clés API dans le code. Utilisez des variables d'environnement.

bashCopyexport ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
export OPENAI_API_KEY="sk-..."

Ou utiliser un.envfichier (ajouter à .gitignore):

CopyANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
OPENAI_API_KEY=sk-...

Étape 2: Première appel API (Python)

pythonCopyimport os

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

MODEL = os.environ.get("LLM_MODEL", "claude-sonnet-5")

response = client.messages.create(
    model=MODEL,
    max_tokens=256,
    messages=[{"role": "user", "content": "What is a neural network in one sentence?"}]
)

print(response.content[0].text)

LLM_MODELLes autres fournisseurs (OpenAI, Google, et autres) suivent le même schéma d'une clé plus un id modèle, mais chacun a son propre SDK, son propre point d'extrémité et son propre schéma de requête / réponse.

Étape 3: Première appel API (TypeScript)

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

const client = new Anthropic();

const MODEL = process.env.LLM_MODEL ?? "claude-sonnet-5";

const response = await client.messages.create({
  model: MODEL,
  max_tokens: 256,
  messages: [{ role: "user", content: "What is a neural network in one sentence?" }],
});

console.log(response.content[0].text);

Étape 4: HTTP brut (pas de SDK)

pythonCopyimport os
import urllib.request
import json

url = "https://api.anthropic.com/v1/messages"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "x-api-key": os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"],
    "anthropic-version": "2023-06-01",
}
body = json.dumps({
    "model": os.environ.get("LLM_MODEL", "claude-sonnet-5"),
    "max_tokens": 256,
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is a neural network in one sentence?"}],
}).encode()

req = urllib.request.Request(url, data=body, headers=headers, method="POST")
with urllib.request.urlopen(req) as resp:
    result = json.loads(resp.read())
    print(result["content"][0]["text"])

C'est ce que font les SDK sous le capot. Comprendre l'appel HTTP brut aide lors du débogage.

Utilisez-le

Pour ce cours:

Vous n'en avez pas besoin tout de suite, mettez-les en place quand la leçon le demandera.

La faire partir

Cette leçon donne:

• outputs/prompt-api-troubleshooter.md- diagnostiquer les erreurs d' API courantes

Exercices

1. Obtenez une clé API Anthropic et faites votre premier appel API
2. Essayez la version HTTP brute et comparez le format de réponse à la version SDK
3. Utilisez intentionnellement une mauvaise clé API et lisez le message d'erreur

Les termes clés

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