Anthropic 兼容 API
Messages 端点、思考块与 token 计数。
端点为 POST /v1/messages，兼容 Anthropic Messages 协议，支持 system、tools、tool_choice、流式（SSE）与思考块回传。平台全部模型都可以经 Messages 协议调用（如在 Claude Code 中使用 GLM / DeepSeek），网关负责协议转换。
基本调用
curl https://api.goodputai.cn/v1/messages \
-H "content-type: application/json" \
-H "x-api-key: $GOODPUT_API_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-d '{
"model": "z-ai/glm-5.2",
"max_tokens": 1024,
"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
}'也可以使用 Anthropic 官方 SDK，base_url 设为 https://api.goodputai.cn 即可。
思考块（thinking）
推理模型的思考过程以 thinking 内容块返回：
{
"content": [
{"type": "thinking", "thinking": "用户要求……", "signature": ""},
{"type": "text", "text": "ok"}
],
"usage": {"input_tokens": 14, "output_tokens": 30}
}多轮对话中把历史消息原样回传即可；历史思考块的字段兼容问题（如缺失 signature）由网关自动清洗，客户端无需处理。
Token 计数
POST /v1/messages/count_tokens 可在发送前估算输入 token 数：
curl https://api.goodputai.cn/v1/messages/count_tokens \
-H "x-api-key: $GOODPUT_API_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{"model": "z-ai/glm-5.2", "messages": [{"role": "user", "content": "hello"}]}'
# => {"input_tokens": 9}提示词缓存
支持在 system 或消息块上标注 cache_control 缓存断点；是否命中缓存以响应 usage 中的 cache_read_input_tokens 为准，命中部分按缓存读取价计费。各模型的缓存支持情况见提示词缓存。