OpenAI と Anthropic の SDK で Capriole AI を使う

1 つの Capriole AI API キーで、公式の OpenAI と Anthropic SDK を Python または TypeScript から使えます。OpenAI クライアントは /v1 付きの Base URL、Anthropic クライアントは API ルートを設定し、各 SDK が期待するプロトコルネイティブエンドポイントを呼び出してください。個人 Premium は月額 USD 8 で、対応する Premium モデル群の無制限 Browser Chat に加え、500 万の課金 API トークンを含みます。同じメンバーシップで、これらの SDK 経由のアプリケーション、維持されている統合経由のコーディングエージェント、ブラウザでの日常作業を動かせます。このガイドは、両方の言語で同じ 2 リクエスト確認を組み立てます。各例は OpenAI Responses リクエストと Anthropic Messages リクエストを送ります。

リクエスト経路を選ぶ

クライアント呼び出し	プロトコルとエンドポイント	Base URL	開始モデル
`openai.responses.create()`	`POST /v1/responses`	`https://api.caprioletech.com/v1`	`openai-latest`
`openai.chat.completions.create()`	`POST /v1/chat/completions`	`https://api.caprioletech.com/v1`	互換の latest エイリアスまたはモデル ID
`anthropic.messages.create()`	`POST /v1/messages`	`https://api.caprioletech.com`	`claude-latest`

Responses ネイティブの OpenAI アプリケーションには Responses を使ってください。既存の OpenAI 互換アプリケーションがその契約を期待する場合は Chat Completions を使ってください。Claude ネイティブのコードには Messages を使ってください。

始める前に

有効な Premium または対象となる Team アクセス、Capriole AI API キー、および Python または Node.js 20 以降が必要です。Capriole が表示したときに、新しく作成したキーをコピーしてください。完全なシークレットは再表示されません。

環境を作成し、両方の SDK をインストールする

macOS または Linux で仮想環境を作成して有効化し、公式パッケージをインストールします。

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install openai anthropic

Windows PowerShell では、同じ環境を次で有効化します。

python -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install openai anthropic

残りの手順では環境を有効のままにしてください。インストールコマンドは、両方のパッケージが利用可能になり、依存関係エラーなしで終わる必要があります。

Capriole API キーを設定する

export CAPRIOLE_AI_API_KEY="YOUR_CAPRIOLE_AI_API_KEY"

次のプログラムは環境からキーを読みます。シークレットをソースコードに置きません。

SDK の例を作成する

このファイルを capriole_sdk_example.py として保存します。

import os

from anthropic import Anthropic
from openai import OpenAI


api_key = os.environ["CAPRIOLE_AI_API_KEY"]

openai_client = OpenAI(
    api_key=api_key,
    base_url="https://api.caprioletech.com/v1",
)

openai_response = openai_client.responses.create(
    model="openai-latest",
    input="Reply with OPENAI_OK and no other text.",
)
print(openai_response.output_text)

anthropic_client = Anthropic(
    auth_token=api_key,
    base_url="https://api.caprioletech.com",
)

anthropic_response = anthropic_client.messages.create(
    model="claude-latest",
    max_tokens=32,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Reply with ANTHROPIC_OK and no other text.",
        }
    ],
)
print(anthropic_response.content[0].text)

auth_token は意図的です。Anthropic SDK が Capriole API キーを Bearer トークンとして送ります。

プログラムを実行する

python capriole_sdk_example.py

成功すると、空でないモデル応答が 2 つ表示されます。通常は要求したマーカーです。

OPENAI_OK
ANTHROPIC_OK

モデルは、正確な出力を求めるプロンプトに常に従うわけではありません。文言が違っても、空でない応答が 2 つあれば、両方の SDK 経路がモデル出力を返したことの確認になります。

TypeScript で同じ確認を実行する

Node.js 20 以降を使います。新しいプロジェクトに公式 SDK と TypeScript ランナーをインストールします。

npm init -y
npm install openai @anthropic-ai/sdk
npm install --save-dev typescript tsx @types/node

プログラムを実行するシェルで、同じ API キーを設定します。

export CAPRIOLE_AI_API_KEY="YOUR_CAPRIOLE_AI_API_KEY"

次のファイルを capriole-sdk-example.ts として保存します。

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

const apiKey = process.env.CAPRIOLE_AI_API_KEY;

if (!apiKey) {
  throw new Error("CAPRIOLE_AI_API_KEY is not set");
}

const openai = new OpenAI({
  apiKey,
  baseURL: "https://api.caprioletech.com/v1",
});

const openaiResponse = await openai.responses.create({
  model: "openai-latest",
  input: "Reply with OPENAI_OK and no other text.",
});

console.log(openaiResponse.output_text);

const anthropic = new Anthropic({
  authToken: apiKey,
  baseURL: "https://api.caprioletech.com",
});

const anthropicResponse = await anthropic.messages.create({
  model: "claude-latest",
  max_tokens: 32,
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "Reply with ANTHROPIC_OK and no other text.",
    },
  ],
});

for (const block of anthropicResponse.content) {
  if (block.type === "text") {
    console.log(block.text);
  }
}

次で実行します。

npx tsx capriole-sdk-example.ts

空でない応答が 2 つ返るはずです。TypeScript のコンストラクタは baseURL を使い、Python のコンストラクタは base_url を使います。Anthropic の例は authToken または auth_token を使い、SDK が Capriole へ Bearer 認証を送るようにします。

アプリが Chat Completions を期待する場合

同じ OpenAI クライアントで、Chat Completions 互換エンドポイントを呼び出せます。

completion = openai_client.chat.completions.create(
    model="google-latest",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Reply with CHAT_COMPLETIONS_OK and no other text.",
        }
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

google-latest を responses.create() に移さないでください。Responses ルートは対応する OpenAI Responses モデル集合を受け付け、Chat Completions はより広い公開互換カタログを受け付けます。

よくある SDK エラーを直す

エラー	原因	修正
`KeyError: CAPRIOLE_AI_API_KEY`	環境変数がない	Python を実行するシェルでキーをエクスポートする
`401 Missing Bearer token`	SDK が誤った認証オプションを使った	OpenAI では `api_key`、Anthropic では `auth_token` を使う
`404 Not Found`	クライアントの Base URL の `/v1` 境界が誤っている	OpenAI は `/v1` 付き、Anthropic は API ルートを使う
非対応モデル	選択したエイリアスがそのエンドポイントに属さない	Responses では `openai-latest`、Messages では `claude-latest` を使う
トークンカウントの事前確認が失敗する	選択した Claude 上流が Anthropic のトークンカウントに対応していない	`/v1/messages/count_tokens` の対応は上流依存として扱う
`403` クォータエラー	メンバーシップまたは API 残高がリクエストを認可できない	有効なメンバーシップと残りの課金トークン残高を確認する

結果の境界を理解する

Capriole は SDK が要求したプロトコルを保持します。Responses 出力は Responses 出力のまま、Anthropic Messages 出力は Messages 出力のままです。1 つのアカウントと残高が両方のルートの背後にありますが、レスポンススキーマは相互に置き換え可能にはなりません。そのアーキテクチャはマルチプロトコル API の記事で説明しています。エンドポイントフィールドは Responses リファレンス、Chat Completions リファレンス、または Messages リファレンスを使ってください。生の最初のリクエストへの最短経路は、引き続き API クイックスタートです。プロトコル、エイリアス、またはクライアント経路が対応として文書化される前に必要な証拠は、Capriole がマルチモデル API の互換性をテストする方法を読んでください。 API 呼び出しは課金トークンで計量されます。ワークロードを見積もる前に、課金トークンの計算方法を読んでください。

公式 SDK リファレンス

OpenAI: Python SDK
Anthropic: Python SDK
OpenAI: TypeScript と JavaScript SDK
Anthropic: TypeScript SDK

制限付きの無料 Browser Chat で GPT-5.6 Thinking、Claude Fable 5、または Gemini 3.1 Pro を試す。Python または TypeScript から含まれる API 残高を使うときは Premium にアップグレードしてください。 事実確認日： 2026-08-11。

​リクエスト経路を選ぶ

​始める前に

​TypeScript で同じ確認を実行する

​アプリが Chat Completions を期待する場合

​よくある SDK エラーを直す

​結果の境界を理解する

​公式 SDK リファレンス