Kontrolowanie długości odpowiedzi za pomocą tokenów
Aby lepiej kontrolować odpowiedzi QuickAid, użytkownicy mogą teraz kliknąć „Szybka odpowiedź" — żeby uzyskać krótki komunikat wielkości tweeta — lub „Dogłębna analiza", żeby zobaczyć pełniejsze wyjaśnienie.
Zaimplementuj oba wywołania i wydrukuj wyniki obok siebie, żeby panel hackathonu mógł od razu zobaczyć różnicę.
Biblioteka anthropic jest już zaimportowana, a obiekt client jest już zdefiniowany.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do modeli Claude
Instrukcje do ćwiczenia
- Ustaw
max_tokensna 25 dla krótkiej odpowiedzi, żeby uzyskać bardzo zwięzłą odpowiedź (około 15–20 słów). - Ustaw
max_tokensna 200 dla długiej odpowiedzi, żeby uzyskać szczegółowe wyjaśnienie (około 150 słów).
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
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)