Anthropic 호환(Anthropic compatibility)

Ollama는 Anthropic Messages API와 호환되어 기존 애플리케이션을 연결할 수 있고, Claude Code 같은 도구까지도 Ollama를 백엔드로 쓰게 만들 수 있어요.

출처: 공식문서

사용법

환경 변수

Anthropic API를 기대하는 도구(Claude Code 등)와 Ollama를 함께 쓰려면 환경 변수를 설정하세요.

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama  # required but ignored
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434

간단한 `/v1/messages` 예시

Python:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url='http://localhost:11434',
    api_key='ollama',  # required but ignored
)

message = client.messages.create(
    model='qwen3-coder',
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {'role': 'user', 'content': 'Hello, how are you?'}
    ]
)
print(message.content[0].text)

JavaScript:

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

const anthropic = new Anthropic({
  baseURL: "http://localhost:11434",
  apiKey: "ollama" // required but ignored
});

const message = await anthropic.messages.create({
  model: "qwen3-coder",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Hello, how are you?" }],
});

console.log(message.content[0].text);

cURL:

curl -X POST http://localhost:11434/v1/messages \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-api-key: ollama" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-d '{
  "model": "qwen3-coder",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [{ "role": "user", "content": "Hello, how are you?" }]
}'

스트리밍 예시

Python:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url='http://localhost:11434',
    api_key='ollama',
)

with client.messages.stream(
    model='qwen3-coder',
    max_tokens=1024,
    messages=[{'role': 'user', 'content': 'Count from 1 to 10'}]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end='', flush=True)

JavaScript:

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

const anthropic = new Anthropic({
  baseURL: "http://localhost:11434",
  apiKey: "ollama"
});

const stream = await anthropic.messages.stream({
  model: "qwen3-coder",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Count from 1 to 10" }],
});

for await (const event of stream) {
  if (
    event.type === "content_block_delta" &&
    event.delta.type === "text_delta"
  ) {
    process.stdout.write(event.delta.text);
  }
}

cURL:

curl -X POST http://localhost:11434/v1/messages \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "model": "qwen3-coder",
  "max_tokens": 1024,
  "stream": true,
  "messages": [{ "role": "user", "content": "Count from 1 to 10" }]
}'

도구 호출 예시

Python:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url='http://localhost:11434',
    api_key='ollama',
)

message = client.messages.create(
    model='qwen3-coder',
    max_tokens=1024,
    tools=[
        {
            'name': 'get_weather',
            'description': 'Get the current weather in a location',
            'input_schema': {
                'type': 'object',
                'properties': {
                    'location': {
                        'type': 'string',
                        'description': 'The city and state, e.g. San Francisco, CA'
                    }
                },
                'required': ['location']
            }
        }
    ],
    messages=[{'role': 'user', 'content': "What's the weather in San Francisco?"}]
)

for block in message.content:
    if block.type == 'tool_use':
        print(f'Tool: {block.name}')
        print(f'Input: {block.input}')

JavaScript:

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

const anthropic = new Anthropic({
  baseURL: "http://localhost:11434",
  apiKey: "ollama"
});

const message = await anthropic.messages.create({
  model: "qwen3-coder",
  max_tokens: 1024,
  tools: [
    {
      name: "get_weather",
      description: "Get the current weather in a location",
      input_schema: {
        type: "object",
        properties: {
          location: {
            type: "string",
            description: "The city and state, e.g. San Francisco, CA",
          },
        },
        required: ["location"],
      },
    },
  ],
  messages: [{ role: "user", content: "What's the weather in San Francisco?" }],
});

for (const block of message.content) {
  if (block.type === "tool_use") {
    console.log("Tool:", block.name);
    console.log("Input:", block.input);
  }
}

cURL:

curl -X POST http://localhost:11434/v1/messages \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "model": "qwen3-coder",
  "max_tokens": 1024,
  "tools": [
    {
      "name": "get_weather",
      "description": "Get the current weather in a location",
      "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "location": {
            "type": "string",
            "description": "The city and state"
          }
        },
        "required": ["location"]
      }
    }
  ],
  "messages": [{ "role": "user", "content": "What is the weather in San Francisco?" }]
}'

Claude Code와 함께 쓰기

Claude Code를 Ollama를 백엔드로 쓰도록 설정할 수 있어요.

빠른 설정

ollama launch claude

이 명령은 모델 선택을 안내하고, Claude Code를 자동으로 구성하고 실행합니다. 실행 없이 구성만 하려면:

ollama launch claude --config

수동 설정

환경 변수를 설정하고 Claude Code를 실행합니다:

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434 claude --model qwen3-coder

또는 셸 프로파일에 환경 변수를 설정해 두면:

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434

어떤 Ollama 모델이든 Claude Code로 실행할 수 있어요:

claude --model qwen3-coder

엔드포인트

`/v1/messages`

지원 기능:

메시지
스트리밍
시스템 프롬프트
다중 턴 대화
비전(이미지)
도구(함수 호출)
도구 결과
씽킹/확장 씽킹

지원 요청 필드:

model
max_tokens
messages
- 텍스트 content
- 이미지 content (base64)
- 콘텐츠 블록 배열
- tool_use 블록
- tool_result 블록
- thinking 블록
system (string 또는 array)
stream
temperature
top_p
top_k
stop_sequences
tools
thinking
tool_choice
metadata

지원 응답 필드:

id
type
role
model
content (text, tool_use, thinking 블록)
stop_reason (end_turn, max_tokens, tool_use)
usage (input_tokens, output_tokens)

스트리밍 이벤트:

message_start
content_block_start
content_block_delta (text_delta, input_json_delta, thinking_delta)
content_block_stop
message_delta
message_stop
ping
error

모델

Ollama는 로컬 모델과 클라우드 모델을 모두 지원합니다.

로컬 모델

사용 전에 로컬 모델을 받아두세요:

ollama pull qwen3-coder

권장 로컬 모델:

qwen3-coder — 코딩 작업에 뛰어나요
gpt-oss:20b — 강력한 범용 모델

클라우드 모델

클라우드 모델은 pull 없이 즉시 사용 가능합니다:

glm-4.7:cloud — 고성능 클라우드 모델
minimax-m2.1:cloud — 빠른 클라우드 모델

기본 모델 이름

claude-3-5-sonnet 같은 기본 Anthropic 모델 이름에 의존하는 도구가 있다면, ollama cp로 기존 모델 이름을 복사하세요:

ollama cp qwen3-coder claude-3-5-sonnet

이후 model 필드에 이 새 모델 이름을 지정할 수 있습니다:

curl http://localhost:11434/v1/messages \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "claude-3-5-sonnet",
        "max_tokens": 1024,
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Hello!"
            }
        ]
    }'

Anthropic API와의 차이점

동작 차이

API 키는 받아들이지만 검증하지 않습니다.
anthropic-version 헤더는 받아들이지만 사용하지 않습니다.
토큰 수는 기본 모델의 토크나이저에 기반한 근사치입니다.

미지원

다음 Anthropic API 기능은 현재 지원되지 않습니다:

기능	설명
`/v1/messages/count_tokens`	토큰 계산 엔드포인트
`tool_choice`	특정 도구 사용 강제 또는 도구 비활성화
`metadata`	요청 메타데이터(user_id)
프롬프트 캐싱	프리픽스 캐싱을 위한 `cache_control` 블록
Batches API	비동기 배치 처리를 위한 `/v1/messages/batches`
인용(Citations)	`citations` 콘텐츠 블록
PDF 지원	PDF 파일을 담는 `document` 콘텐츠 블록
서버 전송 오류	스트리밍 중 `error` 이벤트(오류는 HTTP 상태로 반환됨)

부분 지원

기능	상태
이미지 콘텐츠	base64 이미지 지원, URL 이미지 미지원
확장 씽킹	기본 지원, `budget_tokens`은 받아들이지만 강제하지 않음

더 알아보기 (Learn more)

OpenAI compatibility — OpenAI 호환 API
Web search — MCP를 통한 도구 통합

Anthropic 호환(Anthropic compatibility)