Claude API導入ガイド【2026年版】APIキー取得から5分で業務自動化｜Python・TypeScriptコード付き

5ステップで始めるClaude API

Step 1 (1分): console.anthropic.com でアカウント作成
Step 2 (1分): API Keys → Create Key
Step 3 (30秒): export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
Step 4 (30秒): pip install anthropic
Step 5 (3分): コードを書いて実行

Python セットアップ

# 環境変数の設定（.zshrc または .bashrc に追記）
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-api03-..."

# パッケージのインストール
pip install anthropic

# APIキーの確認（セキュリティ: 最初の10文字だけ表示）
python -c "import os; key=os.getenv('ANTHROPIC_API_KEY',''); print(key[:10]+'...' if key else 'NOT SET')"

最初のAPIコール（Python）

# first_api_call.py
# Claude APIの最初の呼び出し

import anthropic
import os

# APIキーは環境変数から（コードに直接書かない！）
client = anthropic.Anthropic(api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"))

def simple_ask(question: str, model: str = "claude-haiku-4-5-20251001") -> str:
    """シンプルな質問を送る（初心者向けの基本形）"""
    response = client.messages.create(
        model=model,          # 最安のHaikuで試す
        max_tokens=512,       # 出力トークン上限
        messages=[{"role": "user", "content": question}]
    )
    
    # コストを表示（最初は意識的に確認する）
    inp_tokens = response.usage.input_tokens
    out_tokens = response.usage.output_tokens
    cost_usd = (inp_tokens * 0.80 + out_tokens * 4.00) / 1_000_000  # Haiku料金
    
    print(f"[コスト] ${cost_usd:.5f} ({inp_tokens}入力 + {out_tokens}出力トークン)")
    return response.content[0].text

# テスト実行
answer = simple_ask("AIとは何ですか？3行で教えてください")
print(answer)
# コスト: 約$0.00002 (2千分の1セント)

TypeScript セットアップ

// firstApiCall.ts
// TypeScript/Node.jsでのClaude API呼び出し

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY, // 環境変数から読み込む
});

async function askClaude(question: string): Promise<string> {
  const response = await client.messages.create({
    model: "claude-haiku-4-5-20251001", // 最安モデルで試す
    max_tokens: 512,
    messages: [{ role: "user", content: question }],
  });

  // コスト計算
  const inputCost = (response.usage.input_tokens * 0.80) / 1_000_000;
  const outputCost = (response.usage.output_tokens * 4.00) / 1_000_000;
  console.log(`コスト: $${(inputCost + outputCost).toFixed(5)}`);

  const content = response.content[0];
  if (content.type === "text") return content.text;
  throw new Error("Unexpected response type");
}

// 実行
askClaude("TypeScriptの型システムの利点を3点教えてください").then(console.log);

業務自動化の実例（メール要約）

# email_summarizer.py
# 長いメールを3行に要約する業務自動化スクリプト

def summarize_email(email_content: str) -> dict:
    """メールを3行に要約して重要度を判定する"""
    response = client.messages.create(
        model="claude-haiku-4-5-20251001",  # 要約はHaikuで十分
        max_tokens=256,
        system="メールの要点を3行で要約し、重要度（高/中/低）を判定するアシスタントです。",
        messages=[{"role": "user", "content": f"要約してください:\n\n{email_content}"}]
    )
    
    cost = (response.usage.input_tokens * 0.80 + response.usage.output_tokens * 4.00) / 1_000_000
    
    return {
        "summary": response.content[0].text,
        "cost_usd": round(cost, 5),
        "cost_jpy": round(cost * 150, 3)  # 概算円換算
    }

# 月100件のメール要約コスト: 約$0.02/月（月3円以下）
result = summarize_email("【重要】来週の取締役会について...")
print(f"要約: {result['summary']}")
print(f"コスト: ${result['cost_usd']} (約{result['cost_jpy']}円)")

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