Hvordan tilføjer man Claude til en Alexa-færdighed?

CometAPI
AnnaDec 29, 2025
Hvordan tilføjer man Claude til en Alexa-færdighed?

Stemmeassistenter drives i stigende grad af store sprogmodeller. Hvis du vil integrere Anthropics Claude API i en Alexa-færdighed, du vedligeholder eller bygger, guider denne vejledning dig gennem den praktiske arkitektur, konkrete kodemønstre og driftsmæssige overvejelser, du har brug for — fra hurtig proof-of-concept til en produktionsklar færdighed.

CometAPI er en API-aggregationsgateway, der tilbyder en samlet, OpenAI-kompatibel grænseflade for hundreder af store sprogmodeller (LLM'er), herunder Anthropics Claude-familie (Sonnet, Opus og relaterede varianter). I stedet for at kalde Anthropics API direkte kan kunder kalde CometAPI-endpoints og vælge en Claude-model ved navn; CometAPI håndterer modelrouting, faktureringsaggregation og i mange tilfælde en forenklet autentificering og parameteroverflade.

Fra en Alexa-færdigheds perspektiv giver tilføjelsen af en Claude-model via CometAPI tre praktiske fordele: (1) hurtig adgang til de nyeste Claude-udgivelser (Sonnet/Opus-varianter) uden at skulle omskrive klientkode, når modelnavne ændres; (2) en konsistent, OpenAI-lignende REST-grænseflade, som mange SDK'er allerede understøtter; og (3) centraliseret brugsanalyse, throttling og prismodeller, som kan være enklere at administrere end flere direkte leverandørkontrakter.

Hvad er Claude, og hvorfor tilføje det til en Alexa-færdighed?

Claude er Anthropics familie af store sprogmodeller og konversations-API'er (Messages API), som udviklere kan kalde fra deres applikationer. Claude-modeller (for nylig opdateret på tværs af Opus/Sonnet/Haiku-serien, Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, Claude Haiku 4.5) leverer høj-kvalitets naturlig sprogproduktion, ræsonnering og specialiserede agent-funktioner. Ved at integrere Claude i en Alexa-færdighed kan du erstatte eller supplere regelbaserede svar med en LLM-drevet konversationsmotor, der kan sammenfatte, ræsonnere, personalisere eller agere som en “agent” for komplekse opgaver.

Hvilke dele taler med hinanden?

Overordnet er integrationsmønsteret enkelt: Alexa-enheden (Echo) sender stemmeinput til Alexa Skills-backenden (din færdighed). Din backend — typisk en AWS Lambda-funktion eller en HTTPS-tjeneste — transformerer brugerens intention til en tekstprompt og kalder Claude API. Claude-svaret omdannes derefter til tale (SSML) og sendes tilbage til Alexa for afspilning. Valgfrit kan du bruge streaming, progressive svar eller Agent/Tool-mønstre for at gøre oplevelsen mere responsiv og kraftfuld.

Hvorfor vælge Claude?

Claude tilbyder en moderne Messages API (REST + SDK'er) og understøtter streaming-svar (SSE), tools/Agent-support (Agent Skills & Model Context Protocol) samt modeller i niveauer med varierende pris/ydelsesprofiler — hvilket gør den velegnet til komplekse konversationelle eller agentiske stemmeoplevelser. Brug Claude, hvis du vil have en sikkerheds-fokuseret model med værktøjer til tilkobling af eksterne data og streamingadfærd for lavere oplevet latens.

Hvordan bør du arkitektere en Alexa-færdighed, der bruger CometAPI’s Claude?

Hvilke overordnede arkitekturer er mulige?

Der er to produktionsklare mønstre, du bør overveje:

1. Direkte Lambda → CometAPI
En Alexa-færdighed (typisk understøttet af en AWS Lambda-funktion) kalder CometAPI’s REST-endpoint synkront for hver brugerturn. Lambdaen konstruerer chat completion-/messages-payloaden, videresender den til CometAPI og returnerer modellens tekst til Alexa for TTS/SSML. Dette mønster er simpelt og fungerer godt til lav-moderat trafik og proof-of-concepts. Det minimerer komponenter og dermed fejlsteder, men placerer rate-limit- og retry-logik i Lambdaen.

2. Færdighed → Backend-tjeneste → CometAPI (anbefales til produktion)
Alexa-færdigheden videresender forespørgsler til en dedikeret backend-mikrotjeneste (hostet på Fargate/ECS, EKS eller en autoskalerende EC2-flåde). Tjenesten er ansvarlig for:

  • konversationsstatus, kontekstvinduer og sammenfatning;
  • token-/omkostningsregnskab og caching;
  • retries, backoff og circuit-breaking;
  • input/output-sikkerhedsfiltrering og PII-redaktion;
  • streaming/delvise svar (hvis understøttet) og progressive opdateringer til Alexa.

Dette mønster centraliserer tværgående bekymringer og muliggør modelrouting-logik (f.eks. vælg Claude Opus til kompleks ræsonnering, Sonnet til korte svar). Det er den anbefalede tilgang for teams, der forventer vækst, regulatoriske krav eller kompleks telemetri.

Hvordan mapper Alexas stemmelivscyklus til et CometAPI Claude-kald?

  1. Brugeren taler → Alexa-enheden udfører ASR og sender en IntentRequest til din færdighed (Lambda eller webhook).
  2. Din færdighed udtrækker tekst og sessionskontekst (lokale, enhedskapaciteter, bruger-opt-ins).
  3. Din kode forbereder en prompt (system + konversationsturns + brugertur). Til stemme foretrækkes en kort systeminstruktion, der begrænser ordrighed.
  4. Din tjeneste kalder CometAPI — enten et OpenAI-kompatibelt chat/completions-endpoint eller et CometAPI-specifikt messages-endpoint — og vælger den ønskede Claude-model. Backenden modtager et tekst- eller struktureret svar.
  5. Din færdighed konverterer teksten til SSML/kort og returnerer Alexa-svaret. For lange svar gives en kort oplæst opsummering, og den fulde tekst skubbes til Alexa companion-appen som et kort.
  6. Overvågning og omkostningsregnskab: korrelér Alexa-request-ID med CometAPI-request-ID'er og model-tokenforbrugsmetrikker for observability.

Hvad er de konkrete trin til at implementere Claude i en Alexa-færdighed (end-to-end)?

Nedenfor er en praktisk trin-for-trin guide plus en eksempel Node.js Lambda-handler, der kan få dig i gang.

Trin 1 — Opret Alexa-færdigheden og interaktionsmodellen

  1. I Alexa Developer Console: opret en Custom færdighed.

  2. Definér

    Intents

    (f.eks.

    OpenChatIntent

    ,

    FollowUpIntent

    ,

    StopIntent

    ) og eksempel-ytringer. For eksempel:

    • OpenChatIntent ytringer: “start en chat”, “spørg Claude”, “chat med AI”.

  3. Angiv Endpoint til din AWS Lambda ARN (eller HTTPS-endpoint). Gem og byg modellen. Se Alexa REST API'er og dokumentation for fuld vejledning.

Trin 2 — Implementér Lambda-backenden

Overordnet flow inde i Lambda:

  1. Modtag Alexa-request (JSON).
  2. Udtræk brugerens ytring og sessionsdata.
  3. Send eventuelt et Alexa progressivt svar (så brugeren hører “Tænker…”) mens du kalder Claude.
  4. Kald Claude (via Anthropic REST API eller Bedrock). Brug streaming hvis du vil have delvise svar.
  5. Konvertér Claude-svar til Alexas outputformat (SSML anbefales).
  6. Returnér alexa-response-objektet.

Nedenfor er et koncist Node.js-eksempel (for læsbarhed viser vi én tilgang — direkte fetch til Claude REST; i produktion flyt hemmeligheder til Secrets Manager og tilføj fejlbehandling/caching). Dette bruger node-fetch-stil syntaks (tilgængelig i Node 18+ runtime) og CometAPI's Claude API.

// index.js (AWS Lambda - Node 18+)
import { Handler } from 'aws-lambda';
import fetch from 'node-fetch'; // or global fetch in Node 18+

const CLAUDE_API_URL = process.env.CLAUDE_API_URL || 'https://api.cometapi.com/v1/messages'; // example
const CLAUDE_API_KEY = process.env.CLAUDE_API_KEY; // store in Secrets Manager or Lambda env vars

export const handler = async (event) => {
  // 1. Parse Alexa request
  const alexaRequest = JSON.parse(event.body || JSON.stringify(event));
  const intentName = alexaRequest.request?.intent?.name;
  const userUtterance = alexaRequest.request?.intent?.slots?.userQuery?.value || alexaRequest.request?.intent?.slots?.query?.value;

  // 2. Optional: send progressive response to Alexa (so user gets immediate feedback)
  // (Implementation omitted for brevity; use Alexa Progressive Response API with directive endpoint)

  // 3. Build Claude payload
  const claudePayload = {
    model: "claude-4-opus", // choose model appropriate to your subscription
    messages: [
      { role: "system", content: "You are a helpful assistant for an Alexa skill. Keep responses brief and spoken-friendly." },
      { role: "user", content: userUtterance }
    ],
    max_tokens_to_sample: 800
  };

  // 4. Call Claude (simple non-streaming call example)
  const resp = await fetch(CLAUDE_API_URL, {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
      'x-api-key': CLAUDE_API_KEY
    },
    body: JSON.stringify(claudePayload),
    timeout: 20000 // be mindful of latency; Alexa has timeouts
  });

  if (!resp.ok) {
    console.error('Claude API error', await resp.text());
    return buildAlexaResponse("Sorry, I'm having trouble reaching the assistant right now. Please try again later.");
  }

  const claudeJson = await resp.json();
  // The JSON structure depends on the API or Bedrock wrapper you're using
  const assistantText = claudeJson?.completion || claudeJson?.output?.[0]?.content || extractTextFromClaude(claudeJson);

  // 5. Convert to SSML (shorten if needed)
  const ssml = `<speak>${sanitizeForSSML(assistantText)}</speak>`;

  // 6. Return Alexa response
  return {
    statusCode: 200,
    body: JSON.stringify({
      version: "1.0",
      response: {
        outputSpeech: {
          type: "SSML",
          ssml
        },
        shouldEndSession: false
      }
    })
  };
};

function buildAlexaResponse(text) {
  return {
    statusCode: 200,
    body: JSON.stringify({
      version: "1.0",
      response: {
        outputSpeech: { type: "PlainText", text },
        shouldEndSession: true
      }
    })
  };
}

function sanitizeForSSML(text) {
  return text.replace(/&/g, '&amp;').replace(/</g, '&lt;').replace(/>/g, '&gt;');
}

function extractTextFromClaude(json) {
  // implement mapping from Claude API response to string
  if (json?.output && Array.isArray(json.output)) {
    return json.output.map(o => o.content).join("\n");
  }
  return (json?.completion || '') + '';
}

Bemærk: De faktiske Claude API-felter og endpoint-navne kan variere (Anthropics dokumentation viser messages API'er og streamingtilstande). Konsultér altid de nyeste Claude-dokumenter for præcise payload-felter og streamingunderstøttelse.

Trin 3 — (Valgfrit men anbefalet) Brug streaming for hurtigere oplevet respons

  • Hvorfor streaming? Streaming lader Alexa begynde at tale delvist output, mens modellen stadig genererer. Det reducerer oplevet latens og forbedrer den konversationelle følelse. Claude understøtter streaming-svar (SSE eller websocket) og har "fine-grained tool streaming" til komplekse operationer. Implementering af streaming kræver en asynkron kanal: Alexa Progressive Response + chunked streaming til klienten eller en SSE-relæ til din Lambda — eller endnu bedre, brug en mellemliggende tjeneste, der kan pushe chunks til enheden.
  • Forbehold: Alexa-platformen pålægger egne timing- og direktivregler. Det typiske mønster er at sende en Progressive Response-direktiv tidligt og derefter, når modellen er færdig, levere den endelige tale. Naturlig realtidsstreaming ind i Alexa-enheden er begrænset af Alexas direktivmodel, så simulér streaming ved at sende progressive svar hyppigt og derefter det endelige svar.

Trin 4 — Map Claude-output til Alexas stemme-UX

  • Hold svar korte og stemmevenlige: Claude kan producere lang tekst — transformér eller afkort for at undgå lange oplæste afsnit. Brug SSML-tags (pauser, betoning) for at forbedre prosodi.
  • Håndtér multi-turn-kontekst: Bevar korte kontekstvinduer (bruger-ID/konversationshistorik), men undgå at lagre hver ytring på serversiden, medmindre det er nødvendigt. Brug session-attributter eller en korttids-hukommelse (DynamoDB med TTL) til opfølgninger.
  • Fejl- og fallbackflows: Hvis Claude fejler eller returnerer usikkert indhold, hav en sikker fallback-besked (“Det kan jeg ikke hjælpe med”) og en rapporterings/logningsvej for analyse.

Hvordan bør du sikre legitimationsoplysninger og beskytte brugerdata?

Hvor skal API-nøgler og hemmeligheder opbevares?

  • AWS Secrets Manager er det anbefalede produktionslager for CometAPI-nøglen og andre tredjepartslegitimationsoplysninger. Giv din Lambda eller backend-tjeneste en IAM-rolle med snæver politik, der kun tillader læsning af den krævede hemmelighed. Rotér nøgler efter en plan og brug automatisk rotation, hvis understøttet.
  • Indlejr ikke nøgler i kildekode eller offentlige repositories. Hvis du bruger miljøvariabler til hurtige prototyper, sørg for at CI/CD-hemmelighedshåndtering erstatter disse værdier i build-pipelines.

Hvordan undgår du at sende PII og følsomme stemmedata?

  • Redigér eller anonymisér enhver personhenførbar information (PII), før du sender tekst til CometAPI. Fjern navne, adresser, kontonumre og data, du ikke ønsker eksponeret.
  • Bed om samtykke, når færdigheden skal behandle følsomme persondata eller ved brug af personlige profilfunktioner (i henhold til Alexa-politik).
  • Opbevaring og logs: tag logs og spor, så audit-processer kan fjerne modelinput på anmodning; implementér opbevaringsvinduer i overensstemmelse med din privatlivspolitik.

Hvordan håndterer du latens og Alexa-brugeroplevelsen?

Hvorfor er progressive svar og timeouts vigtige?

Alexa forventer et svar fra din færdighed inden for ca. 8 sekunder for de fleste interfaces; hvis din backend (og modelkald) overskrider dette vindue, skal du bruge Progressive Response API for at holde brugeren engageret. Progressive svar fortæller brugeren, at færdigheden arbejder (for eksempel “et øjeblik, mens jeg finder svaret”), hvilket markant forbedrer oplevet latens for stemmeinteraktioner. Implementér det progressive svar straks efter, at du modtager intentet, og før det lange LLM-kald.

Kan du streame modeloutput til Alexa?

CometAPI og nogle Claude-varianter understøtter streamingprimitive (token- eller eventstreaming). Alexa-enheder understøtter dog ikke kontinuerlig tokenstreaming på samme måde som web-brugersnit. Den praktiske tilgang er:

  • Brug progressive svar til at publicere korte midlertidige beskeder, mens du genererer det fulde svar.
  • Hvis din backend modtager streamingtokens fra modellen, buffer og vis kun komplette sætninger eller afsnit med regelmæssige intervaller (f.eks. hver 800–1200 ms) som progressive svar, og leverér den endelige konsoliderede TTS, når den er klar. Dette undgår fragmenteret eller mekanisk tale og respekterer Alexas svarmodel.

Design stemmevenlige prompts

Begræns ordrighed på prompt-niveau. Brug en systeminstruktion som:

“Du er en kortfattet Alexa-stemmeassistent. Giv et oplæst svar på højst 30 ord og et kort med en længere opsummering til Alexa-appen.”

Til struktureret output bed modellen om at returnere JSON med speech og card-felter. Pars disse outputs på serversiden og map speech til SSML og card til Alexa companion-kortet. Det reducerer overraskelser og forbedrer TTS-kvalitet.

Kan jeg streame Claude-svar til Alexa, så brugere hører teksten, mens den genereres?

Er streaming understøttet af Claude, og hvordan håndterer Alexa det?

Claude understøtter streaming via Server-Sent Events (SSE), når du sætter stream:true på Messages API — det lader din backend modtage tokens gradvist. Alexa’s afspilningsmodel accepterer imidlertid ikke token-for-token tale direkte fra din backend. Det praktiske mønster er:

  1. Brug Claude-streaming på din backend for at begynde at modtage svaret, mens det stadig genereres.
  2. Mens backenden modtager streaming-chunks, send en eller flere Alexa progressive svar, så brugeren hører “Jeg arbejder på det” eller korte midlertidige beskeder.
  3. Når backenden har en nyttig chunk (eller det fulde svar), syntetisér chunken (SSML) og svar. For meget lange svar bør du overveje at dele svaret op i overskuelige stykker (og brug shouldEndSession tilsvarende).

Vigtige begrænsninger: progressive svar er nyttige, men udvider ikke den maksimale behandlingsperiode; Alexa forventer stadig et samlet svar inden for den tilladte tid. Streaming kan reducere backend-ventetid og forbedre UX, men du skal designe efter Alexas timingmodel.

Anbefalede tekniske og UX-best practices?

Konversationsdesign

  • Hold oplæste svar korte — Alexa-brugere foretrækker koncise svar.
  • Brug SSML til at styre tempo og pauser.
  • Hvis modellen kan stille afklarende spørgsmål, design et lille sæt opfølgende prompts, så dialogen føles naturlig.

Fejltilstande og timeouts

  • Giv graciøse fallbacks, når Claude er langsom/ikke tilgængelig.
  • Hvis dit LLM-kald fejler, brug forhåndstekst eller en kort undskyldning og tilbyd at prøve igen senere.
  • Spor fejl og brugerklager for at iterere hurtigt.

Test

  • Enhedstest intents med Alexa Test Simulator og Virtual Alexa-værktøjer.
  • Load-test din backend for forventede samtidige kald og langhalede stemmesessioner.

Hvilke almindelige faldgruber bør undgås?

  1. At blokere Alexas tidsvindue — overskrid ikke Alexas tidsgrænser; brug progressive svar og stream intelligent.
  2. Læk af hemmeligheder — log aldrig API-nøgler eller indlejr dem i klientkode; brug Secrets Manager.
  3. Overdrevent tokenforbrug — lange konversationshistorikker og ordrige prompts øger omkostninger; beskær og sammenfat.
  4. Politikmismatch — at sende følsomme data til tredjeparts-LLM'er uden klart bruger-samtykke eller politik-kontroller.

Praktiske eksempel-prompts og prompt engineering-tips til Alexa-stemme

Brug en kort systeminstruktion for stemmeegnethed

Eksempel: "Du er en kortfattet, høflig Alexa-stemmeassistent. Hold oplæste svar på ~30 ord; tilbyd at sende længere opsummeringer til Alexa-appen."

Kontroller ordrighed og format til SSML

Bed Claude om at afgive output i få sætninger eller i JSON med speech- og card-felter. Konvertér derefter speech til SSML og card til færdighedens kort. Eksempel på prompt-suffix: "Returnér et JSON-objekt med felterne: 'speech' (kort, til TTS), 'card' (længere tekst til Alexa-appen). Medtag ikke nogen ekstra tekst." Parsning af struktureret output reducerer tvetydighed.

Prompt til opfølgninger og forslag

Opfordr Claude til at slutte med et spørgsmål, når det er passende: "Vil du have, at jeg sender denne opsummering til din Alexa-app?" Det hjælper med at holde stemmeinteraktioner naturlige og opdagelige.

Findes der no-code- eller low-code-alternativer?

Ja — integrationsplatforme som Zapier og AppyPie tilbyder connectors, der kan forbinde Alexa-triggere med Claude-handlinger, hvis du ønsker en hurtig automation eller prototype uden serverkode. Disse værktøjer er bedst til simple workflows, men giver ikke den lave latens eller sikkerhedskontrol, du får med en brugerdefineret backend.

I low-code-alternativer som Zapier, CometAPI kan også hjælpe udviklere.

Konklusion:

At integrere CometAPI’s Claude i en Alexa-færdighed er en attraktiv vej til hurtigt at få adgang til Anthropic-klassen af LLM'er med en enkelt, OpenAI-kompatibel integration. Den tekniske migration er ligetil for teams, der allerede er bekendt med chat-/completion-API'er, og CometAPI’s aggregationsmodel accelererer eksperimentering.

Udviklere kan få adgang til Claude API via CometAPI. For at begynde, udforsk modelkapaciteterne hos CometAPI i Playground og konsulter API-guiden for detaljerede instruktioner. Før adgang skal du sikre, at du er logget ind på CometAPI og har hentet API-nøglen. Com[e](https://www.cometapi.com/?utm_source=agno uted)tAPI tilbyder priser, der er langt lavere end den officielle pris, for at hjælpe dig med integrationen.

Klar til at komme i gang?→ Gratis prøve af Claude APIs!

Læs mere

500+ modeller i én API

Op til 20% rabat