D13 作业：用 Claude API 完成一次对话并读 usage

目标

• 验证：能发起 messages 调用、看懂 usage、理解 token 与成本。

场景

• 本地开发机。key 由讲师下发练习 key（或指向公司网关的测试端点）；禁止把 key 写进提交、禁止发公开环境。

任务

任务 1：curl 调通

• 用课程第 3 节 curl 示例（key/base 用讲师给的），跑通一次对话。
• 保存返回 JSON，标出 usage.input_tokens 与 usage.output_tokens。

任务 2：Python 调用 + 读 usage

import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key="讲师给的key", base_url="讲师给的base")
msg = client.messages.create(
    model="讲师给的模型",
    max_tokens=100,
    messages=[{"role": "user", "content": "用一句话介绍 token 是什么"}],
)
print(msg.content[0].text)
print(msg.usage)

• 记录 input_tokens / output_tokens / 返回文本字数。

任务 3：成本与参数思考（书面）

1. 假设该模型输出价是 $0.015 / 1K tokens，本次 output_tokens 的估算成本是多少？写计算过程。
2. 想让一次调用更便宜，有哪三种办法？（提示：课程第 5 节）
3. 为什么 usage 字段对公司的计费至关重要？

验收标准（讲师核验用）

• 任务 1：curl 成功返回，能指出 usage 两字段
• 任务 2：Python 跑通，记录完整
• 任务 3：成本计算正确；省钱三招答出；能说"usage 是计费依据"

提交方式

• 结果放 docs/training/学员/<姓名>/D13/，提交前确保去掉 key，按 D6 流程提交 PR，中文提交信息，如：D13 作业：Claude API调用（姓名）。

参考

• 课程.md 第 3、4、5 节
• 学习网站.md → D13 分组
• .agent/skills/llm-endpoint-probe/SKILL.md