LangChain modelos anthropic

Obtener API KEY de Anthropic

Para utilizar los modelos de Anthropic como Claude en LangChain, necesitas obtener una clave de API válida desde la plataforma oficial de Anthropic. Este proceso es fundamental para establecer la autenticación necesaria que permita a tu aplicación comunicarse con los servicios de Anthropic.

Registro y obtención de la API KEY

El primer paso consiste en crear una cuenta en la plataforma de Anthropic. Dirígete a console.anthropic.com y completa el proceso de registro proporcionando la información requerida. Una vez verificada tu cuenta, tendrás acceso al panel de control donde podrás gestionar tus claves de API.

Dentro del panel de control, navega hasta la sección de API Keys o claves de API. Aquí encontrarás la opción para generar una nueva clave. Es importante que selecciones los permisos apropiados para tu clave, generalmente necesitarás permisos de lectura y escritura para poder realizar llamadas a los modelos de chat.

# La API KEY tendrá un formato similar a este:
# sk-ant-api03-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

Configuración de variables de entorno

Una vez obtenida tu API KEY, el siguiente paso es configurarla como variable de entorno para que LangChain pueda detectarla automáticamente. Crea un archivo .env en la raíz de tu proyecto si no existe ya:

# Archivo .env
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-api03-tu-clave-real-aqui

Para que Python pueda cargar estas variables de entorno, necesitarás instalar y utilizar la librería python-dotenv:

pip install python-dotenv

En tu código Python, asegúrate de cargar las variables de entorno al inicio de tu aplicación:

from dotenv import load_dotenv
import os

# Cargar variables de entorno desde el archivo .env
load_dotenv()

# Verificar que la API KEY se ha cargado correctamente
api_key = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY")
if not api_key:
    raise ValueError("No se encontró la API KEY de Anthropic")

Consideraciones de seguridad

Es crucial mantener tu API KEY segura y nunca incluirla directamente en tu código fuente. Algunas recomendaciones importantes:

• Nunca commits el archivo .env a tu repositorio de control de versiones
• Añade .env a tu archivo .gitignore para evitar subidas accidentales
• En entornos de producción, utiliza sistemas de gestión de secretos más robustos
• Rota tu API KEY periódicamente por seguridad

# Ejemplo de .gitignore
.env
*.env
.env.local
.env.production

Verificación de la configuración

Para verificar que tu API KEY está correctamente configurada, puedes crear un script simple que compruebe la conectividad:

import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

def verificar_api_key():
    """Verifica que la API KEY de Anthropic esté configurada"""
    api_key = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY")
    
    if not api_key:
        print("❌ API KEY no encontrada")
        return False
    
    if not api_key.startswith("sk-ant-"):
        print("❌ Formato de API KEY incorrecto")
        return False
    
    print("✅ API KEY configurada correctamente")
    return True

# Ejecutar verificación
if __name__ == "__main__":
    verificar_api_key()

Con la API KEY correctamente configurada, LangChain podrá detectar automáticamente las credenciales y establecer la conexión con los servicios de Anthropic sin necesidad de configuración adicional en tu código.

Invocar modelos de Anthropic en LangChain

Una vez configurada tu API KEY de Anthropic, puedes comenzar a utilizar los modelos de Claude directamente desde LangChain. La integración se realiza a través del paquete langchain-anthropic, que proporciona una interfaz nativa para interactuar con los diferentes modelos disponibles.

Instalación del paquete necesario

Antes de poder utilizar los modelos de Anthropic, necesitas instalar el paquete específico que proporciona la integración:

pip install langchain-anthropic

Este paquete incluye todas las clases y funciones necesarias para trabajar con los modelos de Claude de manera eficiente dentro del ecosistema de LangChain.

Opción 1: Usando init_chat_model

La forma más moderna y recomendada de inicializar modelos de chat en LangChain 0.3 es utilizando la función init_chat_model. Esta función proporciona una interfaz unificada para trabajar con diferentes proveedores:

from dotenv import load_dotenv
from langchain.chat_models import init_chat_model

# Cargar variables de entorno
load_dotenv()

# Inicializar modelo Claude 3.5 Sonnet
model = init_chat_model(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    model_provider="anthropic",
    temperature=0.7
)

# Realizar una invocación simple
response = model.invoke("Explica qué es la programación funcional")
print(response.content)

Para utilizar Claude 3.5 Haiku, simplemente cambia el nombre del modelo:

# Inicializar modelo Claude 3.5 Haiku (más rápido y económico)
haiku_model = init_chat_model(
    model="claude-3-5-haiku-20241022",
    model_provider="anthropic",
    temperature=0.3,
    max_tokens=1000
)

response = haiku_model.invoke("Resume los beneficios de usar Python")
print(response.content)

Opción 2: Usando ChatAnthropic directamente

Alternativamente, puedes utilizar directamente la clase ChatAnthropic para un control más granular sobre la configuración:

from dotenv import load_dotenv
from langchain_anthropic import ChatAnthropic

load_dotenv()

# Inicializar ChatAnthropic con Claude 3.5 Sonnet
chat_model = ChatAnthropic(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    temperature=0.7,
    max_tokens=2000,
    timeout=30
)

# Invocar el modelo
response = chat_model.invoke("¿Cuáles son las ventajas de usar LangChain?")
print(response.content)

Para trabajar con Claude 3.5 Haiku usando esta aproximación:

# Claude 3.5 Haiku para respuestas más rápidas
haiku_chat = ChatAnthropic(
    model="claude-3-5-haiku-20241022",
    temperature=0.2,
    max_tokens=500
)

response = haiku_chat.invoke("Genera un ejemplo de función recursiva en Python")
print(response.content)

Ejemplo con Claude 4:

Configuración de parámetros

Los modelos de Anthropic admiten varios parámetros de configuración que puedes ajustar según tus necesidades:

# Configuración avanzada para Claude
advanced_model = ChatAnthropic(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    temperature=0.9,          # Creatividad (0.0 - 1.0)
    max_tokens=4000,          # Máximo de tokens en la respuesta
    top_p=0.95,              # Nucleus sampling
    timeout=60,              # Timeout en segundos
    max_retries=3            # Reintentos en caso de error
)

Invocación con diferentes tipos de entrada

Los modelos de Anthropic pueden procesar diferentes tipos de entrada de manera flexible:

from langchain_core.messages import HumanMessage

# Invocación con string simple
response1 = chat_model.invoke("Hola, ¿cómo estás?")

# Invocación con mensaje estructurado
message = HumanMessage(content="Explica el concepto de herencia en programación")
response2 = chat_model.invoke([message])

# Invocación con múltiples mensajes
messages = [
    HumanMessage(content="Soy un desarrollador principiante"),
    HumanMessage(content="¿Qué lenguaje me recomiendas para empezar?")
]
response3 = chat_model.invoke(messages)

Manejo de respuestas

Las respuestas de los modelos de Anthropic siguen la estructura estándar de LangChain, proporcionando acceso tanto al contenido como a metadatos útiles:

response = chat_model.invoke("Genera un algoritmo de ordenamiento burbuja")

# Acceder al contenido de la respuesta
print("Contenido:", response.content)

# Acceder a metadatos de la respuesta
print("Tokens utilizados:", response.response_metadata.get('usage', {}))
print("Modelo utilizado:", response.response_metadata.get('model', ''))

Comparación entre modelos

Cada modelo de Claude tiene características específicas que los hacen adecuados para diferentes casos de uso:

Claude 4.0 Sonnet, Claude 3.7 Sonnet, Sonnet Claude 3.5 Sonnet son ideales para tareas que requieren razonamiento complejo y respuestas detalladas:

sonnet = ChatAnthropic(model="claude-3-5-sonnet-20241022", temperature=0.3)
complex_response = sonnet.invoke(
    "Diseña la arquitectura de una aplicación web escalable con microservicios"
)

Claude 3.5 Haiku es perfecto para respuestas rápidas y tareas más simples:

haiku = ChatAnthropic(model="claude-3-5-haiku-20241022", temperature=0.1)
quick_response = haiku.invoke("Convierte esta función a una lambda: def suma(a, b): return a + b")

Con estas dos aproximaciones, tienes la flexibilidad completa para integrar los modelos de Anthropic en tus aplicaciones LangChain, eligiendo el método que mejor se adapte a tu arquitectura y necesidades específicas.

Lo habitual es utilizar un alias para simplificar los nombres:

Para conocer las diferencias entre cada uno de los modelos de Anthropic recomendamos revisar la tabla de la doc oficial que encontrarás aquí:

Es importante conocer también los costes de uso por consumo de tokens en cada uno de estos modelos, tal y como sugiere la doc oficial: