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Contrôler la longueur des réponses avec des jetons

Pour mieux contrôler les réponses de QuickAid, les personnes utilisatrices peuvent maintenant cliquer sur « Quick Answer » pour un court texte de la taille d'un gazouillis, ou sur « Deep Dive » pour une explication plus complète.
Implémentez les deux appels et affichez les résultats côte à côte afin que le jury du hackathon voie la différence en un coup d'œil.

La bibliothèque anthropic a déjà été importée et le client a déjà été défini.

Cette activité fait partie du cours

Introduction aux modèles Claude

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Instructions de l’exercice

  • Définissez max_tokens à 25 pour la courte réponse afin d'obtenir un retour très concis (environ 15 à 20 mots).
  • Définissez max_tokens à 200 pour la longue réponse afin d'obtenir une explication détaillée (environ 150 mots).

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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)
Modifier et exécuter le code