人類学

ご紹介

Logfireは、Anthropicの呼び出しを検出するための追加のコード行をサポートしています。

import anthropic
import logfire

client = anthropic.Anthropic()

logfire.configure()
logfire.instrument_anthropic(client)  # (1)!

response = client.messages.create(
    max_tokens=1000,
    model='claude-3-haiku-20240307',
    system='You are a helpful assistant.',
    messages=[{'role': 'user', 'content': 'Please write me a limerick about Python logging.'}],
)
print(response.content[0].text)

1. クライアントインスタンスにアクセスする権限がない場合は、クラス（logfire.instrument_anthropic(anthropic.Anthropic) など）を渡すか、引数を渡さずに（logfire.instrument_anthropic() など）两者。人类学 クラスと 人类学。AsyncAnthropic クラスを検出できます。

詳細については、[instrument_anthropic() APIリファレンス][logfire. Logfire.device_anthropic]を参照してください。

それを得ることができます。

• Anthropicへの呼び出しのスパンを中心に、呼び出しは期間を記録し、発生する可能性のある例外をキャプチャします

• 座席との会話の人間可読表示

• 使用されたトークンの数など、応答の詳細

人間のスパンと会話

応答の詳細を含むスパン引数

カバーする方法

以下の人工的な方法をカバーしています:

• client.messages.create
• client.messages.stream(客户端.messages.stream)
• client.beta.tools.messages.create

すべてのメソッドは 人为的方法。人类学 と 人类学。异步人。 をカバーしています

ストリーミング応答

ストリーミングレスポンスを検出すると、Logfireは2つのスパンを作成します。

ここでは、リッチのLive とMarkdown タイプを使用して、ターミナルでレスポンスをリアルタイムでレンダリングします。:ダンサー:

import anthropic
import logfire
from rich.console import Console
from rich.live import Live
from rich.markdown import Markdown

client = anthropic.AsyncAnthropic()
logfire.configure()
logfire.instrument_anthropic(client)


async def main():
    console = Console()
    with logfire.span('Asking Anthropic to write some code'):
        response = client.messages.stream(
            max_tokens=1000,
            model='claude-3-haiku-20240307',
            system='Reply in markdown one.',
            messages=[{'role': 'user', 'content': 'Write Python to show a tree of files 🤞.'}],
        )
        content = ''
        with Live('', refresh_per_second=15, console=console) as live:
            async with response as stream:
                async for chunk in stream:
                    if chunk.type == 'content_block_delta':
                        content += chunk.delta.text
                        live.update(Markdown(content))


if __name__ == '__main__':
    import asyncio

    asyncio.run(main())

Logfireでは以下のようになります:

人間のストリーミング応答

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