如何將 Claude 加入 Alexa 技能

CometAPI
AnnaDec 29, 2025
如何將 Claude 加入 Alexa 技能

語音助理正愈來愈多地由大型語言模型驅動。若你希望在現有或新建的 Alexa 技能中引入 Anthropic 的 Claude API，本指南將從概念驗證到生產級技能，帶你逐步掌握所需的實務架構、具體程式範式與營運考量。

CometAPI 是一個 API 聚合閘道，為數百個大型語言模型（LLM）提供統一且相容 OpenAI 的介面，其中包含 Anthropic 的 Claude 系列（Sonnet、Opus 及相關變體）。使用者無需直接呼叫 Anthropic API，而是透過 CometAPI 端點以名稱選擇 Claude 模型；CometAPI 會處理模型路由、帳單整合，並在多數情況下提供簡化的驗證與參數介面。

從 Alexa 技能的角度，透過 CometAPI 新增 Claude 模型有三項實務優勢：（1）快速存取最新的 Claude 版本（Sonnet / Opus 變體），且當模型名稱變更時無需重寫用戶端程式碼；（2）一致的、OpenAI 風格的 REST 介面，許多 SDK 已原生支援；（3）集中化的使用分析、節流與定價方案，比起多個直接廠商合約更易管理。

什麼是 Claude，為何要把它加到 Alexa 技能中？

Claude 是 Anthropic 的大型語言模型家族與對話式 API（Messages API），開發者可在應用程式中呼叫。Claude 模型（最近在 Opus/Sonnet/Haiku 系列更新，Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5、Claude Haiku 4.5）提供高品質的自然語言生成、推理與專用 Agent 能力。將 Claude 整合進 Alexa 技能，可用 LLM 驅動的「對話大腦」取代或強化既有的規則式回應，支援摘要、推理、個人化或充當處理複雜任務的「Agent」。

系統之間如何互相溝通？

高層次的整合模式很直接：Alexa 裝置（Echo）將語音輸入送到 Alexa Skills 後端（你的技能）。你的後端——通常是 AWS Lambda 函數或 HTTPS 服務——把使用者意圖轉成文字提示並呼叫 Claude API。Claude 的回應接著被轉成語音（SSML）回傳至 Alexa 播放。你也可選擇使用串流、漸進式回應，或 Agent/Tool 模式，讓體驗更即時且更強大。

為什麼選擇 Claude？

Claude 提供現代化的 Messages API（REST + SDK），支援串流回應（SSE）、工具/Agent 支援（Agent Skills & Model Context Protocol），以及分級模型以取得不同的成本/效能配置——非常適合打造複雜的對話式或具 Agent 特性的語音體驗。若你需要安全性導向的模型、具備連接外部資料的工具，以及可降低感知延遲的串流行為，請選用 Claude。

如何為使用 CometAPI 的 Claude 設計 Alexa 技能架構？

可行的高階架構有哪些？

有兩種可達生產級的模式可考慮：

1. 直接 Lambda → CometAPI
Alexa 技能（通常由 AWS Lambda 函數支援）在每個使用者回合同步呼叫 CometAPI 的 REST 端點。Lambda 建構 chat completion / messages 載荷，轉送至 CometAPI，然後將模型文字回傳給 Alexa 進行 TTS/SSML。此模式簡單、適合低至中等流量與概念驗證。它減少元件、降低故障點，但也把速率限制與重試邏輯放進 Lambda。

2. 技能 → 後端服務 → CometAPI（生產環境推薦）
Alexa 技能將請求轉送到專用的後端微服務（部署於 Fargate/ECS、EKS 或可自動擴展的 EC2 叢集）。該服務負責：

  • 會話狀態、上下文視窗與摘要；
  • Token/成本計算與快取；
  • 重試、退避與斷路器；
  • 輸入/輸出安全過濾與 PII 移除；
  • 串流/部分回應（若支援）與向 Alexa 的漸進式更新。

此模式集中管理橫向關注點，並可啟用模型路由邏輯（例如：複雜推理選 Claude Opus，短答選 Sonnet）。若你的團隊預期成長、需遵循法規或需要複雜遙測，此模式為推薦做法。

Alexa 的語音生命週期如何對應到 CometAPI 的 Claude 呼叫？

  1. 使用者說話 → Alexa 裝置執行 ASR，並將 IntentRequest 傳至你的技能（Lambda 或 webhook）。
  2. 你的技能擷取文字與會話上下文（語系、裝置能力、使用者同意）。
  3. 你的程式準備提示（system + 對話歷史 + 使用者此次訊息）。在語音場景，偏好簡短的 system 指示以限制冗長。
  4. 你的服務呼叫 CometAPI —— 使用相容 OpenAI 的 chat/completions 端點或 CometAPI 專用的 messages 端點 —— 並選擇目標 Claude 模型。後端接收文字或結構化回應。
  5. 你的技能將文字轉成 SSML / 卡片，回傳 Alexa 回應。若答案很長，建議提供簡短的語音摘要，並將完整文字推送到 Alexa 應用程式中的卡片。
  6. 監控與成本計算：以 Alexa 請求 ID 對應 CometAPI 請求 ID 與模型 Token 使用量，以提升可觀測性。

實作將 Claude 加入 Alexa 技能（端到端）的具體步驟是什麼？

以下提供實用的分步指南，並附上 Node.js Lambda 範例處理器，助你快速上手。

Step 1 — 建立 Alexa 技能與互動模型

  1. 在 Alexa Developer Console 建立「Custom」技能。

  2. 定義

    Intents

    （例如，

    OpenChatIntent

    ，

    FollowUpIntent

    ，

    StopIntent

    ）與範例話術。例如：

    • OpenChatIntent 話術：「start a chat」、「ask Claude」、「chat with AI」。

  3. 將「Endpoint」設定為你的 AWS Lambda ARN（或 HTTPS 端點）。儲存並建置模型。完整指引請參閱 Alexa REST API 與官方文件。

Step 2 — 實作 Lambda 後端

Lambda 內部的高階流程：

  1. 接收 Alexa 請求（JSON）。
  2. 擷取使用者話術與會話資料。
  3. 可選：先送出 Alexa 的漸進式回應（讓使用者聽到「Thinking…」）再呼叫 Claude。
  4. 呼叫 Claude（透過 Anthropic REST API 或 Bedrock）。若需要部分回應可用串流。
  5. 將 Claude 回應轉成 Alexa 輸出格式（建議使用 SSML）。
  6. 回傳 alexa 回應物件。

以下是一個「精簡」的 Node.js 範例（為求可讀性僅示範一種做法——直接以 fetch 呼叫 Claude REST；在生產環境請將機密移到 Secrets Manager，並加入錯誤處理/快取）。此範例使用 node-fetch 風格語法（適用於 Node 18+ 執行環境）與 CometAPI 的 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 || '') + '';
}

注意：實際的 Claude API 欄位與端點名稱可能不同（Anthropic 文件展示的是 messages API 與串流模式）。請務必參閱最新的 Claude 文件以取得精確的載荷欄位與串流支援。

Step 3 —（可選但建議）使用串流以加快使用者的感知速度

  • 為何要串流？串流讓 Alexa 在模型仍在生成時就能開始說出部分輸出。這能降低感知延遲並提升對話體驗。Claude 支援串流回應（SSE 或 websocket），且針對複雜操作有「細粒度工具串流」。實作串流需要非同步管道：Alexa 的漸進式回應 + 以分塊方式串流到用戶端或 SSE 中繼至你的 Lambda；更佳做法是使用可向裝置推送分塊的中介服務。
  • 注意：Alexa 平台有自身的時間與指令規則。典型模式是在收到 intent 後儘早送出 Progressive Response 指令，待模型完成後再提供最終語音輸出。原生的即時逐 Token 串流進 Alexa 裝置受其指令模型限制，因此以高頻率的漸進式回應模擬串流，最後再送出完整回應。

Step 4 — 將 Claude 輸出對應到 Alexa 的語音體驗

  • 保持答案精簡且適合語音：Claude 可能產生長文——請轉換或截斷，避免冗長的口語段落。使用 SSML 標籤（停頓、強調）以改善韻律。
  • 處理多輪上下文：保留精簡的上下文視窗（使用者 ID／對話歷史），但避免在伺服器端永久保存所有話術。可使用 session attributes 或短期記憶儲存（具 TTL 的 DynamoDB）支援追問。
  • 錯誤與備援流程：若 Claude 失敗或回傳不安全內容，提供安全的備援訊息（例如：「我無法協助處理這個請求」）並建立回報/記錄管道以供分析。

如何保護憑證並守護使用者資料？

憑證與機密該存放在哪裡？

  • AWS Secrets Manager 是在生產環境儲存 CometAPI 金鑰及其他第三方憑證的推薦位置。替你的 Lambda 或後端服務配置 IAM 角色，並以嚴格權限只允許讀取所需的秘密。定期輪替金鑰並在支援時使用自動輪替。
  • 不要將金鑰寫入原始碼或公開版本庫。若原型階段使用環境變數，請確保 CI/CD 的秘密管理會在建置流程中替換這些值。

如何避免傳送 PII 與敏感語音資料？

  • 在送到 CometAPI 前先移除或匿名化任何個人識別資訊（PII）。移除姓名、地址、帳號與任何你不希望外洩的資料。
  • 在技能需處理敏感個人資料或使用個人檔案功能時，依 Alexa 政策先取得使用者同意。
  • 保留與日誌：為日誌與追蹤加上標記，讓稽核流程可依要求刪除模型輸入；實作符合隱私政策的保留週期。

如何管理延遲並優化 Alexa 使用者體驗？

為什麼漸進式回應與逾時很重要？

Alexa 對多數介面期望在約 8 秒內收到技能回應；若你的後端（以及模型呼叫）將超出此時間窗，必須使用 Progressive Response API 讓使用者保持參與。漸進式回應告訴使用者技能正在處理（例如：「請稍等，我正在取得答案」），這能顯著改善語音互動的感知延遲。在接收 intent 後立即送出漸進式回應，然後再進行長耗時的 LLM 呼叫。

能否把模型輸出以串流方式送進 Alexa？

CometAPI 與部分 Claude 變體支援串流原語（逐 Token 或事件串流）。然而，Alexa 裝置不支援像 Web UI 那樣的連續逐 Token 語音播放。實務做法是：

  • 使用漸進式回應，在生成完整答案期間發布簡短的中繼訊息。
  • 若後端從模型接收串流 Token，請緩衝並僅在固定間隔（例如每 800–1200 毫秒）提供完整句子或段落作為漸進式回應，並在完成時送出整合後的最終 TTS。這能避免斷裂或機械式的語音，並符合 Alexa 的回應模型。

設計適合語音的提示詞

在提示層面限制冗長。使用類似的 system 指示：

「你是精簡的 Alexa 語音助理。提供不超過 30 個字的口語答案，並在 Alexa 應用程式中推送較長的摘要卡片。」

對於結構化輸出，可要求模型回傳含有 speech 與 card 欄位的 JSON。於伺服器端解析，將 speech 映射到 SSML、card 映射到 Alexa 伴隨應用程式的卡片。這能降低不確定性並提升 TTS 品質。

我能否讓使用者在生成過程中即時聽到 Claude 的回應？

Claude 是否支援串流，Alexa 又如何處理？

Claude 在 Messages API 設定 stream:true 時支援 Server-Sent Events（SSE）串流，讓你的後端可逐步接收 Token。然而，Alexa 的播放模型不接受從後端逐 Token 的即時語音。實務模式是：

  1. 在後端使用 Claude 串流，於生成過程中開始接收回應。
  2. 在接收串流塊期間，送出一或多個 Alexa 漸進式回應，讓使用者聽到「我正在處理」或短暫中繼訊息。
  3. 當後端取得有用的段落（或完整答案）時，合成該段（SSML）並回應。對非常長的答案，考慮拆分成可消化的片段（並相應處理 shouldEndSession）。

重要限制：漸進式回應有幫助，但不會延長最大處理時間窗；Alexa 仍期望在允許的時間內獲得整體回應。串流可降低後端等待並改善體驗，但你必須依 Alexa 的時間模型設計。

推薦的工程與體驗最佳實務？

會話設計

  • 保持口說答案精簡——Alexa 使用者偏好簡短回覆。
  • 使用 SSML 控制節奏與停頓。
  • 若模型可能提出釐清問題，設計少量的追問提示，讓對話更自然。

失敗模式與逾時

  • 在 Claude 緩慢/不可用時提供優雅的備援。
  • 若 LLM 呼叫失敗，使用預先撰寫的內容或簡短致歉，並提供稍後重試的選項。
  • 追蹤錯誤與使用者反饋以快速迭代。

測試

  • 使用 Alexa Test Simulator 與 Virtual Alexa 工具進行意圖單元測試。
  • 為預期的並發呼叫與長尾語音會話進行後端負載測試。

常見陷阱有哪些？

  1. 阻塞 Alexa 的時間窗——不要超過 Alexa 的時限；善用漸進式回應並聰明地串流。
  2. 洩漏機密——切勿記錄 API 金鑰或將其嵌入用戶端程式碼；使用 Secrets Manager。
  3. 過度 Token 使用——冗長的對話歷史與提示會增加成本；請修剪並摘要。
  4. 政策不符——在未明確使用者同意或缺乏政策檢查的情況下，將敏感資料傳送到第三方 LLM。

Alexa 語音的提示詞與工程實務範例

使用精短的 system 指示以符合語音特性

範例：「You are a concise, polite Alexa voice assistant. Keep spoken answers to ~30 words; offer to send longer summaries to the Alexa app.」

控制冗長與適配 SSML 格式

要求 Claude 以少量句子輸出，或以包含 speech 與 card 欄位的 JSON 輸出。接著將 speech 轉成 SSML，將 card 顯示在技能卡片。範例提示後綴：「Return a JSON object with fields: 'speech' (short, for TTS), 'card' (longer text for the Alexa app). Do not include any extra text.」以結構化輸出降低歧義。

引導追問與建議

鼓勵 Claude 在適當時以問題結尾：「Would you like me to send this summary to your Alexa app?」有助於讓語音互動更自然、易發現功能。

是否有無程式碼或低程式碼的替代方案？

有——Zapier、AppyPie 等整合平台提供連接器，可將 Alexa 觸發事件串接到 Claude 動作，適合快速自動化或原型，不必撰寫伺服器程式。這些工具適用於簡單流程，但無法提供自訂後端可達成的低延遲或安全控管。

在像 Zapier 這樣的低程式碼替代方案中，CometAPI 也能提供協助。

結論：

將 CometAPI 的 Claude 整合進 Alexa 技能，是以單一、相容 OpenAI 的整合快速存取 Anthropic 級 LLM 的吸引路徑。對於已熟悉聊天/完成式 API 的團隊而言，技術遷移相當直接，CometAPI 的聚合模式則加速試驗。

開發者可透過 CometAPI 存取 Claude API。開始之前，請在 CometAPI 的 Playground 探索模型能力，並參閱 API 指南以取得詳細說明。請先登入 CometAPI 並取得 API 金鑰。Com[e](https://www.cometapi.com/?utm_source=agno uted)tAPI 提供遠低於官方價格的方案，協助你完成整合。

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