对标OpenAI!不会代码,也能跑Claude API

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对标OpenAI!不会代码,也能跑Claude API
AI资讯 2026-09-28 16:24
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Anthropic,终于动手了。


就在刚刚,A/终于把用了快两年的开发者工具Workbench,一刀砍掉,改名成了Playground。


对标OpenAI!不会代码,也能跑Claude API


表面看,只是换了个名字。


但真正的变化是,Anthropic正把原本偏工程化的Claude API,做成一个普通人也能直接上手的可视化产品。


对标OpenAI!不会代码,也能跑Claude API


不会写代码


也能把Claude API跑起来


在过去,Anthropic的「Workbench」带着鲜明的高冷烙印。


对于绝大多数非资深算法工程师来说,想探底Claude的API能力,往往要经历一套漫长的工程受难史:


配置Python虚拟环境、导入SDK、配置API Key、手写JSON Schema、捕获报错……还没开始验证业务想法,半天时间已经耗在排错上了。


而这次全新上线的 Playground,直接建立在公开的 Messages API 之上,其核心逻辑就是四个字:开箱即用。


官方甚至给出了极度明确的定义:「在写任何代码之前,先尝试模型或新的API功能。」


对标OpenAI!不会代码,也能跑Claude API


在新版Playground中,复杂的底层能力被全量拆解为直观的图形化模块:


  • 核心参数极简调节:模型切换(Claude 3.5 Sonnet、Haiku、Opus)、Temperature、Max Tokens、System Prompt,全部通过右侧滑块与输入框秒级响应。


  • 高阶特性零门槛挂载:Tool Use(工具调用)、Structured Outputs(结构化输出)、代码执行以及Web Search等模板,无需手写繁琐的协议映射,勾选即可测试。


  • 黑盒全透明化:侧边栏支持随时展开查看原始的HTTP Request与Response报文,Token消耗、上下文调用逻辑一目了然。


更关键的杀手锏在于:你在网页里调通的一切,支持一键无缝导出成代码(Python/TypeScript/cURL等)。


整个AI应用的原型构建流程,被彻底改写为:


「先点出来,再把代码拿走。」


过去发生在IDE里的高试错成本,被彻底平移进了浏览器。AI公司正在把原本给程序员用的API接口,打磨成人人可用的交互型产品。


Workbench这个名字


死得不冤


Anthropic为什么放弃Workbench?


因为「工作台」这三个字,自带劝退属性。


一听就是给工程师准备的。你得先学会怎么用工具,才能开始干活。对刚接触大模型API的人来说,光这个名字就能劝退一半。


对标OpenAI!不会代码,也能跑Claude API


而「Playground」——游乐场。潜台词太直白了:进来玩就完了。


这不是Anthropic一家在做的事。OpenAI有Playground,Google有AI Studio。三家巨头,三个不同的模型体系,最后在产品命名上,全撞到了一起。


名字趋同的背后,是行业在形成同一套范式:


Chat负责让普通人体验AI。Playground负责把体验者变成开发者。


Anthropic,比OpenAI更狠


拿Playground做个PR review bot,结果挺有意思。


Anthropic这边:1.9秒返回正确JSON,用了102个token,成本0.0029美元,导出的脚本直接能跑。


OpenAI 6.2秒出答案,消耗大约2900个token。


导出的文件里塞满了完整对话记录,还得手动删掉之前的内容、加print语句,才能运行。


更关键的是,Anthropic的导出是自包含脚本。check进repo,CI/CD里直接调用。OpenAI的导出是交互记录,你得自己拆。


两边的哲学完全不同。Anthropic在告诉你:prompt belongs in code,not in a web console。


AI下一场战争


在控制台


过去两年,所有人都在抢聊天入口。ChatGPT、Claude、Gemini,打得头破血流。


但接下来抢的,是谁能让最多的人,把模型真正接进自己的产品里。


Anthropic今年的动作已经很密集了:Claude Agent SDK让开发者用Python和TypeScript就能构建Agent,Messages API加了按需compaction机制,长对话自动压缩,不用手动管理上下文。


模型能力越来越复杂,API参数越来越多。但表层入口,必须越来越简单。


这就是Playground存在的意义。底层再复杂,用户看到的只是一个框、几个滑块、一个运行按钮。


往前看一步,当模型调用、工具调用、结构化输出、Agent编排都能通过可视化界面完成之后——


「API用户」和「普通用户」之间的那堵墙,会薄到几乎不存在。


以前你得先学编程,才能开发一个AI应用。


现在你只需要,先点出来,再把代码拿走。


参考资料:


https://x.com/testingcatalog/status/2101984275402821745



文章来自于微信公众号 “新智元”,作者 “新智元”

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智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

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prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0

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