Anthropic API互換性

Ollamaは、Claude Codeなどの既存アプリケーションをOllamaに接続できるように、Anthropic Messages APIとの互換性を提供します。

使用方法

環境変数

Anthropic API（Claude Codeなど）を想定したツールでOllamaを使用するには、以下の環境変数を設定してください：

shell

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama  # 必須だが無視される
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434

シンプルな `/v1/messages` の例

python



client = anthropic.Anthropic(
    base_url='http://localhost:11434',
    api_key='ollama',  # 必須だが無視される
)

message = client.messages.create(
    model='qwen3-coder',
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {'role': 'user', 'content': 'Hello, how are you?'}
    ]
)
print(message.content[0].text)

javascript



const anthropic = new Anthropic({
  baseURL: "http://localhost:11434",
  apiKey: "ollama", // 必須だが無視される
});

const message = await anthropic.messages.create({
  model: "qwen3-coder",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Hello, how are you?" }],
});

console.log(message.content[0].text);

shell

curl -X POST http://localhost:11434/v1/messages \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-api-key: ollama" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-d '{
  "model": "qwen3-coder",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [{ "role": "user", "content": "Hello, how are you?" }]
}'

ストリーミングの例

python



client = anthropic.Anthropic(
    base_url='http://localhost:11434',
    api_key='ollama',
)

with client.messages.stream(
    model='qwen3-coder',
    max_tokens=1024,
    messages=[{'role': 'user', 'content': 'Count from 1 to 10'}]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end='', flush=True)

javascript



const anthropic = new Anthropic({
  baseURL: "http://localhost:11434",
  apiKey: "ollama",
});

const stream = await anthropic.messages.stream({
  model: "qwen3-coder",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Count from 1 to 10" }],
});

for await (const event of stream) {
  if (
    event.type === "content_block_delta" &&
    event.delta.type === "text_delta"
  ) {
    process.stdout.write(event.delta.text);
  }
}

shell

curl -X POST http://localhost:11434/v1/messages \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "model": "qwen3-coder",
  "max_tokens": 1024,
  "stream": true,
  "messages": [{ "role": "user", "content": "Count from 1 to 10" }]
}'

ツール呼び出しの例

python



client = anthropic.Anthropic(
    base_url='http://localhost:11434',
    api_key='ollama',
)

message = client.messages.create(
    model='qwen3-coder',
    max_tokens=1024,
    tools=[
        {
            'name': 'get_weather',
            'description': 'Get the current weather in a location',
            'input_schema': {
                'type': 'object',
                'properties': {
                    'location': {
                        'type': 'string',
                        'description': 'The city and state, e.g. San Francisco, CA'
                    }
                },
                'required': ['location']
            }
        }
    ],
    messages=[{'role': 'user', 'content': "What's the weather in San Francisco?"}]
)

for block in message.content:
    if block.type == 'tool_use':
        print(f'Tool: {block.name}')
        print(f'Input: {block.input}')

javascript



const anthropic = new Anthropic({
  baseURL: "http://localhost:11434",
  apiKey: "ollama",
});

const message = await anthropic.messages.create({
  model: "qwen3-coder",
  max_tokens: 1024,
  tools: [
    {
      name: "get_weather",
      description: "Get the current weather in a location",
      input_schema: {
        type: "object",
        properties: {
          location: {
            type: "string",
            description: "The city and state, e.g. San Francisco, CA",
          },
        },
        required: ["location"],
      },
    },
  ],
  messages: [{ role: "user", content: "What's the weather in San Francisco?" }],
});

for (const block of message.content) {
  if (block.type === "tool_use") {
    console.log("Tool:", block.name);
    console.log("Input:", block.input);
  }
}

shell

curl -X POST http://localhost:11434/v1/messages \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "model": "qwen3-coder",
  "max_tokens": 1024,
  "tools": [
    {
      "name": "get_weather",
      "description": "Get the current weather in a location",
      "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "location": {
            "type": "string",
            "description": "The city and state"
          }
        },
        "required": ["location"]
      }
    }
  ],
  "messages": [{ "role": "user", "content": "What is the weather in San Francisco?" }]
}'

Claude Codeでの使用

Claude Codeは、バックエンドとしてOllamaを使用するように設定できます。

推奨モデル

コーディングのユースケースでは、glm-4.7、minimax-m2.1、qwen3-coderなどのモデルが推奨されます。

使用前にモデルをダウンロードしてください：

shell

ollama pull qwen3-coder

注：Qwen 3 coderは300億パラメータのモデルで、スムーズに実行するには少なくとも24GBのVRAMが必要です。より長いコンテキスト長を使用する場合は、それ以上のVRAMが必要です。

shell

ollama pull glm-4.7:cloud

クイックセットアップ

shell

ollama launch claude

このコマンドを実行すると、モデルの選択、Claude Codeの自動設定、および起動を求められます。起動せずに設定だけ行うには：

shell

ollama launch claude --config

手動セットアップ

環境変数を設定してClaude Codeを実行します：

shell

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434 claude --model qwen3-coder

または、シェルのプロファイルで環境変数を設定します：

shell

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434

その後、任意のOllamaモデルでClaude Codeを実行できます：

shell

claude --model qwen3-coder

エンドポイント

`/v1/messages`

サポートされている機能

[x] メッセージ
[x] ストリーミング
[x] システムプロンプト
[x] マルチターンの会話
[x] ビジョン（画像）
[x] ツール（関数呼び出し）
[x] ツール結果
[x] Thinking/拡張Thinking

サポートされているリクエストフィールド

[x] model
[x] max_tokens
[x] messages
- [x] テキスト content
- [x] 画像 content（base64）
- [x] コンテンツブロックの配列
- [x] tool_use ブロック
- [x] tool_result ブロック
- [x] thinking ブロック
[x] system（文字列または配列）
[x] stream
[x] temperature
[x] top_p
[x] top_k
[x] stop_sequences
[x] tools
[x] thinking
[ ] tool_choice
[ ] metadata

サポートされているレスポンスフィールド

[x] id
[x] type
[x] role
[x] model
[x] content（テキスト、tool_use、thinkingブロック）
[x] stop_reason（end_turn、max_tokens、tool_use）
[x] usage（input_tokens、output_tokens）

ストリーミングイベント

[x] message_start
[x] content_block_start
[x] content_block_delta（text_delta、input_json_delta、thinking_delta）
[x] content_block_stop
[x] message_delta
[x] message_stop
[x] ping
[x] error

モデル

Ollamaはローカルモデルとクラウドモデルの両方をサポートしています。

ローカルモデル

使用前にローカルモデルをプルしてください：

shell

ollama pull qwen3-coder

推奨ローカルモデル：

qwen3-coder - コーディングタスクに最適
gpt-oss:20b - 強力な汎用モデル

クラウドモデル

クラウドモデルはプルすることなくすぐに使用できます：

glm-4.7:cloud - 高性能クラウドモデル
minimax-m2.1:cloud - 高速クラウドモデル

デフォルトのモデル名

claude-3-5-sonnetなど、デフォルトのAnthropicモデル名に依存するツールの場合は、ollama cpを使用して既存のモデル名をコピーしてください：

shell

ollama cp qwen3-coder claude-3-5-sonnet

その後、この新しいモデル名をmodelフィールドで指定できます：

shell

curl http://localhost:11434/v1/messages \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "claude-3-5-sonnet",
        "max_tokens": 1024,
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Hello!"
            }
        ]
    }'

Anthropic APIとの違い

動作の違い

APIキーは受け付けられるが検証されない
anthropic-versionヘッダーは受け付けられるが使用されない
トークン数は基盤となるモデルのトークナイザーに基づく概算値

サポートされていない機能

以下のAnthropic API機能は現在サポートされていません：

機能	説明
`/v1/messages/count_tokens`	トークン数カウントエンドポイント
`tool_choice`	特定のツール使用の強制またはツールの無効化
`metadata`	リクエストメタデータ（user_id）
プロンプトキャッシュ	キャッシュプレフィックスのための`cache_control`ブロック
バッチAPI	非同期バッチ処理のための`/v1/messages/batches`
引用	`citations`コンテンツブロック
PDFサポート	PDFファイルを含む`document`コンテンツブロック
サーバー送信エラー	ストリーミング中の`error`イベント（エラーはHTTPステータスで返される）

部分的にサポートされている機能

機能	ステータス
画像コンテンツ	Base64画像はサポート；URL画像はサポートされていない
拡張Thinking	基本サポート；`budget_tokens`は受け付けられるが強制されない

使用方法 ​

環境変数 ​

シンプルな /v1/messages の例 ​

ストリーミングの例 ​

ツール呼び出しの例 ​

Claude Codeでの使用 ​

推奨モデル ​

クイックセットアップ ​

手動セットアップ ​

エンドポイント ​

/v1/messages ​

サポートされている機能 ​

サポートされているリクエストフィールド ​

サポートされているレスポンスフィールド ​

ストリーミングイベント ​

モデル ​

ローカルモデル ​

クラウドモデル ​

デフォルトのモデル名 ​

Anthropic APIとの違い ​

動作の違い ​

サポートされていない機能 ​

部分的にサポートされている機能 ​

使用方法

環境変数

シンプルな `/v1/messages` の例

ストリーミングの例

ツール呼び出しの例

Claude Codeでの使用

推奨モデル

クイックセットアップ

手動セットアップ

エンドポイント

`/v1/messages`

サポートされている機能

サポートされているリクエストフィールド

サポートされているレスポンスフィールド

ストリーミングイベント

モデル

ローカルモデル

クラウドモデル

デフォルトのモデル名

Anthropic APIとの違い

動作の違い

サポートされていない機能

部分的にサポートされている機能