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Controlar la longitud de la respuesta con tokens

Para controlar mejor las respuestas de QuickAid, ahora los usuarios pueden hacer clic en "Quick Answer", para un texto del tamaño de un tuit, o en "Deep Dive", para una explicación más completa.
Implementa ambas llamadas e imprime los resultados en paralelo para que el jurado del hackatón pueda ver la diferencia de un vistazo.

La biblioteca anthropic ya se ha importado y el client ya está definido.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción a los modelos Claude

Ver curso

Instrucciones del ejercicio

  • Establece max_tokens en 25 para la respuesta corta y obtener una contestación muy concisa (unas 15-20 palabras).
  • Establece max_tokens en 200 para la respuesta larga y obtener una explicación detallada (unas 150 palabras).

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

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)
Editar y ejecutar código