# Anthropic 格式

来源: https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/anthropic-messages
更新日期: 2026-10-19

根据对话历史生成模型回答，支持流式、图片输入和工具调用。兼容 Anthropic Messages API：系统提示词放在 `system`，对话放在由内容块组成的 `messages`，响应的 `content` 也是内容块数组；Anthropic 官方 SDK 和 [Claude Code](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/claude-code) 等 Anthropic 协议客户端，把 Base URL 设为网关根地址 `https://api.lyrouter.com` 即可接入。网关会在 Messages 与上游协议之间转换，所以这个接口除了 Claude 系列，也能调用平台上的其他对话模型。

`POST /v1/messages`

## 鉴权

在请求头中携带 API Key，以下两种写法任选其一：

```text
x-api-key: <API Key>
Authorization: Bearer <API Key>
```

两者同时存在时只读取 `Authorization`，`Bearer` 区分大小写。Anthropic SDK 的 `api_key` 参数发送 `x-api-key`，`auth_token` 参数发送 `Authorization: Bearer`；Claude Code 的 `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` 用的是后者。API Key 在工作空间的 **API 密钥** 页面创建，只用于 LYRouter 鉴权，不会转发给上游服务商。完整说明见[接入地址与鉴权](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/call-gateway)。

Anthropic SDK 和 Claude Code 会自己拼接 `/v1/messages`，Base URL 不要再带 `/v1`，否则请求路径变成 `/v1/v1/messages`，返回 404。

## 请求头

| 请求头 | 必填 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| `Content-Type` | 否 | 建议携带 `application/json`。不带时网关按 JSON 解析请求体；写成其他值（如 `application/x-www-form-urlencoded`）时返回 400 |
| `x-api-key` 或 `Authorization` | 是 | LYRouter API Key，写法见上文「鉴权」。只用于网关鉴权，不会转发给上游 |
| `anthropic-version` | 否 | 网关不校验。调用 Anthropic 上游时版本由通道决定，通常为 `2023-06-01` |
| `anthropic-beta` | 否 | 原样转发给上游。请求中带有 `"ttl": "1h"` 的缓存标记、且发往 Anthropic 上游时，网关把它设为 `extended-cache-ttl-2025-04-11`，替换请求中原有的值 |
| `x-gateway-passthrough` | 否 | LYRouter 扩展请求头，写 `require` 表示请求体必须原样发给 Anthropic 上游，做不到就返回 400。公共网关目前没有开启原生直通，不需要时不要发送，见[网关扩展请求头与响应头](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/gateway-headers#x-gateway-passthrough) |

## 请求体

| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
| --- | --- | --- | --- |
| `model` | string | 否 | 模型 ID，也可以写 `@vmodel/<名称>`（[虚拟模型](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/presets)）或 `lyrouter/auto`（[智能路由](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/auto)）。省略、为 `""` 或 `null` 时使用工作空间的默认模型，没有默认模型时返回 400。Anthropic SDK 要求必须填写 |
| `max_tokens` | integer | 是 | 输出上限。省略时网关不报错：发往 Anthropic 上游时补为 4096，发往 OpenAI 兼容上游时不发送，由上游默认值决定。思考是否计入这个上限由上游决定，例如阿里云百炼不计入：qwen3.7-plus 设为 16 时，`output_tokens` 为 100，`stop_reason` 为 `end_turn` |
| `messages` | array | 是 | 每项为 `{"role": "user" 或 "assistant", "content": 字符串或内容块数组}`，见下文「内容块」 |
| `system` | string / array | 否 | 系统提示词。可以是字符串，也可以是 `text` 块数组（块上可带 `cache_control`）；多个块会合并成一段，块之间空一行 |
| `stream` | boolean | 否 | `true` 时以 SSE 事件流返回，见下文「流式响应」 |
| `temperature`、`top_p`、`top_k` | number | 否 | 原样发给上游，是否生效取决于模型 |
| `stop_sequences` | array | 否 | 停止序列。发往 OpenAI 兼容上游时转为 `stop` |
| `tools` | array | 否 | 自定义工具 `{"name", "description", "input_schema"}`，可带 `cache_control`，见下文「工具调用」 |
| `tool_choice` | object | 否 | `{"type": "auto"}`、`{"type": "any"}` 或 `{"type": "tool", "name": "..."}`。`{"type": "none"}` 和 `disable_parallel_tool_use` 不会发给上游；不希望模型调用工具时，请不要传 `tools` |
| `thinking` | object | 否 | `{"type": "enabled", "budget_tokens": 2048}`、`{"type": "adaptive"}` 或 `{"type": "disabled"}`，转换规则见下文「网关行为」 |
| `metadata` | object | 否 | 只有 `user_id` 会发给 Anthropic 上游；OpenAI 兼容上游不发送 |
| `service_tier` | string | 否 | 原样发给上游 |
| `context_management`、`output_config` | object | 否 | 只发给 Anthropic 上游 |

表中未列出的其他字段不会转发给上游。

### 内容块

| 块类型 | 出现位置 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| `text` | `system`、`user`、`assistant` | 文本，可带 `cache_control` |
| `image` | `user`、`tool_result` 内 | `source` 为 `{"type": "base64", "media_type", "data"}` 或 `{"type": "url", "url"}`。发往 OpenAI 兼容上游时转为 `image_url`，需要模型支持图片输入，见[多模态](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/multimodal) |
| `tool_use` | `assistant` | 模型发起的工具调用：`id`、`name`、`input` |
| `tool_result` | `user` | 工具执行结果：`tool_use_id` 与 `content`（字符串，或 `text` / `image` 块） |
| `thinking`、`redacted_thinking` | `assistant` 历史 | 上一轮返回的思考块，回传时保留 `signature` |

其他类型的块（如 `document`）不会转发给上游。

### 提示词缓存

在 `system` 块、消息中的 `text` 块或工具定义上加 `"cache_control": {"type": "ephemeral"}`（1 小时缓存写 `{"type": "ephemeral", "ttl": "1h"}`），标记可缓存前缀的结束位置：

| 标记位置 | 发往 Anthropic 协议上游 | 发往 OpenAI 兼容上游 |
| --- | --- | --- |
| `system` 块 | 保留；多个块合并后，以最后一个带标记的块为准 | 删除 |
| 消息中的 `text` 块 | 保留 | 删除 |
| `tools` 中的工具定义 | 保留 | 删除 |
| `image` 块、`tool_result` 块 | 不转发 | 删除 |

写入缓存的部分记为「显式缓存创建」，之后命中的部分记为「输入（缓存命中）」。OpenAI 兼容上游只有上游自动进行的缓存，不产生「显式缓存创建」。标记方法和命中率优化见[降低成本与优化缓存](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/cost-practice)。

## 请求示例

先安装 SDK：`pip install anthropic` 或 `npm install @anthropic-ai/sdk`。

**请求示例**

cURL:
```bash
curl https://api.lyrouter.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $LYROUTER_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MODEL_ID",
    "max_tokens": 1024,
    "system": "你是一个简洁的助手。",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "用一句话解释什么是 API 网关。" }
    ]
  }'
```

Python:
```python
import os
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    api_key=os.environ["LYROUTER_API_KEY"],
    base_url="https://api.lyrouter.com",
)
message = client.messages.create(
    model="MODEL_ID",
    max_tokens=1024,
    system="你是一个简洁的助手。",
    messages=[{"role": "user", "content": "用一句话解释什么是 API 网关。"}],
)
print(message.content[0].text)  # content 可能为空，见下文「响应」
print(message.usage)
```

Node.js:
```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.LYROUTER_API_KEY,
  baseURL: "https://api.lyrouter.com",
});
const message = await client.messages.create({
  model: "MODEL_ID",
  max_tokens: 1024,
  system: "你是一个简洁的助手。",
  messages: [{ role: "user", content: "用一句话解释什么是 API 网关。" }],
});
console.log(message.content[0].text);
console.log(message.usage);
```

将 `MODEL_ID` 替换为工作空间中已开通的模型 ID。改用 `Authorization: Bearer` 时，cURL 把 `x-api-key` 头换成 `-H "Authorization: Bearer $LYROUTER_API_KEY"`；SDK 把 `api_key` / `apiKey` 换成 `auth_token` / `authToken`。

## 响应

非流式请求返回一个 `message` 对象；出错时返回 Anthropic 格式的错误对象。下面的 200 是 Anthropic 协议上游的典型响应，400 是没有写 `model` 且工作空间没有默认模型，401 是 API Key 无效，429 是 API Key 当天的 Token 配额已用完（见[429：限流与配额](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/rate-errors)）。

**响应示例**

200:
```json
{
  "id": "msg_01HCDu5LRGeP2o7s2xGmxyZa",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "model": "claude-sonnet-4-5-20250929",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "API 网关是位于客户端与后端服务之间的统一入口，负责鉴权、路由、限流和监控。"
    }
  ],
  "stop_reason": "end_turn",
  "usage": {
    "input_tokens": 294,
    "output_tokens": 46,
    "cache_read_input_tokens": 1536,
    "cache_creation_input_tokens": 212
  }
}
```

400:
```json
{
  "type": "error",
  "error": {
    "type": "invalid_request_error",
    "message": "you must provide a model parameter"
  }
}
```

401:
```json
{
  "type": "error",
  "error": {
    "type": "authentication_error",
    "message": "invalid api key"
  }
}
```

429:
```json
{
  "type": "error",
  "error": {
    "type": "rate_limit_error",
    "message": "rate limit exceeded on apikey total_tokens/day"
  }
}
```

| 字段 | 说明 |
| --- | --- |
| `id` | 沿用上游返回的标识。Anthropic 上游以 `msg_` 开头，其他上游的格式不同，不要依赖它的前缀 |
| `model` | 上游返回的实际模型名，可能与请求中的模型 ID 不同。对应日志的「模型（实际）」 |
| `content` | 非流式响应只包含 `text` 和 `tool_use` 块；需要拿到思考内容时，请使用流式。例外见表下说明 |
| `stop_reason` | `end_turn`、`max_tokens` 或 `tool_use`，按上游的结束原因换算。上游的其他结束原因（如 `stop_sequence`、`refusal`）都返回为 `end_turn`。用 `{"type": "tool"}` 指定工具时目前可能是 `end_turn`，见下文「工具调用」 |
| `stop_sequence` | 目前响应中没有这个字段，流式的 `message_start`、`message_delta` 中也没有。用官方 SDK 读取时，Python 为 `None`，Node.js 为 `undefined` |
| `usage` | 本次 Token 用量，见下表 |

- **`content` 可能是 `{}`**：上游只输出了思考、并且在思考阶段就被 `max_tokens` 截断时，非流式响应的 `content` 目前是空对象 `{}`，而不是空数组 `[]`（glm-5.3、kimi-k2.7-code、deepseek-v4 上都出现过）。请把 `max_tokens` 留足，解析时把不是数组的 `content` 当作没有内容处理。
- **`<think>` 标签**：部分模型（如 minimax-m3）把思考过程以 `<think>…</think>` 写在 `text` 块里，非流式和流式都是如此。网关不会剥离，需要时请自行去掉。

### usage 与日志中的四项 Token

`usage` 与日志「Token 消耗」四项一一对应，四个字段互不重叠：

| `usage` 字段 | 含义 | 日志中的对应项 |
| --- | --- | --- |
| `input_tokens` | 没有命中缓存的输入，**不含**缓存读取和缓存写入 | 「输入（缓存未命中）」 |
| `cache_read_input_tokens` | 命中提示词缓存的输入 | 「输入（缓存命中）」 |
| `cache_creation_input_tokens` | 本次写入缓存的输入，只在 Anthropic 协议上游出现 | 「显式缓存创建」 |
| `output_tokens` | 输出，包含思考内容 | 「输出」 |

两个缓存字段为 0 时不返回。上游是 OpenAI 兼容协议时，网关从上游的 `prompt_tokens` 中减去缓存命中量得到 `input_tokens`，口径与 Anthropic 一致，本次全部输入是 `input_tokens + cache_read_input_tokens + cache_creation_input_tokens`。计费方法见[调用费用与缓存计费](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/estimate)。

## 工具调用

请求中声明工具：

```json
{
  "model": "MODEL_ID",
  "max_tokens": 1024,
  "tools": [
    {
      "name": "get_weather",
      "description": "查询城市的实时天气",
      "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": { "city": { "type": "string" } },
        "required": ["city"]
      }
    }
  ],
  "messages": [{ "role": "user", "content": "上海现在天气怎么样？" }]
}
```

模型决定调用工具时，`content` 中出现 `tool_use` 块，`stop_reason` 一般为 `tool_use`：

```json
{
  "type": "tool_use",
  "id": "toolu_01A09q90qw90lq917835lq9",
  "name": "get_weather",
  "input": { "city": "上海" }
}
```

判断是否需要执行工具，请看 `content` 中有没有 `tool_use` 块，不要只看 `stop_reason`：目前 `tool_choice` 为 `{"type": "tool", "name": "..."}` 时，响应带有 `tool_use` 块，`stop_reason` 却是 `end_turn`；`any`、`auto` 时为 `tool_use`。

执行工具后，把助手这一轮原样放回 `messages`，再用一条 `user` 消息回传 `tool_result`，`tool_use_id` 与调用的 `id` 一致：

```json
{
  "model": "MODEL_ID",
  "max_tokens": 1024,
  "tools": ["……与第一次请求相同……"],
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "上海现在天气怎么样？" },
    {
      "role": "assistant",
      "content": [
        {
          "type": "tool_use",
          "id": "toolu_01A09q90qw90lq917835lq9",
          "name": "get_weather",
          "input": { "city": "上海" }
        }
      ]
    },
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "tool_result",
          "tool_use_id": "toolu_01A09q90qw90lq917835lq9",
          "content": "{\"temp_c\":22,\"condition\":\"多云\"}"
        }
      ]
    }
  ]
}
```

示例中 `tools` 的值为省略写法，实际请求要放入完整的工具定义。使用时注意：

- 只使用带 `input_schema` 的自定义工具。Anthropic 服务端工具（如 `web_search`）会被当作普通自定义工具发出，不会在服务端执行。
- 包含 `tool_result` 的 `user` 消息里，与它并列的 `text`、`image` 块不会转发。需要补充说明时，放进 `tool_result` 的 `content`，或放在下一条 `user` 消息中。
- `tool_result` 的 `is_error` 不会转发；执行失败时请在 `content` 中写明错误信息。

与 Chat Completions 的写法对比见[工具调用](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/tool-call)。

## 流式响应

设置 `"stream": true` 后，响应是 `text/event-stream`，每个事件由 `event:` 行和 `data:` 行组成：

```text
event: message_start
data: {"type":"message_start","message":{"id":"msg_01HCDu5LRGeP2o7s2xGmxyZa","type":"message","role":"assistant","model":"claude-sonnet-4-5-20250929","content":[],"usage":{"input_tokens":294,"output_tokens":0}}}

event: content_block_start
data: {"type":"content_block_start","index":0,"content_block":{"type":"text","text":""}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":"API 网关是"}}

event: content_block_stop
data: {"type":"content_block_stop","index":0}

event: message_delta
data: {"type":"message_delta","delta":{"stop_reason":"end_turn"},"usage":{"input_tokens":294,"output_tokens":46,"cache_read_input_tokens":1536,"cache_creation_input_tokens":212}}

event: message_stop
data: {"type":"message_stop"}
```

- **事件顺序**：`message_start` → 每个内容块的 `content_block_start`、`content_block_delta`、`content_block_stop` → `message_delta` → `message_stop`。正常结束的标记是 `message_stop`。
- **增量类型**：文本为 `text_delta`；工具调用参数为 `input_json_delta`（`partial_json` 拼接后才是完整 JSON）；思考内容为 `thinking_delta`，Anthropic 上游的思考块在 `content_block_stop` 之前还有一条完整的 `signature_delta`。OpenAI 兼容上游返回的思考内容同样以 `thinking` 块输出，但没有签名。
- **用量**：完整的 `usage` 在 `message_delta` 中，包括缓存字段。`message_start` 的 `usage` 只有 `input_tokens` 和为 0 的 `output_tokens`，上游是 OpenAI 兼容协议时 `input_tokens` 也为 0，请以 `message_delta` 为准。
- **中途出错**：输出开始后上游中断时，网关补发 `event: error`，数据为 `{"type": "error", "error": {"type": "api_error", "message": "upstream timed out after the response had started"}}`，之后不再有 `message_stop`。上游自己发出的错误事件（如 `overloaded_error`）按同样格式转给客户端。没有收到 `message_stop` 就按失败处理，见[超时与流式中断](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/stream-errors)。

**流式示例**

cURL:
```bash
curl -N https://api.lyrouter.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $LYROUTER_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"MODEL_ID","max_tokens":1024,"stream":true,"messages":[{"role":"user","content":"写一首两行的小诗"}]}'
```

Python:
```python
import os
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    api_key=os.environ["LYROUTER_API_KEY"],
    base_url="https://api.lyrouter.com",
)
with client.messages.stream(
    model="MODEL_ID",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "写一首两行的小诗"}],
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)
    print("\n", stream.get_final_message().usage)
```

Node.js:
```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.LYROUTER_API_KEY,
  baseURL: "https://api.lyrouter.com",
});
const stream = client.messages.stream({
  model: "MODEL_ID",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "写一首两行的小诗" }],
});
stream.on("text", (text) => process.stdout.write(text));
const final = await stream.finalMessage();
console.log("\n", final.usage);
```

各协议流式格式的对比见[流式响应](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/streaming)。

## 网关行为

网关内部统一用 OpenAI Chat Completions 格式处理对话请求。`/v1/messages` 的请求先转换为内部格式，再按选中通道的协议发出：Anthropic 协议的通道还原成 Messages 请求，OpenAI 兼容的通道转换为 Chat Completions 请求；响应和流式事件再转换回 Messages 格式。上游是 Anthropic 时也经过这一转换，请求和响应不会逐字节原样转发。

| 请求内容 | 发往 Anthropic 协议上游 | 发往 OpenAI 兼容上游 |
| --- | --- | --- |
| `system` | 合并为一段文本 | 转为 `system` 消息 |
| `text`、`image` 块 | 保留 | 转为 `content` 中的 `text`、`image_url` |
| `tool_use`、`tool_result` | 保留 | 转为 `tool_calls` 和 `tool` 消息 |
| `tools`、`tool_choice` | 保留（`none` 除外） | 转为函数工具；`any` 转为 `required`，指定工具转为指定函数 |
| `thinking` 参数 | `enabled` 保留预算，`adaptive` 保留，`disabled` 不发送 | 转为 `enable_thinking`、`thinking_budget`，已知不支持的上游会删除 |
| 历史中的思考块 | 带签名的原样回传；历史里有没有签名的思考块时，这一轮删除全部思考块并关闭思考 | 删除 |
| `max_tokens` | 保留，省略时补为 4096 | 保留，省略时不发送 |
| `stop_sequences` | 保留 | 转为 `stop` |
| `metadata` | 只保留 `user_id` | 删除 |
| `context_management`、`output_config` | 保留 | 删除 |
| `cache_control` | 见上文「提示词缓存」 | 删除 |

- **思考块与切换模型**：同一会话中途从 OpenAI 兼容上游的模型换到 Anthropic 上游时，历史中的思考块没有签名，这一轮会关闭思考后再发送，避免上游拒绝请求。
- **模型名**：`model` 换成所选通道的实际模型名，响应中的 `model` 是上游返回的名称。
- **虚拟模型**：请求没有 `system` 时，网关填入虚拟模型的系统提示词；已有 `system` 时不注入，见[虚拟模型](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/presets#系统提示词何时注入)。
- **键顺序**：发往上游的请求 JSON 中，对象的键会被重新排列（数组顺序不变），让相同前缀稳定命中上游缓存。
- **失败回退**：开始输出之前上游返回错误或连接失败时，网关按[失败重试与备用模型](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/fallback)换通道，必要时改用备用模型和工作空间默认模型。流式输出开始后不再换通道。
- **响应头**：上游的 `Retry-After` 会转发给客户端。响应带 `anthropic-ratelimit-*` 头：上游返回了这组头时原样转发，否则在配置了配额时按网关配额生成；`x-aigw-quota-*` 见[网关扩展请求头与响应头](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/gateway-headers)。

## 常见错误

`/v1/messages` 上的错误一律转换为 Anthropic 格式。`message` 保持原文，不再带 `error.code`，`error.type` 按状态码确定：

```json
{
  "type": "error",
  "error": {
    "type": "permission_error",
    "message": "Model is not available in the model plaza"
  }
}
```

| HTTP 状态码 | `error.type` |
| --- | --- |
| 400、402、422 | `invalid_request_error` |
| 401 | `authentication_error` |
| 403 | `permission_error` |
| 404 | `not_found_error` |
| 413 | `request_too_large` |
| 429 | `rate_limit_error` |
| 503、529 | `overloaded_error` |
| 其他 5xx | `api_error` |

| 状态码 | `error.message` | 原因与处理 |
| --- | --- | --- |
| 401 | `missing credentials` / `invalid api key` | 没有携带 API Key，或 Key 无效、已删除、已过期。检查 `x-api-key` 或 `Authorization`，见[401 / 403：鉴权与权限](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/auth-errors) |
| 400 | `you must provide a model parameter` | 请求没写 `model`，工作空间也没有设置默认模型 |
| 400 | `tool_choice 'required' is incompatible with thinking enabled` | `tool_choice` 为 `any` 或指定工具时，上游在思考模式下拒绝强制调用。改用 `{"type": "auto"}`，或用 `thinking: {"type": "disabled"}` 关闭思考。kimi-k2.7-code 上关闭思考不起作用，仍返回这个错误，请改用 `auto`；阿里云百炼的 qwen 模型上关闭有效 |
| 403 | `Model is not available in the model plaza` | 工作空间没有开通该模型。Claude Code 的后台任务常用官方模型名发起请求，按 [Claude Code](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/claude-code) 补齐模型配置 |
| 402 | `insufficient credit balance` | 账户 Credits 余额不足，见[模型不可用](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/unavailable) |
| 429 | `rate limit exceeded on <对象> <指标>/<窗口>` | 配额或预算已用完。Anthropic SDK 会自动重试 429，但配额用完时重试无效，见[429：限流与配额](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/rate-errors) |
| 503 | `No configured credential can serve this model` | 模型在本工作空间没有可用的通道或凭证，见[模型不可用](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/unavailable) |
| 503 | `all routed candidates exhausted` | 找不到可服务这次请求的通道，例如 `@vmodel/<名称>` 写错、这个虚拟模型不存在。`error.type` 为 `overloaded_error`，Anthropic SDK 会自动重试，但名称写错时重试无效。核对名称，见[模型不可用](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/unavailable) |

完整列表见[错误码与请求标识](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/errors)。需要区分同一状态码下的具体原因时，以 `message` 为准，或在[请求日志](https://platform.lyrouter.com/ai_gateway/docs/logs)中查看这次请求的「状态说明」。网关的响应中不包含请求 ID，排查时请在日志详情顶部复制 Request ID。