Řízení délky odpovědi pomocí tokenů
Aby měli uživatelé QuickAidu větší kontrolu nad odpověďmi, mohou teď kliknout buď na „Quick Answer" pro odpověď ve stylu tweetu, nebo na „Deep Dive" pro podrobnější vysvětlení.
Implementuj obě volání a vypiš výsledky vedle sebe, aby panel hackathonu viděl rozdíl na první pohled.
Knihovna anthropic je již naimportována a client je předem definován.
Toto cvičení je součástí kurzu
Introduction to Claude Models
Pokyny k cvičení
- Pro krátkou odpověď nastav
max_tokensna 25, aby Claude odpověděl velmi stručně (přibližně 15–20 slov). - Pro dlouhou odpověď nastav
max_tokensna 200, aby Claude poskytl podrobné vysvětlení (přibližně 150 slov).
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
prompt = "Explain what artificial intelligence is."
# Create short response (25 tokens)
short_response = client.messages.create(model="claude-sonnet-4-6", max_tokens=____, messages=[{"role": "user", "content": prompt}])
# Create long response (200 tokens)
long_response = client.messages.create(model="claude-sonnet-4-6", max_tokens=____, messages=[{"role": "user", "content": prompt}])
print("Short response:", short_response.content[0].text)
print("Long response:", long_response.content[0].text)