Alexa becerisine Claude nasıl eklenir?

Sesli asistanlar giderek daha fazla büyük dil modelleri tarafından destekleniyor. Eğer Anthropic’in Claude API’sini yönettiğiniz veya oluşturduğunuz bir Alexa becerisine entegre etmek istiyorsanız, bu kılavuz hızlı bir kavram kanıtından üretim kalitesinde bir beceriye kadar ihtiyaç duyacağınız pratik mimariyi, somut kod desenlerini ve operasyonel hususları ele alır.

CometAPI, Anthropic’in Claude ailesi (Sonnet, Opus ve ilgili varyantlar) dahil yüzlerce büyük dil modeline (LLM) tek birleştirilmiş, OpenAI ile uyumlu bir yüzey sunan bir API-toplama ağ geçididir. Anthropic’in API’sini doğrudan çağırmak yerine, müşteriler CometAPI uç noktalarını çağırabilir ve model adını seçerek bir Claude modeli kullanabilir; CometAPI model yönlendirmesini, faturalama toplamayı ve çoğu durumda basitleştirilmiş kimlik doğrulama ile parametre yüzeyini yönetir.

Bir Alexa becerisi perspektifinden bakıldığında, CometAPI üzerinden bir Claude modeli eklemek üç pratik fayda sağlar: (1) model adları değiştiğinde istemci kodunu yeniden yazmadan en son Claude sürümlerine (Sonnet / Opus varyantları) hızlı erişim; (2) birçok SDK’nın zaten desteklediği tutarlı, OpenAI tarzı REST yüzeyi; ve (3) birden fazla doğrudan satıcı sözleşmesi yerine daha kolay yönetilebilen merkezi kullanım analitiği, hız sınırlama ve fiyatlandırma planları.

Claude nedir ve neden bir Alexa becerisine eklersiniz?

Claude, geliştiricilerin uygulamalarından çağırabildiği Anthropic’in büyük dil modeli ailesi ve sohbet API’leridir (Messages API). Claude modelleri (Opus/Sonnet/Haiku serisi genelinde yakın zamanda güncellendi, Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, Claude Haiku 4.5) yüksek kaliteli doğal dil üretimi, akıl yürütme ve özel ajan yetenekleri sağlar. Claude’u bir Alexa becerisine entegre etmek, kural tabanlı yanıtları özetleme, akıl yürütme, kişiselleştirme veya karmaşık görevler için bir “ajan” olarak hareket edebilen LLM güdümlü bir sohbet beynine dönüştürmenize veya bunları güçlendirmenize olanak tanır.

Hangi bileşenler birbirleriyle iletişim kurar?

Yüksek seviyede entegrasyon deseni basittir: Alexa cihazı (Echo) ses girdiğini Alexa Skills arka ucuna (beceriniz) gönderir. Arka ucunuz — tipik olarak bir AWS Lambda işlevi veya bir HTTPS servis — kullanıcının niyetini metin istemine dönüştürür ve Claude API’sini çağırır. Claude yanıtı daha sonra konuşmaya (SSML) çevrilir ve Alexa’ya oynatma için geri gönderilir. İsteğe bağlı olarak, deneyimi daha duyarlı ve güçlü kılmak için akış, kademeli yanıtlar veya Ajan/Araç desenleri kullanabilirsiniz.

Neden Claude’u seçmelisiniz?

Claude modern bir Messages API’si (REST + SDK’lar) sunar ve akış yanıtlarını (SSE), araçlar/ajan desteğini (Agent Skills & Model Context Protocol) ve maliyet/performans profilleri değişen katmanlı modelleri destekler — karmaşık sohbet veya ajansal ses deneyimleri için son derece uygundur. Dış verilere bağlanma ve düşük algılanan gecikme için akış davranışı sağlayan, güvenliğe odaklı bir model istiyorsanız Claude’u kullanın.

CometAPI’nin Claude’unu kullanan bir Alexa becerisini nasıl kurgulamalısınız?

Hangi üst düzey mimariler uygulanabilir?

1. Doğrudan Lambda → CometAPI
Bir Alexa becerisi (genellikle bir AWS Lambda işlevi tarafından desteklenir) her kullanıcı dönüşü için CometAPI’nin REST uç noktasını eşzamanlı olarak çağırır. Lambda, sohbet tamamlama / mesajlar yükünü oluşturur, CometAPI’ye iletir ve modelin metnini TTS/SSML için Alexa’ya döndürür. Bu desen basittir ve düşük-orta trafik ile kavram kanıtları için iyi çalışır. Bileşenleri en aza indirerek arızalanma noktalarını azaltır, ancak hız sınırı ve yeniden deneme mantığını Lambda’ya yükler.

2. Beceri → Arka uç servis → CometAPI (üretim için önerilir)
Alexa becerisi istekleri özel bir arka uç mikroservisine (Fargate/ECS, EKS veya otomatik ölçeklenen bir EC2 filosu üzerinde barındırılan) iletir. Bu servis aşağıdakilerden sorumludur:

sohbet durumu, bağlam pencereleri ve özetleme;
token/maliyet hesaplama ve önbellekleme;
yeniden denemeler, geri çekilme ve devre kesme;
giriş/çıkış güvenlik filtreleme ve PII gizleme;
akış/kısmi yanıtlar (destekleniyorsa) ve Alexa’ya kademeli güncellemeler.

Bu desen çapraz kesen endişeleri merkezileştirir ve model yönlendirme mantığını etkinleştirir (ör., karmaşık akıl yürütme için Claude Opus, kısa yanıtlar için Sonnet seçilir). Büyümeyi, düzenleyici gereksinimleri veya karmaşık telemetri ihtiyaçlarını bekleyen ekipler için önerilen yaklaşımdır.

Alexa’nın ses yaşam döngüsü bir CometAPI Claude çağrısına nasıl eşlenir?

Kullanıcı konuşur → Alexa cihazı ASR gerçekleştirir ve becerinize (Lambda veya webhook) bir IntentRequest gönderir.
Beceriniz metni ve oturum bağlamını çıkarır (yerel ayar, cihaz yetenekleri, kullanıcı izinleri).
Kodunuz bir istem hazırlar (sistem + konuşma dönüşleri + kullanıcı dönüşü). Ses için, söz kesmeyen kısa bir sistem talimatını tercih edin.
Servisiniz CometAPI’yi çağırır — ya OpenAI ile uyumlu chat/completions uç noktası ya da CometAPI’ye özgü messages uç noktası — hedef Claude modelini seçerek. Arka uç metin veya yapılandırılmış bir yanıt alır.
Beceriniz metni SSML / kartlara dönüştürür ve Alexa yanıtını döndürür. Uzun yanıtlar için, kısa bir konuşmalı özet verin ve tam metni Alexa eşlik uygulamasına kart olarak gönderin.
İzleme & maliyet hesaplama: Alexa istek kimliğini CometAPI istek kimlikleri ve model token kullanım metrikleriyle gözlemlenebilirlik için ilişkilendirin.

Claude’u bir Alexa becerisine (uçtan uca) uygulamanın somut adımları nelerdir?

Aşağıda pratik bir adım adım kılavuz ve başlamanız için bir örnek Node.js Lambda işleyici yer alıyor.

Adım 1 — Alexa becerisini ve etkileşim modelini oluşturun

Alexa Geliştirici Konsolu’nda: Özel bir beceri oluşturun.

Niyetleri

tanımlayın (ör.,

OpenChatIntent

FollowUpIntent

StopIntent

) ve örnek söylemler. Örneğin:

OpenChatIntent söylemleri: “sohbet başlat”, “Claude’a sor”, “yapay zekayla sohbet et”.

Endpoint’i AWS Lambda ARN’nize (veya HTTPS uç noktasına) ayarlayın. Modeli kaydedin ve derleyin. Tam kılavuz için Alexa REST API’lerine ve dokümantasyona bakın.

Adım 2 — Lambda arka ucunu uygulayın

Lambda içindeki yüksek seviyeli akış:

Alexa isteğini (JSON) alın.
Kullanıcı söylemini ve oturum verilerini çıkarın.
Claude’u çağırırken Alexa’ya kademeli bir yanıt gönderin (kullanıcı “Düşünüyorum…” duysun) — isteğe bağlı.
Claude’u çağırın (Anthropic REST API veya Bedrock üzerinden). Kısmi yanıtlar istiyorsanız akışı kullanın.
Claude yanıtını Alexa çıktı formatına dönüştürün (SSML önerilir).
alexa yanıt nesnesini döndürün.

Aşağıda özlü bir Node.js örneği var (okunabilirlik için tek bir yaklaşım gösteriyoruz — doğrudan Claude REST’e fetch; üretimde gizli bilgileri Secrets Manager’a taşıyın ve hata işleme/önbellekleme ekleyin). Bu, node-fetch stilinde söz dizimi kullanır (Node 18+ çalışma zamanlarında mevcuttur) ve CometAPI’nin Claude API’sini kullanır.

/* code block left unchanged */

Not: Gerçek Claude API alanları ve uç nokta adları farklı olabilir (Anthropic’in dokümanları messages API’lerini ve akış modlarını gösterir). Her zaman en güncel Claude dokümanlarına bakarak tam yük alanlarını ve akış desteğini doğrulayın.

Adım 3 — (İsteğe bağlı ancak önerilir) Daha hızlı algılanan yanıt için akış kullanın

Neden akış? Akış, model hâlâ üretim yaparken Alexa’nın kısmi çıktıyı konuşmaya başlamasına izin verir. Bu, gecikme algısını azaltır ve sohbet hissini iyileştirir. Claude akış yanıtlarını (SSE veya websocket) destekler ve karmaşık işlemler için “ince taneli araç akışı” sunar. Akış uygulamak, asenkron bir kanal gerektirir: Alexa Kademeli Yanıt + istemciye parça akışı veya Lambda’nıza bir SSE aracısı; ya da cihazına parçaları itebilen bir ara servis kullanın.
Uyarı: Alexa platformu kendi zamanlama ve direktif kurallarını uygular. Tipik desen, erken bir Kademeli Yanıt direktifi göndermek, ardından model tamamladığında nihai konuşma çıktısını sağlamaktır. Alexa cihazına doğal gerçek zamanlı token akışı, Alexa’nın direktif modeli tarafından kısıtlandığından, sık kademeli yanıtlar göndererek akışı simüle edin ve ardından nihai yanıtı verin.

Adım 4 — Claude çıktısını Alexa ses UX’ine eşleyin

Yanıtları kısa ve ses dostu tutun: Claude uzun biçimli metin üretebilir — uzun konuşulan paragraflardan kaçınmak için dönüştürün veya kısaltın. Prosodiyi iyileştirmek için SSML etiketlerini (duraklar, vurgu) kullanın.
Çok turlu bağlamı yönetin: Kısa bağlam pencerelerini (kullanıcı kimliği / konuşma geçmişi) koruyun ancak gerekli olmadıkça her söylemi sunucu tarafında saklamaktan kaçının. Takipler için oturum öznitelikleri veya kısa süreli bir bellek deposu (TTL’li DynamoDB) kullanın.
Hata ve geri dönüş akışları: Claude başarısız olursa veya güvenli olmayan içerik döndürürse, güvenli bir geri dönüş mesajınız (“Bunda yardımcı olamam”) olsun ve analiz için raporlama/günlükleme yolu sağlayın.

Kimlik bilgilerini nasıl güvence altına alır ve kullanıcı verilerini nasıl korursunuz?

API anahtarları ve gizli bilgiler nerede saklanmalı?

AWS Secrets Manager, CometAPI anahtarı ve diğer üçüncü taraf kimlik bilgileri için önerilen üretim deposudur. Lambda’nıza veya arka uç servisinize yalnızca gerekli gizliyi okumaya izin veren dar bir politika ile bir IAM rolü verin. Anahtarları bir plan dahilinde döndürün ve destekleniyorsa otomatik döndürmeyi kullanın.
Anahtarları kaynak koduna veya herkese açık depolara gömmeyin. Hızlı prototipler için ortam değişkenleri kullanıyorsanız, CI/CD gizli yönetiminin derleme hatlarında bu değerleri değiştirdiğinden emin olun.

Kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri (PII) ve hassas ses verilerini göndermemeyi nasıl sağlarsınız?

Gizleyin veya anonimleştirin: CometAPI’ye metin göndermeden önce kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri (PII) gizleyin. İsimleri, adresleri, hesap numaralarını ve ifşa etmek istemeyeceğiniz tüm verileri kaldırın.
Onay isteyin: Beceri hassas kişisel verileri işleyecekse veya kişisel profil özelliklerini kullanacaksa (Alexa politikasına göre).
Saklama & günlükler: Günlükleri ve izleri etiketleyin ki denetim süreçleri, model girdilerini talep üzerine kaldırabilsin; gizlilik politikanızla uyumlu tutma pencereleri uygulayın.

Gecikmeyi ve Alexa kullanıcı deneyimini nasıl yönetirsiniz?

Kademeli yanıtlar ve zaman aşımı neden önemlidir?

Alexa, çoğu arayüz için becerinizden yaklaşık 8 saniye içinde yanıt bekler; arka ucunuz (ve model çağrınız) bu pencereyi aşacaksa, kullanıcıyı meşgul tutmak için Kademeli Yanıt API’sini kullanmalısınız. Kademeli yanıtlar, becerinin çalıştığını kullanıcıya söyler (örneğin, “yanıtı getirirken bir an lütfen”), bu da ses etkileşimlerinde algılanan gecikmeyi önemli ölçüde iyileştirir. Kademeli yanıtı niyeti alır almaz ve uzun LLM çağrısından önce uygulayın.

Model çıktısını Alexa’ya akışla iletebilir misiniz?

CometAPI ve bazı Claude varyantları akış ilkel mantıklarını (token veya olay akışı) destekler. Ancak, Alexa cihazları web arayüzlerindeki gibi sürekli token akışını doğrudan arka uçtan kabul etmez. Pratik yaklaşım şudur:

Kademeli yanıtlar kullanarak model tam yanıt üretirken kısa ara mesajlar yayınlayın.
Arka ucunuz modelden akış tokenları alıyorsa, yalnızca tamamlanmış cümleleri veya paragrafları düzenli aralıklarla (ör., her 800–1200 ms) kademeli yanıtlar olarak yüzeye çıkarın ve hazır olduğunda nihai konsolide TTS’yi teslim edin. Bu, parçalanmış veya mekanik konuşmayı önler ve Alexa’nın yanıt modeline uygun kalır.

Ses dostu istemler tasarlayın

Verbosity’i istem düzeyinde sınırlayın. Şu gibi bir sistem talimatı kullanın:

“Siz özlü bir Alexa sesli asistansınız. 30 kelimeyi aşmayan konuşmalı bir yanıt ve Alexa uygulaması için daha uzun bir özet içeren bir kart sağlayın.”

Yapılandırılmış çıktı için, modelden speech ve card alanlarına sahip JSON döndürmesini isteyin. Bu çıktıları sunucu tarafında ayrıştırın ve speech’i SSML’ye, card’ı Alexa eşlik kartına eşleyin. Bu, sürprizleri azaltır ve TTS kalitesini iyileştirir.

Claude yanıtlarını Alexa’ya, metin üretilirken kullanıcıların duyacağı şekilde akışla iletebilir miyim?

Akış Claude tarafından destekleniyor mu ve Alexa bunu nasıl ele alıyor?

Claude, Messages API’de stream:true ayarlandığında Server-Sent Events (SSE) ile akışı destekler — bu, arka ucunuzun yanıtı artımlı olarak almasına izin verir. Ancak Alexa’nın cihaz oynatma modeli, arka ucunuzdan sırayla token bazlı konuşmayı kabul etmez. Pratik desen:

Arka ucunuzda Claude akışını kullanarak yanıt hâlâ üretilirken parçaları almaya başlayın.
Arka uç akış parçaları alırken, kullanıcı “Üzerinde çalışıyorum” veya kısa ara mesajlar duysun diye bir veya birden fazla Alexa kademeli yanıtı gönderin.
Arka uç yararlı bir parça (veya tam yanıt) aldığında, parçayı (SSML) sentezleyin ve yanıtlayın. Çok uzun yanıtlarda, yanıtı sindirilebilir parçalara ayırmayı düşünün (ve shouldEndSession’ı uygun şekilde kullanın).

Önemli kısıtlar: kademeli yanıtlar faydalıdır ancak maksimum işlem penceresini uzatmaz; Alexa yine de izin verilen süre içinde genel bir yanıt bekler. Akış arka uç bekleme süresini azaltabilir ve UX’i iyileştirebilir, ancak Alexa’nın zamanlama modeline göre tasarlamalısınız.

Önerilen mühendislik ve UX en iyi uygulamaları?

Sohbet tasarımı

Konuşmalı yanıtları kısa tutun — Alexa kullanıcıları özlü yanıtları tercih eder.
Zamanlamayı ve duraklamaları kontrol etmek için SSML kullanın.
Model açıklayıcı sorular sorabilecekse, diyaloğun doğal hissettirmesi için küçük bir takip istemleri seti tasarlayın.

Hata kipleri ve zaman aşımı

Claude yavaş/erişilemez olduğunda zarif geri dönüşler sağlayın.
LLM çağrınız başarısız olursa, hazır içerik veya kısa bir özür kullanın ve daha sonra tekrar denemeyi teklif edin.
Hataları ve kullanıcı şikayetlerini izleyin, hızlı iterasyon yapın.

Test

Alexa Test Simülatörü ve Virtual Alexa araçlarıyla niyetleri birim test edin.
Arka ucunuzu beklenen eşzamanlı çağrılar ve uzun kuyruk ses oturumları için yük testinden geçirin.

Kaçınılması gereken yaygın tuzaklar nelerdir?

Alexa’nın zaman penceresini bloklamak — Alexa’nın zaman sınırlarını aşmayın; kademeli yanıtları kullanın ve akıllıca akış uygulayın.
Gizli bilgilerin sızması — API anahtarlarını asla günlüğe yazmayın veya istemci koduna gömmeyin; Secrets Manager kullanın.
Aşırı token kullanımı — uzun sohbet geçmişleri ve fazla kelimeli istemler maliyeti artırır; budayın ve özetleyin.
Politika uyumsuzluğu — açık kullanıcı onayı veya politika kontrolleri olmadan hassas verileri üçüncü taraf LLM’lere göndermek.

Alexa ses için pratik örnek istemler ve istem mühendisliği ipuçları

Ses uygunluğu için kısa bir sistem talimatı kullanın

Örnek: "Siz nazik ve özlü bir Alexa sesli asistansınız. Konuşmalı yanıtları ~30 kelimeyle sınırlayın; daha uzun özetleri Alexa uygulamasına göndermeyi teklif edin."

SSML için kelimeliği ve formatı kontrol edin

Modelden az sayıda cümle üretmesini veya speech ve card alanlarına sahip JSON döndürmesini isteyin. Ardından speech’i SSML’ye, card’ı Alexa uygulaması kartına dönüştürün. Örnek istem eki: "Yalnızca 'speech' (TTS için kısa) ve 'card' (Alexa uygulaması için daha uzun metin) alanlarına sahip bir JSON nesnesi döndür. Ekstra metin ekleme." Yapılandırılmış çıktıyı ayrıştırmak belirsizliği azaltır.

Takipler ve öneriler için istem verin

Claude’un uygun olduğunda bir soruyla bitirmesini teşvik edin: "Bu özeti Alexa uygulamanıza göndermemi ister misiniz?" Bu, ses etkileşimlerini doğal ve keşfedilebilir kılar.

Kod yazmadan veya az kodla alternatifler var mı?

Evet — Zapier ve AppyPie gibi entegrasyon platformları, kod yazmadan veya az kodla hızlı otomasyon veya prototip için Alexa tetikleyicilerini Claude eylemlerine bağlamak üzere bağlayıcılar sunar. Bu araçlar basit iş akışları için en iyisidir ancak özel bir arka uçla elde ettiğiniz düşük gecikme veya güvenlik kontrolünü sağlamaz.

Düşük kodlu alternatiflerde Zapier gibi, CometAPI geliştiricilere de yardımcı olabilir.

Sonuç:

CometAPI’nin Claude’unu bir Alexa becerisine entegre etmek, tek bir OpenAI ile uyumlu entegrasyonla Anthropic sınıfı LLM’lere hızla erişmek için çekici bir yoldur. Sohbet/tamamlama API’larına zaten aşina olan ekipler için teknik geçiş basittir ve CometAPI’nin toplama modeli denemeleri hızlandırır.

Geliştiriciler, Claude API’sine CometAPI üzerinden erişebilir. Başlamak için CometAPI’nin Playground alanında model yeteneklerini keşfedin ve ayrıntılı talimatlar için API kılavuzuna başvurun. Erişimden önce, lütfen CometAPI’ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Com[e](https://www.cometapi.com/?utm_source=agno uted)tAPI entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat sunar.

Hazır mısınız?→ Claude API’lerinin ücretsiz denemesi!