Claude API停用：中国开发者API迁移实操教程

近期，随着 Claude API 在中国的停用，不少开发者和企业应用遭遇调用中断问题。为了保证项目能够持续运行，开发者必须尽快完成 API迁移，并找到合适的 国产AI API 替代方案。本文将以实操角度，带你一步步完成迁移，包括 调用方法、代码示例和适配技巧，帮助你在短时间内完成平滑过渡。

一、迁移前准备

在开始迁移之前，开发者需要完成以下准备工作：

1. 确认停用范围

   • 检查项目中哪些模块调用了 Claude API（如对话接口、文本生成、知识问答等）。

2. 选择国产替代 API

   • 常见选择有：

     • 百度文心大模型 API
     • 阿里通义千问 API
     • 智谱 GLM API
     • 讯飞星火 API

3. 准备 API Key

   • 到目标平台申请 API Key，确保可以进行鉴权和调用。

二、Claude API 与国产AI API 的差异

差异主要在 参数命名和返回字段，这意味着我们可以通过 适配层 来降低改造成本。

三、迁移实操教程

1. 原 Claude API 调用示例

import requests

url = "https://api.anthropic.com/v1/complete"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_CLAUDE_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "prompt": "请解释API迁移的关键步骤",
    "model": "claude-v1",
    "max_tokens": 200
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json()["completion"])

2. 替换为国产AI API 调用

以 通义千问 API 为例：

import requests

url = "https://dashscope.aliyun.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_TONGYI_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "model": "qwen-turbo",
    "input": "请解释API迁移的关键步骤",
    "parameters": {
        "temperature": 0.7,
        "top_p": 0.9
    }
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json()["output"]["text"])

对比可以看到，主要差异在 字段名称，但调用流程保持一致。

3. 构建中间层适配器

如果项目中调用 Claude API 的地方很多，可以写一个适配器：

class AIAdapter:
    def __init__(self, provider="tongyi", api_key=None):
        self.provider = provider
        self.api_key = api_key

    def chat(self, prompt):
        if self.provider == "claude":
            return self._call_claude(prompt)
        elif self.provider == "tongyi":
            return self._call_tongyi(prompt)

    def _call_claude(self, prompt):
        # 原 Claude API 调用逻辑
        pass

    def _call_tongyi(self, prompt):
        import requests
        url = "https://dashscope.aliyun.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation"
        headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}", "Content-Type": "application/json"}
        data = {"model": "qwen-turbo", "input": prompt}
        response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
        return response.json()["output"]["text"]

# 使用示例
adapter = AIAdapter(provider="tongyi", api_key="YOUR_TONGYI_API_KEY")
print(adapter.chat("API迁移需要哪些步骤？"))

这种方法可以大大降低改造成本，便于后续更换其他国产 AI API。

四、项目适配技巧

• 保持 Prompt 一致：迁移时尽量保留原有 Prompt 模板，避免大规模修改逻辑。
• 增加日志记录：对比 Claude API 与新 API 的响应质量，逐步调整参数。
• 灰度测试：在生产环境中，先切换部分流量，确保迁移过程平稳。
• 多厂商备份：避免单一 API 依赖，可以在系统中接入两家国产 API 作为备用。

五、总结

随着 Claude API 停用，开发者需要尽快完成迁移，确保项目不中断。本文提供了从 调用示例、API适配、代码改造到实践技巧 的完整教程，能够帮助开发者快速上手。

无论你是学习者还是职场开发者，掌握 API迁移 不仅能解决眼前问题，还能提升未来处理 API 替代与系统升级的能力。

Claude API在中国停用后的迁移与替代方案详解，更多实操细节可查看官网文章。