Messages

Anthropic Messages 形式でモデルの応答を生成します。ゲートウェイはリクエストを Chat Completions に変換してモデルに送り、レスポンスを Messages 形式に戻します。以下の各パラメータには、現在この変換がその値をどう扱うかを示しています。

POST/messages

URL

https://api.bricksum.com/v1/messages

リクエスト

bash

curl https://api.bricksum.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $KILN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-32b",
    "max_tokens": 800,
    "system": "Answer briefly.",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
  }'

python

import os
from anthropic import Anthropic

# base_url is the API origin without /v1: the SDK appends /v1/messages.
# api_key is sent as x-api-key. Use auth_token=... to send a Bearer token.
client = Anthropic(
    base_url="https://api.bricksum.com",
    api_key=os.environ["KILN_API_KEY"],
)

message = client.messages.create(
    model="qwen3-32b",
    max_tokens=800,
    system="Answer briefly.",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
for block in message.content:
    if block.type == "text":
        print(block.text)
print(message.usage)

typescript

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

// baseURL is the API origin without /v1: the SDK appends /v1/messages.
// apiKey is sent as x-api-key. Use authToken to send a Bearer token.
const client = new Anthropic({
  baseURL: "https://api.bricksum.com",
  apiKey: process.env.KILN_API_KEY,
});

const message = await client.messages.create({
  model: "qwen3-32b",
  max_tokens: 800,
  system: "Answer briefly.",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
for (const block of message.content) {
  if (block.type === "text") console.log(block.text);
}
console.log(message.usage);

レスポンス

200 OK

{
  "id": "msg_7c1f0b9e2a",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "model": "qwen3-32b",
  "content": [
    {"type": "thinking", "thinking": "The user said hello. Reply briefly."},
    {"type": "text", "text": "Hello! How can I help you today?"}
  ],
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 21,
    "output_tokens": 34,
    "cache_read_input_tokens": 0
  }
}

200 OK · text/event-stream

event: message_start
data: {"message":{"content":[],"id":"msg_7c1f0b9e2a","model":"qwen3-32b","role":"assistant","stop_reason":null,"stop_sequence":null,"type":"message","usage":{"input_tokens":0,"output_tokens":0}},"type":"message_start"}

event: ping
data: {"type":"ping"}

event: content_block_start
data: {"content_block":{"text":"","type":"text"},"index":0,"type":"content_block_start"}

event: content_block_delta
data: {"delta":{"text":"Hello","type":"text_delta"},"index":0,"type":"content_block_delta"}

event: content_block_delta
data: {"delta":{"text":"! How can I help you today?","type":"text_delta"},"index":0,"type":"content_block_delta"}

event: content_block_stop
data: {"index":0,"type":"content_block_stop"}

event: message_delta
data: {"delta":{"stop_reason":"end_turn","stop_sequence":null},"type":"message_delta","usage":{"output_tokens":34}}

event: message_stop
data: {"type":"message_stop"}

400 Bad Request

{
  "type": "error",
  "error": {
    "type": "invalid_request_error",
    "message": "messages must contain at least one message"
  }
}

この例のトークン数と cost は gpt-oss-120b で測定した例示の値で、qwen3-32b の値ではありません。

認証

ゲートウェイが処理するエンドポイントの認証方法はすべて同じで、 API リファレンスページで説明しています。

リクエストボディ

対応状況

対応: ゲートウェイが処理するか、公開済みの実測で動作を確認した項目です。
転送のみ: モデルサーバーに転送されます。Kiln は動作を検証していません。
無視: 200 で受け付けられますが、適用されません。レスポンスのその他の部分は通常どおりです。
非対応: エラーで拒否されるか、説明に記載したモデルでは動作しません。

共通パラメータ

以下のパラメータの定義は API リファレンスページに一度だけ記載しています。ここには、このエンドポイントで異なる点だけを記載します。

modelstring対応
ここでは任意です。このフィールドが空または未指定の場合は、ゲートウェイに設定された既定のモデルを使用します。カタログにない ID は、Anthropic のモデル ID も含めて 404（not_found_error）で拒否されます。
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messagesarray必須対応
配列が空または未指定の場合は 400（invalid_request_error）で拒否されます。content は文字列、または以下の形の content ブロックの配列です。それ以外の role を持つメッセージは user メッセージとして扱われます。
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user メッセージ
- rolestring必須対応
  "user" を指定します。
  指定できる値
  user
- content[].type= "text"object対応
  テキストです。連続する text ブロックは 1 つの文字列に結合されます。
- content[].type= "image"object対応
  image_url パートに変換されます。base64 の source は data: URL になり、url の source は送信した値のまま転送されます。画像入力に対応するモデルでのみ動作します。モデルページを確認してください。
- content[].type= "tool_result"object対応
  tool_use_id を tool_call_id とする tool メッセージに変換され、ブロックの順序は保たれます。content は文字列または text ブロックで、その中の他の型のブロックは取り除かれます。is_error は転送されません。
- content[].type= "document"object無視
  モデルに届く前に取り除かれます。ここに記載のないブロック型も同様です。
assistant メッセージ
- rolestring必須対応
  "assistant" を指定します。
  指定できる値
  assistant
- content[].type= "text"object対応
  以前のモデルの応答です。
- content[].type= "tool_use"object対応
  同じ id と name を持つ tool_calls の項目に変換されます。input は空白を詰めた JSON 文字列として送られます。
- content[].type= "thinking"object無視
  thinking と redacted_thinking ブロックは取り除かれます。モデルは以前の reasoning テキストを受け取りません。
system メッセージ
- rolestring必須対応
  messages 内で role が "system" のメッセージは、その位置の system メッセージになります。テキストのみが保持されます。
  指定できる値
  system
max_tokensinteger対応
32,768 を超える値は拒否されず 32,768 に引き下げられ、その分コンテキスト内にプロンプトの余地が残ります。このフィールドが未指定または 0 の場合は転送されず、モデルサーバーのデフォルトが適用されます。
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streamboolean対応
ストリームは Anthropic のイベントの連続で、以下のストリームイベントに記載しています。
デフォルト
false
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toolsarray対応
name と input_schema を持つツールは関数定義に変換されます。
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カスタムツール
- namestring必須対応
  モデルが tool_use ブロックで使用する名前です。
- descriptionstring対応
  ツールの動作の説明です。モデルサーバーは description のない関数を 400 で拒否します。
- input_schemaobject必須対応
  ツール入力の JSON Schema です。関数の parameters になります。
組み込みツール
- typestring無視
  bash_20250124 のように input_schema のないツールはスキップされます。モデルは Anthropic のサーバーツールを実行できないため、これらのツールを受け取りません。
tool_choice= {"type": "auto"}object対応
tool_choice: "auto" に変換され、カスタムツールが 1 つ以上ある場合にのみ転送されます。
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tool_choice= {"type": "any"} | {"type": "tool", ...}object非対応
強制的なツール選択です。any は tool_choice: "required" に、tool は指定した関数に変換されます。qwen3-32b では、強制的なツール選択が明確なエラーなしに失敗します（2026-09-26 実測）。tool_choice を "required" にすると本文が平文 "Internal Server Error" の HTTP 500 が返り、関数を指定すると arguments が空の 200（finish_reason "stop"）が返ります。どちらも 4xx ではないため、再試行では解決しません。tool_choice は "auto" のみを送ってください。
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tool_choice= {"type": "none"}object転送のみ
tool_choice: "none" に変換され、モデルサーバーに転送されます。Kiln は動作を検証していません。
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このエンドポイント固有のパラメータ

systemstring | array対応
システムプロンプトです。文字列、または text ブロックの配列で送信します。各 text ブロックは会話の先頭の system メッセージになり、順序は保たれます。他の型のブロックは取り除かれます。
tool_choice.disable_parallel_tool_useboolean転送のみ
true は parallel_tool_calls: false に変換され、モデルサーバーに転送されます。この変換経路は Kiln が測定していません。qwen3-32b では parallel_tool_calls の設定が適用されません。これは応答のツール呼び出しが 1 つだけという意味ではありません。parallel_tool_calls: false を送っても、1 つの応答に複数のツール呼び出しが含まれることがあります。tool_calls のすべての項目に、それぞれ tool メッセージで応答してください。
thinkingobject対応
type が "enabled" または "adaptive" の場合、reasoning_effort: "medium" に変換されます。budget_tokens は使用されません。それ以外の type の場合、reasoning_effort は送られません。
output_config.effortstring対応
reasoning_effort に変換され、thinking より優先されます。max、xhigh、ultra は high に引き下げられます。それ以外の値は取り除かれます。
指定できる値
low, medium, high
temperaturenumber転送のみ
chat リクエストにコピーされ、モデルサーバーに転送されます。Kiln は動作を検証していません。
top_pnumber転送のみ
chat リクエストにコピーされ、モデルサーバーに転送されます。Kiln は動作を検証していません。
top_kinteger無視
受け付けられますが、取り除かれます。この変換には対応する chat パラメータがありません。
stop_sequencesarray無視
stop に変換されますが、stop は現在、受け付けられるだけで適用されません。stop 文字列の後も生成が続き、レスポンスの stop_sequence は null です。
cache_controlobject無視
ブロック、ツール、system の項目のどこにあっても受け付けられ、取り除かれます。モデルサーバーのプレフィックスキャッシュはこの値に関係なく動作します。usage.cache_read_input_tokens を確認してください。
metadataobject無視
受け付けられますが、取り除かれます。context_management も同様です。

ここに記載のないフィールドは、リクエストがモデルサーバーに届く前に取り除かれます。エラーにはなりません。

レスポンスボディ

フィールド	型	説明
id	string	"msg_" の後に、内部の chat completion の ID が続きます。
type	string	"message" です。
role	string	"assistant" です。
model	string	リクエストで指定したモデル ID です。
content[]	array	出力ブロックです。モデルが reasoning テキストを返した場合は thinking ブロックが 1 つ、続いて text ブロックが 1 つ、その後にツール呼び出しごとの tool_use ブロックがこの順で並びます。content[0] が text であると想定しないでください。
content[].thinking	string	thinking ブロックの reasoning テキストです。このブロックに signature はありません。
content[].text	string	text ブロックの生成されたテキストです。
content[].input	object	tool_use ブロックの引数です。id、name とともに返されます。JSON オブジェクトでない引数は、_malformed_arguments の下に文字列として保持されます。
stop_reason	string	"end_turn"（finish_reason stop）、"max_tokens"（length）、"tool_use"（tool_calls、またはツール呼び出しを含む応答）のいずれかです。それ以外の finish_reason は "end_turn" になります。
stop_sequence	null	すべてのレスポンスで null です。
usage.input_tokens	integer	入力トークン数です。chat completion の prompt_tokens をそのまま写した値です。
usage.output_tokens	integer	出力トークン数です。reasoning トークンを含みます。
usage.cache_read_input_tokens	integer	プレフィックスキャッシュから処理された入力トークン数です。モデルサーバーが報告しない場合は 0 です。
X-Neocloud-Generation-Id	header	このリクエストの usage イベント ID を含むレスポンスヘッダーです。ログと一緒に保存してください。Messages の usage オブジェクトに cost フィールドはありません。

ストリームイベント

stream: true の場合、各イベントは、名前を示す event: 行と、同じ type の JSON オブジェクトを含む data: 行で構成されます。順序は message_start、ブロックごとの content_block_start、content_block_delta、content_block_stop、その後 message_delta、message_stop です。同時に開くブロックは 1 つだけです。data: [DONE] 行はありません。

フィールド	型	説明
message_start	event	メッセージを開始します。id、model、空の content を含みます。モデルサーバーは usage を最後にのみ報告するため、このイベントの usage は input_tokens: 0、output_tokens: 0 です。
content_block_start	event	index の位置のブロックを開きます。content_block.type は thinking、text、tool_use のいずれかで、tool_use ブロックは id と name を含みます。
content_block_delta	event	開いているブロックの新しい内容です。delta.type は text_delta（text）、thinking_delta（thinking）、input_json_delta（partial_json）のいずれかです。partial_json はブロックごとに連結してからパースしてください。
content_block_stop	event	index の位置のブロックを閉じます。
message_delta	event	delta.stop_reason と usage.output_tokens を含みます。モデルサーバーは finish_reason を含むチャンクの次のチャンクで usage を送るため、ゲートウェイはストリームを最後まで読んでからこのイベントを書き込みます。ストリームは入力トークン数を報告しません。
message_stop	event	完了したメッセージの最後のイベントです。
ping	event	モデルサーバーから 15 秒間データが届かない場合に送信されます（長い reasoning の間など）。message_start の前を含め、どの時点でも届くことがあります。無視してください。
error	event	失敗したストリームの最後のイベントで、Anthropic のエラー形式を使用します。モデルサーバーのエラー、読み取りの失敗、完了前に終了したストリームは api_error になります。その後に message_stop は届きません。

エラー

認証を通過した後のエラーは、Anthropic の形式（{"type": "error", "error": {"type", "message"}}）で返されます。メッセージの文言ではなく、HTTP ステータスと error.type で分岐してください。error.type の欄が空の行は、リクエストがこのエンドポイントに届く前にゲートウェイが返すエラーで、表の下に示すボディ形式を使用します。

すべてのステータスコードはエラーページにあります。

ステータス · error.type	原因	対処
400invalid_request_error	ボディが有効な JSON でない、messages が空または未指定、あるいはメッセージの content が文字列でもブロック配列でもありません。	リクエスト内容を修正してください。そのまま再試行しないでください。
400invalid_request_error	モデルサーバーが変換後のリクエストを拒否しました（モデルページに記載のモデル別コンテキスト長を超えるコンテキストなど）。error.message にモデルサーバーのメッセージが入ります。	会話を短くするか、パラメータを修正してください。
404not_found_error	モデル ID がカタログにありません。	GET /models で ID を確認してください。
405invalid_request_error	メソッドが POST ではありません。	POST でリクエストしてください。
429rate_limit_error	組織ですでに 8 件のリクエストが処理中です。レート制限ヘッダーは付きません。	指数バックオフで再試行してください。
502api_error	モデルバックエンドがエラーを返したか、到達できなかったか、レスポンスを変換できませんでした。	指数バックオフで再試行してください。
503api_error	利用可能なモデルバックエンドがありません。	指数バックオフで再試行してください。

401、402、403、429 は、リクエストがこのエンドポイントに届く前にゲートウェイが返します。これらは API リファレンスページに一度だけ記載しています。

認証、クレジット、予算、レート制限（1 分あたりのリクエスト数、トークン数）のエラーは、Anthropic 形式への変換より前にゲートウェイが返します。ボディは Anthropic の形式ではありません。

json

{
  "error": {
    "message": "invalid API key",
    "type": "authorization"
  }
}

制限

出力：max_tokens の上限は 32,768 です。それより大きい値は拒否されず、引き下げられます。
計測：Messages リクエストは chat completion 1 件として計測され、課金されます。トークン数と、組織ごとの同時リクエスト 8 件の制限も同じように適用されます。

コンテキスト長、リクエストボディのサイズ、タイムアウト、組織ごとのレート制限もここに適用され、 API リファレンスページに一度だけ記載しています。

429 のヘッダーと再試行の方法はレート制限ページにあります。