Hvordan legge til Claude i en Alexa-skill

CometAPI
AnnaDec 29, 2025
Hvordan legge til Claude i en Alexa-skill

Talestyrte assistenter drives i økende grad av store språkmodeller. Hvis du vil ta i bruk Anthropics Claude API i en Alexa-ferdighet du vedlikeholder eller bygger, går denne guiden gjennom praktisk arkitektur, konkrete kode­mønstre og driftsmessige hensyn du trenger — fra rask proof‑of‑concept til en produksjonsklar ferdighet.

CometAPI er en API‑aggregasjons­gateway som eksponerer et samlet, OpenAI‑kompatibelt grensesnitt for hundrevis av store språkmodeller (LLM‑er), inkludert Anthropics Claude‑familie (Sonnet, Opus og relaterte varianter). I stedet for å kalle Anthropics API direkte, kan kunder kalle CometAPI‑endepunkter og velge en Claude‑modell ved navn; CometAPI håndterer modellruting, aggregert fakturering og, i mange tilfeller, et forenklet autentiserings- og parametergrensesnitt.

Fra perspektivet til en Alexa‑ferdighet gir det å legge til en Claude‑modell via CometAPI tre praktiske fordeler: (1) rask tilgang til de nyeste Claude‑utgivelsene (Sonnet/Opus‑varianter) uten å måtte skrive om klientkode når modellnavn endres; (2) et konsistent, OpenAI‑stil REST‑grensesnitt som mange SDK‑er allerede støtter; og (3) sentralisert bruksanalyse, struping og prisplaner som kan være enklere å administrere enn flere direkte leverandørkontrakter.

Hva er Claude, og hvorfor legge den til i en Alexa‑ferdighet?

Claude er Anthropics familie av store språkmodeller og konversasjons‑API‑er (Messages API) som utviklere kan kalle fra applikasjonene sine. Claude‑modellene (nylig oppdatert på tvers av Opus/Sonnet/Haiku‑serien, Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, Claude Haiku 4.5) tilbyr høykvalitets naturlig språk­generering, resonnering og spesialiserte agentfunksjoner. Å integrere Claude i en Alexa‑ferdighet lar deg erstatte eller supplere regelbaserte svar med en LLM‑drevet samtalemotor som kan oppsummere, resonere, personalisere eller fungere som en «agent» for komplekse oppgaver.

Hvilke komponenter snakker med hverandre?

På et høyt nivå er integrasjonsmønsteret rett fram: Alexa‑enheten (Echo) sender stemme­input til Alexa Skills‑backend (ferdigheten din). Backend — typisk en AWS Lambda‑funksjon eller en HTTPS‑tjeneste — transformerer brukerens intensjon til en tekstprompt og kaller Claude‑API‑en. Claude‑svaret omgjøres deretter til tale (SSML) og returneres til Alexa for avspilling. Valgfritt kan du bruke strømming, progressive svar eller Agent-/verktøysmønstre for å gjøre opplevelsen mer responsiv og kraftig.

Hvorfor velge Claude?

Claude tilbyr et moderne Messages API (REST + SDK‑er) og støtter strømmende svar (SSE), verktøy-/agent‑støtte (Agent Skills & Model Context Protocol) og modeller i nivåer med ulike kost-/ytelsesprofiler — noe som gjør den velegnet for komplekse konversasjons‑ eller agentiske stemmeopplevelser. Velg Claude hvis du vil ha en sikkerhetsfokusert modell med verktøy for tilkobling til eksterne data og strømmende atferd for lavere opplevd latens.

Hvordan bør du arkitektere en Alexa‑ferdighet som bruker CometAPI’s Claude?

Hvilke overordnede arkitekturer er aktuelle?

Det er to produksjonsklare mønstre du bør vurdere:

1. Direkte Lambda → CometAPI
En Alexa‑ferdighet (typisk støttet av en AWS Lambda‑funksjon) kaller CometAPI’s REST‑endepunkt synkront for hver bruker­omgang. Lambda konstruerer chat/completions‑ eller messages‑payloaden, videresender den til CometAPI, og returnerer modellens tekst til Alexa for TTS/SSML. Dette mønsteret er enkelt og fungerer godt for lav‑ til moderat trafikk og proof‑of‑concepts. Det minimerer komponenter og reduserer derfor steder som kan feile, men det legger rate‑limiting og retry‑logikk i Lambda.

2. Ferdighet → Backend‑tjeneste → CometAPI (anbefales for produksjon)
Alexa‑ferdigheten videresender forespørsler til en dedikert backend‑mikrotjeneste (hostet på Fargate/ECS, EKS eller en autoskalerende EC2‑flåte). Den tjenesten er ansvarlig for:

  • samtaletilstand, kontekstvinduer og oppsummering;
  • token‑ og kostnadsføring samt caching;
  • retries, backoff og circuit breaker‑mekanismer;
  • sikkerhetsfiltrering inn/ut og PII‑redigering;
  • strømming/delvise svar (hvis støttet) og progressive oppdateringer til Alexa.

Dette mønsteret sentraliserer tverrgående hensyn og muliggjør modellruting (f.eks. velg Claude Opus for kompleks resonnering, Sonnet for korte svar). Det er den anbefalte tilnærmingen for team som forventer vekst, regulatoriske krav eller komplekse telemetribehov.

Hvordan samsvarer Alexas stemmelivssyklus med et CometAPI Claude‑kall?

  1. Brukeren snakker → Alexa‑enheten utfører ASR og sender en IntentRequest til ferdigheten din (Lambda eller webhook).
  2. Ferdigheten din henter tekst og øktkontekst (lokale, enhetskapabiliteter, bruker‑opt‑ins).
  3. Koden din forbereder en prompt (system + samtaleomganger + brukeromgang). For stemme, foretrekk en kort system­instruksjon som begrenser ordrikdom.
  4. Tjenesten din kaller CometAPI — enten et OpenAI‑kompatibelt chat/completions‑endepunkt eller et CometAPI‑spesifikt messages‑endepunkt — og velger mål‑Claude‑modell. Backend mottar et tekst‑ eller strukturert svar.
  5. Ferdigheten din konverterer teksten til SSML/kort og returnerer Alexa‑svaret. For lange svar, gi en kort opplest oppsummering og send full tekst til Alexa‑appen som et kort.
  6. Overvåking og kostnadsføring: korreler Alexa‑forespørsel‑ID med CometAPI‑forespørsels‑ID‑er og modellens token‑bruksmetrikker for observabilitet.

Hva er de konkrete trinnene for å implementere Claude i en Alexa‑ferdighet (ende‑til‑ende)?

Nedenfor er en praktisk steg‑for‑steg‑guide pluss en eksempel‑Node.js‑Lambda‑handler for å komme i gang.

Trinn 1 — Opprett Alexa‑ferdigheten og interaksjonsmodellen

  1. I Alexa Developer Console: opprett en Custom‑ferdighet.

  2. Definer

    Intents

    (f.eks.,

    OpenChatIntent

    ,

    FollowUpIntent

    ,

    StopIntent

    ) og eksempeluttalelser. For eksempel:

    • OpenChatIntent‑uttalelser: «start en samtale», «spør Claude», «chat med AI».

  3. Sett Endpoint til din AWS Lambda ARN (eller HTTPS‑endepunkt). Lagre og bygg modellen. Se Alexa REST‑API‑er og dokumentasjon for full veiledning.

Trinn 2 — Implementer Lambda‑backend

Overordnet flyt i Lambda:

  1. Motta Alexa‑forespørsel (JSON).
  2. Hent brukeruttalelse og øktdata.
  3. Send eventuelt et progressivt Alexa‑svar (slik at brukeren hører «Tenker…») mens du kaller Claude.
  4. Kall Claude (via Anthropic REST API eller Bedrock). Bruk strømming hvis du vil ha delvise svar.
  5. Konverter Claude‑svaret til Alexas outputformat (SSML anbefales).
  6. Returner alexa‑responsobjektet.

Nedenfor er et konsist Node.js‑eksempel (for lesbarhet viser vi én tilnærming — direkte fetch til Claude REST; i produksjon flytt hemmeligheter til Secrets Manager og legg til feil­håndtering/caching). Dette bruker node-fetch‑stil syntaks (tilgjengelig 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 || '') + '';
}

Merk: Faktiske Claude‑API‑felt og endepunktnavn kan avvike (Anthropics dokumentasjon viser messages‑API‑er og strømmemoduser). Konsulter alltid de mest oppdaterte Claude‑dokumentene for eksakte payload‑felt og støtte for strømming.

Trinn 3 — (valgfritt, men anbefales) Bruk strømming for raskere opplevd respons

  • Hvorfor strømming? Strømming lar Alexa begynne å lese delvis output mens modellen fortsatt genererer. Dette reduserer opplevd latens og forbedrer den konversasjonelle følelsen. Claude støtter strømmende svar (SSE eller websocket) og har «finmasket verktøystrømming» for komplekse operasjoner. Implementering av strømming krever en asynkron kanal: Alexa Progressive Response + oppstykket strømming til klienten eller en SSE‑relé til Lambda, eller enda bedre, bruk en mellomliggende tjeneste som kan sende biter til enheten.
  • Forbehold: Alexa‑plattformen pålegger egne tids- og direktivregler. Typisk mønster er å sende en Progressive Response‑direktiv tidlig, og så når modellen er ferdig, levere endelig taleoutput. Native sanntidsstrømming inn i Alexa‑enheten er begrenset av Alexas direktivmodell, så simuler strømming ved å sende progressive svar hyppig og deretter den endelige responsen.

Trinn 4 — Kartlegg Claude‑output til Alexa‑stemme‑UX

  • Hold svar korte og stemmevennlige: Claude kan produsere lang tekst — transformer eller trunker for å unngå lange oppleste avsnitt. Bruk SSML‑tagger (pauser, betoning) for å forbedre prosodi.
  • Håndter fleromgangskontekst: Bevar korte kontekstvinduer (bruker‑ID/samtalehistorikk), men unngå å lagre hver uttalelse på serveren med mindre nødvendig. Bruk sesjonsattributter eller en korttidsminne‑store (DynamoDB med TTL) for oppfølginger.
  • Feil- og fallback‑flyter: Hvis Claude feiler eller returnerer usikkert innhold, ha en trygg fallback‑melding («Jeg kan ikke hjelpe med det») og en rapporterings-/loggsti for analyse.

Hvordan sikre nøkler og beskytte brukerdata?

Hvor lagre API‑nøkler og hemmeligheter?

  • AWS Secrets Manager er den anbefalte produksjonslagringen for CometAPI‑nøkkelen og andre tredjepartslegitimasjon. Gi Lambda eller backend‑tjenesten din en IAM‑rolle med en snever policy som tillater lesing kun av nødvendig hemmelighet. Roter nøkler etter en plan og bruk automatisert rotasjon hvis støttet.
  • Ikke legg inn nøkler i kildekode eller offentlige repoer. Hvis du bruker miljøvariabler for raske prototyper, sørg for at CI/CD‑hemmelighetsstyring erstatter disse verdiene i bygg‑pipeliner.

Hvordan unngå å sende PII og sensitiv stemmedata?

  • Rediger bort eller anonymiser all personidentifiserbar informasjon (PII) før du sender tekst til CometAPI. Fjern navn, adresser, kontonumre og data du ikke vil eksponere.
  • Be om samtykke når ferdigheten må behandle sensitiv persondata eller når du bruker personlige profilfunksjoner (i henhold til Alexa‑policy).
  • Bevaring og logger: merk logger og spor slik at revisjonsprosesser kan fjerne modellinput på forespørsel; implementer oppbevaringsvinduer som er i tråd med personvernerklæringen din.

Hvordan håndtere latens og Alexa‑brukeropplevelsen?

Hvorfor er progressive svar og tidsavbrudd viktige?

Alexa forventer et svar fra ferdigheten din innen omtrent 8 sekunder for de fleste grensesnitt; hvis backend (og modellkallet) overskrider det vinduet, må du bruke Progressive Response‑API for å holde brukeren engasjert. Progressive svar forteller brukeren at ferdigheten jobber (for eksempel «et øyeblikk mens jeg finner svaret»), noe som forbedrer opplevd latens for stemmeinteraksjoner betydelig. Implementer progressive svar umiddelbart etter at du mottar intensjonen og før det lange LLM‑kallet.

Kan du strømme modelloutput til Alexa?

CometAPI og noen Claude‑varianter støtter strømming (token‑ eller event‑strømming). Men Alexa‑enheter støtter ikke kontinuerlig token‑strømming på samme måte som web‑UI‑er. Den praktiske tilnærmingen er:

  • Bruk progressive svar for å publisere korte midlertidige meldinger mens du genererer fullstendig svar.
  • Hvis backend mottar strømmende tokens fra modellen, buffre og vis kun fullstendige setninger eller avsnitt med jevne intervaller (f.eks. hver 800–1200 ms) som progressive svar, og leverer til slutt konsolidert TTS når klart. Dette unngår fragmentert eller robotisk tale og respekterer Alexas responsmodell.

Design stemmevennlige prompter

Begrens ordrikdom på prompt‑nivå. Bruk en systeminstruksjon som:

«Du er en konsis Alexa‑stemmeassistent. Gi et opplest svar på maks 30 ord og et kort med en lengre oppsummering i Alexa‑appen.»

For strukturert output, be modellen returnere JSON med feltene speech og card. Pars disse outputene på serveren og map speech til SSML og card til kortet i Alexa‑appen. Dette reduserer overraskelser og forbedrer TTS‑kvalitet.

Kan jeg strømme Claude‑svar til Alexa slik at brukere hører tekst mens den genereres?

Er strømming støttet av Claude, og hvordan håndterer Alexa det?

Claude støtter strømming via Server‑Sent Events (SSE) når du setter stream:true på Messages‑API‑et — det lar backend motta tokens trinnvis. Men Alexas avspillingsmodell aksepterer ikke token‑for‑token‑tale direkte fra backend. Den praktiske tilnærmingen er:

  1. Bruk Claude‑strømming på backend for å begynne å motta svaret mens det fortsatt genereres.
  2. Mens backend mottar strømmende biter, send én eller flere progressive Alexa‑svar slik at brukeren hører «Jeg jobber med det» eller korte midlertidige meldinger.
  3. Når backend har en nyttig bit (eller hele svaret), syntetiser biten (SSML) og svar. For svært lange svar, vurder å dele opp svaret i håndterbare deler (og bruk shouldEndSession der det passer).

Viktige begrensninger: progressive svar er nyttige, men de forlenger ikke det maksimale prosesseringsvinduet; Alexa forventer fortsatt et total­svar innen den tillatte tiden. Strømming kan redusere backend‑ventetid og forbedre UX, men du må designe rundt Alexas tidsmodell.

Anbefalte ingeniør‑ og UX‑praksiser

Samtaledesign

  • Hold oppleste svar korte — Alexa‑brukere foretrekker konsise svar.
  • Bruk SSML for å styre tempo og pauser.
  • Hvis modellen kan stille avklarende spørsmål, design et lite sett med oppfølginger slik at dialogen føles naturlig.

Feiltilstander og tidsavbrudd

  • Tilby grasiøse fallbacks når Claude er treg/ikke tilgjengelig.
  • Hvis LLM‑kallet feiler, bruk forhåndslaget innhold eller en kort unnskyldning og tilby å prøve igjen senere.
  • Spor feil og brukerklager for å iterere raskt.

Testing

  • Enhetstest intents med Alexa Test Simulator og Virtual Alexa‑verktøy.
  • Lasttest backend for forventede samtidige kall og langhale‑stemmesesjoner.

Vanlige fallgruver å unngå?

  1. Blokkere Alexas tidsvindu — ikke overskrid Alexas tidsgrenser; bruk progressive svar og strøm intelligent.
  2. Lekke hemmeligheter — logg aldri API‑nøkler eller bygg dem inn i klientkode; bruk Secrets Manager.
  3. Overdrevent tokenforbruk — lange samtalehistorikker og ordrike prompter øker kostnaden; beskjær og oppsummer.
  4. Policy‑mismatch — send ikke sensitiv data til tredjeparts LLM‑er uten klart bruker­s samtykke eller policy‑sjekker.

Praktiske eksempelprompter og prompt‑teknikker for Alexa‑stemme

Bruk en kort systeminstruksjon for stemmeegnethet

Eksempel: «Du er en konsis, høflig Alexa‑stemmeassistent. Hold oppleste svar til ~30 ord; tilby å sende lengre oppsummeringer til Alexa‑appen.»

Kontroller ordrikdom og format for SSML

Be Claude om å gi output i et lite antall setninger eller i JSON med feltene ‘speech’ og ‘card’. Konverter deretter ‘speech’ til SSML og ‘card’ til Alexa‑kortet. Eksempel prompt‑suffiks: «Returner et JSON‑objekt med feltene: ‘speech’ (kort, for TTS), ‘card’ (lengre tekst for Alexa‑appen). Ikke inkluder ekstra tekst.» Parsing av strukturert output reduserer tvetydighet.

Be om oppfølgingsspørsmål og forslag

Oppmuntre Claude til å avslutte med et spørsmål når det er passende: «Vil du at jeg skal sende denne oppsummeringen til Alexa‑appen din?» Det bidrar til at stemmeinteraksjoner føles naturlige og oppdagbare.

Finnes det no‑code‑ eller low‑code‑alternativer?

Ja — integrasjonsplattformer som Zapier og AppyPie tilbyr koblinger for å knytte Alexa‑triggere til Claude‑handlinger hvis du vil ha en rask automatisering eller prototype uten serverkode. Disse verktøyene passer best for enkle arbeidsflyter, men gir ikke den lave latenstiden eller sikkerhetskontrollen du får med en tilpasset backend.

I low‑code‑alternativer som Zapier, CometAPI kan også hjelpe utviklere.

Konklusjon:

Å integrere CometAPI’s Claude i en Alexa‑ferdighet er en attraktiv vei for raskt å få tilgang til Anthropic‑klasse LLM‑er med en enkelt, OpenAI‑kompatibel integrasjon. Den tekniske migreringen er rett fram for team som allerede er kjent med chat/completion‑API‑er, og CometAPI’s aggregasjonsmodell akselererer eksperimentering.

Utviklere kan få tilgang til Claude‑API via CometAPI. For å begynne, utforsk modellkapabilitetene til CometAPI i Playground og se API‑guiden for detaljerte instruksjoner. Før tilgang, sørg for at du er logget inn på CometAPI og har hentet API‑nøkkelen. Com[e](https://www.cometapi.com/?utm_source=agno uted)tAPI tilbyr en pris langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg å integrere.

Klar til å begynne?→ Gratis prøve av Claude API‑er!

Les mer

500+ modeller i ett API

Opptil 20 % rabatt