使用 Claude 批量 API 以 50% 的成本处理 1 万项任务

不要再为非紧急的 AI 工作负载支付全价。Claude 的批量 API 可异步处理多达 10 万个请求，成本仅为标准价格的一半，并在 24 小时内完成。非常适合在可预测的预算下进行文档分类、批量数据充实和大规模分析。

Claude 消息批量 API（Message Batches API）专为不需要实时响应的专业工作负载而设计，例如文档分类、内容分析、数据提取或大规模研究综合。与其按标准 API 定价逐个发送请求，你可以将多达 10 万个查询打包成一次批量提交，Claude 会以恰好为每 Token 成本 50% 的价格异步处理它们。

具体实现方式如下：使用 Anthropic Python SDK 创建一个批量任务，其中包含一组消息请求，每个请求都带有自定义的 custom_id 标签。每个请求都遵循标准的 Messages API 格式，包括 model、max_tokens、系统提示词和 messages。通过 client.beta.messages.batches.create() 提交后，API 会分配一个批量 ID 并开始处理。结果通常在一小时内即可获得（平台保证在 24 小时内完成），你可以使用 client.beta.messages.batches.retrieve(batch_id) 轮询状态。结果会保留 29 天。

实际示例：某合规团队需要按风险类别对 5000 份供应商合同进行分类。使用标准 API 调用需花费 500 美元；同样的批量处理只需 250 美元。设置带有如下指令的请求，例如“根据付款条款、责任条款和终止条件，将该合同归类为高、中或低风险”，将每份合同作为 custom_id 附上，提交批量任务，次日即可获取结果。无需实时等待，也不会产生额外 Token 消耗。

关键限制：批量任务不支持流式传输和快速模式，因此它最适合那些你已拥有一批输入、且能够容忍异步处理的任务。将批量处理与 Claude 的提示词缓存相结合，可对重复出现的上下文进一步节省成本--企业报告称，同时使用这两种技术可将大规模运营的成本降低 75%。