1एक वाक्य में
"मैसेज भेजो, जवाब पाओ" के आगे, API में कुछ ऐसे features हैं जो खर्च घटाते हैं, जवाबों को भरोसेमंद बनाते हैं, और Claude को टूल इस्तेमाल करने देते हैं; यही वो features हैं जो एक demo को product बनाते हैं।
2नए शब्द
- प्रॉम्प्ट कैशिंग (Prompt caching) — अगर वही लंबा टेक्स्ट (आपके निर्देश, कोई बड़ा डॉक्यूमेंट) हर रिक्वेस्ट में जाता है, तो Claude उसे कुछ समय के लिए याद रखता है और दोहराए गए हिस्से के लिए बहुत कम पैसे लेता है।
- बैच (Batch) — बहुत सारी रिक्वेस्ट एक साथ भेजना, जिनका जवाब सेकंडों के बजाय कुछ घंटों में मिलता है, आधी कीमत पर।
- स्ट्रक्चर्ड आउटपुट (Structured output) — आप आकार देते हैं (एक JSON schema, एक सख़्त टेम्पलेट) और Claude का जवाब हमेशा उसमें फ़िट होता है, ताकि आपका program बिना अंदाज़ा लगाए उसे पढ़ सके।
- टूल का इस्तेमाल (Tool use) — आप अपने program के functions बताते हैं (कोई order देखना, email भेजना) और Claude सही इनपुट के साथ उन्हें बुलाने को कहता है; आपका code उन्हें चलाता है।
- थिंकिंग और एफ़र्ट (Thinking and effort) — settings कि जवाब देने से पहले Claude कितनी मेहनत से सोचे; मुश्किल कामों के लिए ज़्यादा, आसान कामों के लिए कम।
- कॉन्टेक्स्ट (Context) — वही जो चैप्टर 0.5 में था: रिक्वेस्ट में मौजूद सब कुछ। बड़े मॉडल दस लाख टोकन तक ले सकते हैं; compaction जैसे features पुराने हिस्सों का सार बना देते हैं ताकि लंबे काम चलते रहें।
3यह आपके काम का क्यों है
Caching और batching से वही सवाल दस गुना कम खर्च में हो जाता है। Structured outputs एक पूरी किस्म के bugs खत्म कर देते हैं। Tool use से Claude आपके डेटा के बारे में सिर्फ़ जवाब देना छोड़कर उस पर काम करना शुरू करता है। इन छह को जानना ही उस Claude feature के बीच का फ़र्क है जो बहुत महँगा पड़ता है और जो अपना खर्च खुद निकाल लेता है।
4नक्शा
(जैसे Anthropic इन्हें बाँटता है, अक्टूबर 2026)
| ग्रुप | Features | आपको क्या मिलता है |
|---|---|---|
| सोचना (Reasoning) | Adaptive और extended thinking, effort, fast mode, task budgets | हर काम के लिए सही गहराई; ज़रूरत हो तो रफ़्तार |
| कॉन्टेक्स्ट और खर्च (Context and cost) | Prompt caching, batches, context editing, compaction, message threads (beta: server बातचीत सँभालकर रखता है, इसलिए आप सिर्फ़ नए मैसेज भेजते हैं), Files API, PDF और image input | कम बिल; लंबे डॉक्यूमेंट; देर तक चलने वाले काम |
| टूल (Tools) | Custom tools, strict tool inputs, parallel calls, tool search, code execution, web search और fetch, browser और computer use, memory tool | ऐसा Claude जो सिर्फ़ जवाब नहीं देता, काम भी करता है |
| आउटपुट (Output) | Structured outputs, citations, streaming | ऐसे जवाब जिन पर आपका program भरोसा कर सके; डॉक्यूमेंट वाले सवालों के लिए सोर्स |
| संचालन (Operations) | Service tiers, spending limits, usage analytics, data residency, tracing | production में कंट्रोल |
| जुड़ाव (Connectivity) | MCP connector, Agent Skills (built-in PowerPoint, Excel, Word, PDF skills के साथ) | app वाली ही skills और connectors |
5अभी आज़माएँ
(developer account)
- चैप्टर 6.6 वाली अपनी script लें और system prompt में एक लंबा निर्देश (नियमों का एक पेज) डालें। इसे दो बार भेजें; caching चालू रखकर console में टोकन की गिनती और खर्च की तुलना करें।
- Structured output माँगें: name, date, total फ़ील्ड वाला JSON लौटाइए। इसे किसी रसीद का टेक्स्ट दें और जाँचें कि JSON ठीक से parse होता है।
- एक टूल बनाएँ (जैसे, city इनपुट वाला get\_weather) और देखें कि Claude उसे बुलाने को कहता है।
6आपको क्या दिखेगा
[तस्वीर अभी बाकी है: console का usage जिसमें cached और uncached खर्च दिखे, और एक tool-call वाला जवाब।] दूसरी cached रिक्वेस्ट की कीमत पहली के छोटे से हिस्से जितनी होती है। Structured जवाब हर बार सही JSON होता है। टूल वाली रिक्वेस्ट एक call के रूप में वापस आती है जिसमें इनपुट भरे होते हैं, और वह आपके code का इंतज़ार करती है।
7ध्यान दें
- Features हर महीने बदलते हैं; Anthropic के docs का feature overview पेज ही असली सोर्स है। यह चैप्टर एक नक्शा है, असली इलाका नहीं।
- पहले और बाद में नापें। खर्च घटाने वाले features तभी फ़ायदा देते हैं जब दोहराया जाने वाला हिस्सा सच में दोहराया जाता हो।
8और आगे
Caching + batches + वो सबसे छोटा मॉडल जो आपकी क्वालिटी जाँच पास कर ले, इन्हें मिलाइए; बड़ी मात्रा में काम निपटाने का यही स्टैंडर्ड नुस्खा है। चैप्टर 6.8 इन टूल्स को जोड़कर एक agent बनाता है।