Claude APIをPythonで使う方法！ChatGPTとの違いも徹底比較

「ChatGPTのAPIは使ったことあるけど、ClaudeのAPIってどうやって使うの？」

そんな疑問を持っている方、けっこう多いんじゃないでしょうか。AnthropicのAI「Claude」は、長文処理や安全性の高さで注目を集めていて、PythonからAPIで呼び出すことも簡単にできます。

この記事では、Claude APIをPythonで使う手順をゼロから丁寧に解説します。後半ではChatGPT（OpenAI API）との違いも比較するので、どちらを使うか迷っている方にもヒントになるはずです 🙌

対象読者：Pythonの基礎がわかる初〜中級者の方

Contents

Claude APIとは？まずざっくり理解しよう
事前準備：APIキーを取得しよう
Pythonライブラリをインストールしよう
PythonでClaude APIを呼び出してみよう
システムプロンプトを設定してみよう
ChatGPT（OpenAI API）との比較
会話履歴を持たせる（マルチターン対話）
まとめ

Claude APIとは？まずざっくり理解しよう

AI chatbot programming / Photo by Matheus Bertelli via Pexels

Claudeは、Anthropicが開発した大規模言語モデル（LLM）です。ChatGPTと同じく、テキストの生成・要約・翻訳・コード生成などができます。

イメージとしては「ChatGPTのライバル版AI」という感じですが、特に以下の点で差別化されています。

✅ 長いコンテキストウィンドウ（大量のテキストを一度に処理できる）
✅ 安全性・倫理性への配慮が設計思想に組み込まれている
✅ 長文ドキュメントの読み込み・要約が得意
✅ 日本語の精度も年々向上中

APIとして使うことで、Pythonのプログラムの中から自由にClaudeを呼び出せるようになります。Webアプリ・自動化ツール・チャットボットなど、応用範囲は広いですよ。

事前準備：APIキーを取得しよう

まずAnthropicの公式サイト（console.anthropic.com）でアカウントを作成し、APIキーを発行してください。

手順はこんな感じです。

Anthropicのコンソールにアクセス・サインアップ
「API Keys」メニューからキーを新規作成
発行されたキーをコピーして、安全な場所に保管

⚠️ APIキーは絶対にコードに直書きしないこと！環境変数で管理するのがベストプラクティスです。

Pythonライブラリをインストールしよう

AnthropicはPython用の公式SDKを提供しています。インストールはpipで一発です。

pip install anthropic

インストールが終わったら、次のコマンドでバージョン確認をしておきましょう。

pip show anthropic

問題なくインストールできていれば、準備完了です 🎉

PythonでClaude APIを呼び出してみよう

まずは一番シンプルなサンプルを見てみましょう。

import anthropic
import os

# APIキーは環境変数から読み込む（安全な管理のため）
client = anthropic.Anthropic(
    api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
)

# Claudeにメッセージを送信
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5",       # 使用するモデル名
    max_tokens=1024,               # 最大トークン数
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Pythonとは何ですか？初心者向けに簡単に教えてください。"
        }
    ]
)

# 返答を表示
print(message.content[0].text)

ポイントをまとめるとこんな感じです。

anthropic.Anthropic()でクライアントを作成する
client.messages.create()でメッセージを送る
モデル名には最新のclaude-opus-4-5などを指定する
レスポンスはmessage.content[0].textで取り出せる

OpenAI APIを使ったことがある方は「なんか似てる！」と感じるはずです。実際に構造がかなり近いので、乗り換えもしやすいですよ 😊

システムプロンプトを設定してみよう

Claudeにキャラクターや役割を与えるには、systemパラメータを使います。これがいわゆる「システムプロンプト」です。

import anthropic
import os

client = anthropic.Anthropic(
    api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
)

# システムプロンプトでClaudeに役割を与える
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5",
    max_tokens=1024,
    system="あなたはPythonの専門家です。初心者にもわかりやすく、具体的なコード例を交えて説明してください。",  # ここがポイント！
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "リスト内包表記について教えてください。"
        }
    ]
)

print(message.content[0].text)

systemパラメータはOpenAIの場合はmessagesリストの中に{"role": "system", ...}として入れますが、Claudeでは独立したsystemパラメータとして渡す形になっています。ここが地味に異なるポイントです。

ChatGPT（OpenAI API）との比較

「結局、ClaudeとChatGPTのAPIってどっちがいいの？」という疑問にお答えします。

以下の表で主な違いを整理してみました。

比較項目	Claude API	OpenAI API（ChatGPT）
提供元	Anthropic	OpenAI
Pythonライブラリ	anthropic	openai
コンテキストウィンドウ	最大200,000トークン（claude-3系）	最大128,000トークン（gpt-4o）
システムプロンプトの渡し方	独立したsystemパラメータ	messagesリスト内にrole:systemで記載
レスポンスの取り出し方	message.content[0].text	response.choices[0].message.content
特徴	長文処理・安全性重視	幅広いエコシステム・ツール連携

コードの書き方はかなり似ていますが、細部が微妙に異なります。特にレスポンスの取り出し方は混乱しやすいので、最初に確認しておくと安心です。

どちらが「良い」かは用途次第です。

📄 長文ドキュメントの処理・要約 → Claudeが得意
🔧 プラグイン・ツール連携を多用したい → OpenAI APIが充実
🌐 幅広い言語モデルを試したい → 両方試して比較するのがおすすめ

会話履歴を持たせる（マルチターン対話）

チャットボットのように、前の会話を踏まえたやり取りをさせるには、messagesリストに履歴を追加していきます。

import anthropic
import os

client = anthropic.Anthropic(
    api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
)

# 会話履歴を管理するリスト
conversation_history = []

def chat(user_input):
    # ユーザーの発言を履歴に追加
    conversation_history.append({
        "role": "user",
        "content": user_input
    })

    # APIを呼び出す（履歴をまるごと渡す）
    response = client.messages.create(
        model="claude-opus-4-5",
        max_tokens=1024,
        system="あなたは親切なアシスタントです。",
        messages=conversation_history  # 全履歴を渡すのがポイント
    )

    # Claudeの返答を取得
    assistant_reply = response.content[0].text

    # Claudeの返答も履歴に追加
    conversation_history.append({
        "role": "assistant",
        "content": assistant_reply
    })

    return assistant_reply

# 試してみよう
print(chat("私の名前はタロウです。"))
print(chat("私の名前を覚えていますか？"))  # ちゃんと覚えているはず！

ここが重要です。APIは状態を持ちません。なので、毎回の呼び出しに過去の会話履歴をまるごとmessagesリストに入れて渡す必要があります。これはOpenAI APIも同じ仕組みです。

これ、実際に動かす前に「2回目の質問でちゃんと名前を覚えているか」予測できますか？答えはYesです。履歴を渡しているので、ちゃんと文脈を引き継いでくれますよ 🙂