Übersicht
Die Claude Enterprise Analytics API bietet Ihrer Organisation programmgesteuerten Zugriff auf Engagement-, Adoptions-, Nutzungs- und Kostendaten über Claude-Oberflächen hinweg in Ihrer Enterprise-Organisation. Egal ob Sie interne Dashboards für Benutzeraktivitäten erstellen, die Adoption von Projekten verfolgen, Ausgaben gegen Ihre monatliche Rechnung abgleichen oder Ausgabenlimits festlegen – diese API bietet die Metriken, die Sie benötigen.
Datenaggregation
Alle Daten werden pro Organisation und pro Tag aggregiert. Jeder Endpunkt gibt einen Snapshot für ein einzelnes Datum zurück, das Sie angeben. Daten für Tag (N-1) werden um 10:00:00 UTC-Zeit an Tag N ausgeführt und sind drei Tage nach der Aggregation zur Abfrage verfügbar, um die Genauigkeit der Daten zu gewährleisten.
Wenn Daten nicht innerhalb des oben genannten Zeitraums verfügbar sind, deutet dies normalerweise auf einen Fehler in der Datenpipeline hin, den unser Team intern untersuchen muss. Wir sind uns solcher Probleme normalerweise bewusst, aber bitte wenden Sie sich an Ihren CSM, wenn Sie eine Überprüfung wünschen oder etwas anderes vermuten.
Die Kosten- und Nutzungsendpunkte haben ein anderes Aktualitätsmodell. Weitere Informationen finden Sie unter Kosten- und Nutzungsendpunkte unten.
Zugriff aktivieren
Um neue Analytics-API-Schlüssel zu erstellen, müssen Sie ein Primary Owner in Ihrer Enterprise-Organisation sein. Sie können dies tun, indem Sie zu claude.ai/analytics/api-keys navigieren.
Hier sind einige weitere Details, die hilfreich sein könnten:
Sie können den Zugriff auf die öffentliche API jederzeit aktivieren/deaktivieren. Wenn Sie den Zugriff durch Ausschalten des Schalters deaktivieren, werden alle Anfragen abgelehnt.
Sie benötigen einen Schlüssel mit dem Bereich
read:analytics, um auf die API zuzugreifen. Sie können mehrere Schlüssel für Ihre Organisation erstellen, aber Ratenlimits gelten auf der Organisationsebene, nicht auf der Schlüsselebene. Siehe den Abschnitt "Rate Limiting" unten.Wie immer empfehlen wir dringend, API-Schlüssel sicher zu handhaben: Geben Sie diese Schlüssel niemals öffentlich frei – sie sind geheim und sollten sicher weitergegeben werden.
Basis-URL
Alle Anfragen werden gesendet an:
https://api.anthropic.com/v1/organizations/analytics/
Authentifizierung
Jede Anfrage erfordert einen API-Schlüssel, der im Header x-api-key übergeben wird. Ihr API-Schlüssel muss den Bereich read:analytics haben. Sie können API-Schlüssel in den claude.ai-Administratoreinstellungen im Abschnitt API-Schlüssel erstellen und verwalten.
Beispiel-Anfrage-Header:
x-api-key: $YOUR_API_KEY
Paginierung
Mehrere Endpunkte geben paginierte Ergebnisse zurück. Die Paginierung verwendet einen Cursor-basierten Ansatz, bei dem die Antwort ein Token next_page enthält, das Sie in Ihrer nächsten Anfrage zurückgeben, um die nächste Seite mit Ergebnissen abzurufen.
Zwei optionale Parameter steuern die Paginierung:
limit (Ganzzahl): Anzahl der Datensätze pro Seite. Standardwert ist 20 für den Endpunkt /users und 100 für alle anderen Endpunkte. Bei Kosten- und Nutzungsendpunkten variieren die Standardwerte je nach Endpunkt und Bucket-Breite – siehe Kosten- und Nutzungsendpunkte unten. Das Maximum ist 1000.
page (Zeichenkette): Das undurchsichtige Cursor-Token aus dem Feld next_page der vorherigen Antwort. Lassen Sie dies bei Ihrer ersten Anfrage weg.
Wenn es keine weiteren Ergebnisse gibt, ist next_page in der Antwort null.
Wichtig: Ändern Sie Abfrageparameter nicht in der Mitte der Sequenz bei Kosten- und Nutzungsendpunkten. Cursor sind an die Filter und den Datumsbereich gebunden, die sie ausgestellt haben. Wenn Sie products[], order_by, group_by[], den Datumsbereich oder einen anderen Filter ändern und einen alten Cursor übergeben, erhalten Sie einen 400-Fehler.
Fehlerantworten
Alle Endpunkte geben Standard-HTTP-Fehlercodes zurück:
Code | Bedeutung |
400 | Ein Abfrageparameter ist ungültig. Häufige Ursachen sind ein ungültiges Datum, ein Datum vor 1/1/26 (erste Verfügbarkeit), ein Datum, das heute oder in der Zukunft liegt, oder (bei Kosten- und Nutzungsendpunkten) ein Seiten-Cursor, der nicht mit den aktuellen Abfrageparametern übereinstimmt. |
401 | Fehlender oder ungültiger API-Schlüssel (Kosten- und Nutzungsendpunkte). |
404 | Der API-Schlüssel fehlt, ist ungültig oder hat nicht den Bereich |
410 | Der Seiten-Cursor ist nicht mehr gültig. Starten Sie die Paginierung von der ersten Seite neu. |
429 | Ratenlimit überschritten. Zu viele Anfragen. |
500 | Interner Fehler (Kosten- und Nutzungsendpunkte). |
504 | Anfrage hat das Zeitlimit überschritten. |
Rate Limiting
Wir haben Standard-Ratenlimits, die für alle Endpunkte in dieser API gelten. Wenn das für Ihren Anwendungsfall nicht ausreichend ist, würden wir gerne verstehen, warum. Falls erforderlich, können wir die Ratenlimits für Ihre Organisation anpassen – bitte wenden Sie sich an Ihren CSM.
Engagement- und Adoptionsendpunkte
1. Benutzeraktivität auflisten
GET /v1/organizations/analytics/users
Gibt Engagement-Metriken pro Benutzer für einen einzelnen Tag zurück. Jedes Element in der Antwort stellt einen Benutzer dar und enthält ihre Aktivitätszählungen über Claude (Chat) und Claude Code hinweg.
Abfrageparameter
Feld | Typ | Erforderlich | Beschreibung |
| string | Ja | Das Datum, für das Metriken abgerufen werden sollen, im Format YYYY-MM-DD. |
| integer | Nein | Anzahl der Datensätze pro Seite (Standard: 20, Maximum: 1000). |
| string | Nein | Cursor-Token aus dem Feld |
Antwortfelder (pro Benutzer)
Feld | Beschreibung |
| Eindeutige Kennung für den Benutzer. |
| Die E-Mail-Adresse des Benutzers. |
| Anzahl der unterschiedlichen Unterhaltungen, speziell innerhalb von Claude.ai. |
| Gesamtzahl der gesendeten Nachrichten, speziell innerhalb von Claude.ai. |
| Anzahl der erstellten unterschiedlichen Projekte, speziell innerhalb von Claude.ai. |
| Anzahl der verwendeten unterschiedlichen Projekte, speziell innerhalb von Claude.ai. |
| Anzahl der hochgeladenen unterschiedlichen Dateien, speziell innerhalb von Claude.ai. |
| Anzahl der erstellten unterschiedlichen Artefakte, speziell innerhalb von Claude.ai. |
| Anzahl der angezeigten unterschiedlichen gemeinsamen Artefakte, speziell innerhalb von Claude.ai. |
| Anzahl der Denk- (erweiterten) Nachrichten, speziell innerhalb von Claude.ai. |
| Anzahl der verwendeten unterschiedlichen Fähigkeiten, speziell innerhalb von Claude.ai. |
| Gesamtzahl der aufgerufenen Konnektoren, speziell innerhalb von Claude.ai. |
| Anzahl der angezeigten gemeinsamen Unterhaltungen, speziell innerhalb von Claude.ai. |
| Anzahl der Git-Commits, die über Claude Code erstellt wurden. |
| Anzahl der Pull Requests, die über Claude Code erstellt wurden. |
| Gesamtzahl der hinzugefügten Codezeilen. |
| Gesamtzahl der entfernten Codezeilen. |
| Anzahl der unterschiedlichen Claude Code-Sitzungen. |
| Akzeptierte und abgelehnte Zählungen für das Edit-Tool. |
| Akzeptierte und abgelehnte Zählungen für das Multi-Edit-Tool. |
| Akzeptierte und abgelehnte Zählungen für das Write-Tool. |
| Akzeptierte und abgelehnte Zählungen für das Notebook Edit-Tool. |
| Gesamtzahl der Aufrufe des Web-Search-Tools. Dies gilt sowohl für claude.ai als auch für die Claude Code-Nutzung in Ihrer Organisation. |
Office Agent-Metriken (pro Benutzer)
Jeder Benutzerdatensatz enthält auch ein office_metrics-Objekt mit produktspezifischen Aufschlüsselungen für Excel und PowerPoint. Dieser Block ist immer in jedem Datensatz vorhanden – Organisationen ohne Office Agent-Nutzung sehen Nullwerte statt null.
Das office_metrics-Objekt enthält zwei Schlüssel: excel und powerpoint.
Jeder Schlüssel enthält die gleichen sechs Felder:
Feld | Beschreibung |
| Anzahl der unterschiedlichen Office Agent-Sitzungen. |
| Anzahl der gesendeten Nachrichten (eine pro abgeschlossenem Agent-Durchgang). |
| Gesamtzahl der Skill-Aufrufe. Ein einzelner Skill, der fünfmal verwendet wird, zählt als fünf. |
| Anzahl der verwendeten unterschiedlichen Skills. |
| Gesamtzahl der Connector-Aufrufe. Ein einzelner Connector, der dreimal verwendet wird, zählt als drei. |
| Anzahl der verwendeten unterschiedlichen Connectors. |
*Hinweis: Wobei [product] entweder excel oder powerpoint ist.
Claude Cowork-Metriken (pro Benutzer)
Jeder Benutzerdatensatz enthält auch ein cowork_metrics-Objekt mit Cowork-Engagement pro Benutzer. Dieser Block ist immer in jedem Datensatz vorhanden – Organisationen ohne Cowork-Nutzung sehen Nullwerte statt null.
Feld | Beschreibung |
| Anzahl der unterschiedlichen Cowork-Sitzungen. |
| Gesamtzahl der in Cowork gesendeten Benutzernachrichten. |
| Erfolgreiche Tool-Aufrufe (Bash, Read, Edit usw.) |
| Abgeschlossene Agent-Durchgänge in Dispatch-Sitzungen (Hintergrund-Agent). |
| Gesamtzahl der Skill-Aufrufe. Ein einzelner Skill, der fünfmal verwendet wird, zählt als fünf. |
| Anzahl der verwendeten unterschiedlichen Fähigkeiten. |
| Gesamtzahl der Connector-Aufrufe. Ein einzelner Connector, der dreimal verwendet wird, zählt als drei. |
| Anzahl der verwendeten unterschiedlichen Connectoren. |
Beispielanfrage
curl -X GET "https://api.anthropic.com/v1/organizations/analytics/users?date=2025-01-01&limit=3"
--header "x-api-key: $YOUR_API_KEY"
2. Aktivitätszusammenfassung
GET /v1/organizations/analytics/summaries
Gibt eine allgemeine Zusammenfassung der Engagement- und Sitzplatzauslastung pro Tag für Ihre Organisation für einen bestimmten Datumsbereich zurück. Die Antwort ist eine Liste von Tagen mit aggregierten Zählungen innerhalb des Datumsbereichs. Beachten Sie, dass die maximale Differenz zwischen ending_date und starting_date 31 Tage betragen muss, und es gibt eine dreitägige Verzögerung bei der Datenverfügbarkeit. Dies ist nützlich zum Verfolgen täglich aktiver Benutzer, wöchentlicher und monatlicher Trends sowie zur Sitzplatzvergabe auf einen Blick.
Wir definieren „aktiv" wenn eine der folgenden Bedingungen erfüllt ist:"
Der Benutzer hat mindestens eine Chat-Nachricht auf Claude (Chat) gesendet.
Der Benutzer hatte mindestens eine Claude Code-Sitzung (lokal oder remote), die mit der C4E-Organisation verknüpft ist, mit Tool-Nutzung/Git-Aktivität.
Der Benutzer hatte mindestens eine Claude Cowork-Sitzung mit Tool-Nutzung oder Nachrichtenaktivität.
Abfrageparameter
Feld | Typ | Erforderlich | Beschreibung |
| String | Ja | Das Startdatum zum Abrufen von Daten im Format YYYY-MM-DD. Es gibt eine dreitägige Verzögerung bei der Datenverfügbarkeit, daher sind die aktuellsten Daten, auf die Sie zugreifen können, von vor drei Tagen. |
| String | Nein | Das optionale Enddatum zum Abrufen von Daten im Format YYYY-MM-DD. Dies ist exklusiv. |
Antwortfelder
Feld | Beschreibung |
| Erster Tag, für den Metriken aggregiert werden, interpretiert als UTC-Datum. Es gibt eine dreitägige Verzögerung bei der Datenverfügbarkeit, daher sind die aktuellsten Daten, auf die Sie zugreifen können, von vor drei Tagen. |
| Letzter Tag (exklusiv), für den Metriken aggregiert werden, interpretiert als UTC-Datum. |
| Anzahl der Benutzer, die am angegebenen Datum aktiv sind (basierend auf Token-Verbrauch). |
| Anzahl der Benutzer, die innerhalb des 7-Tage-Fensters aktiv sind, das am angegebenen Datum endet. |
| Anzahl der Benutzer, die innerhalb des 30-Tage-Fensters aktiv sind, das am angegebenen Datum endet. |
| Gesamtzahl der derzeit in Ihrer Organisation zugewiesenen Sitzplätze. |
| Anzahl der ausstehenden Einladungen, die noch nicht akzeptiert wurden. |
| Anzahl der Benutzer mit ≥1 Cowork-Sitzung an diesem Tag. |
| Anzahl der Benutzer mit ≥1 Cowork-Sitzung in einem 7-Tage-Fenster. |
| Anzahl der Benutzer mit ≥1 Cowork-Sitzung in einem 30-Tage-Fenster. |
Hinweis: Die rollierenden Fenster für wöchentliche und monatliche Zählungen blicken vom angegebenen Datum (einschließlich) zurück. Wenn Daten für einige Tage innerhalb des Fensters unvollständig sind (z. B. wenn das Datum weniger als 30 Tage in der Vergangenheit liegt), kann die monatliche Zählung die Aktivität unterschätzen.
Beispielanfrage
curl -X GET "https://api.anthropic.com/v1/organizations/analytics/summaries?starting_date=2025-01-01"
--header "x-api-key: $YOUR_API_KEY"
3. Nutzung von Chat-Projekten
GET /v1/organizations/analytics/apps/chat/projects
Gibt Nutzungsdaten aufgeschlüsselt nach Chat-Projekt für ein bestimmtes Datum zurück. Projekte sind spezifisch für Claude (Chat), daher konzentriert sich dieser Endpunkt auf diese Oberfläche. Jedes Element zeigt den Projektnamen, wie viele eindeutige Benutzer damit interagiert haben, und die Gesamtzahl der in diesem Projekt durchgeführten Gespräche.
Abfrageparameter
Feld | Typ | Erforderlich | Beschreibung |
| string | Ja | Das Datum, für das Metriken abgerufen werden sollen, im Format YYYY-MM-DD. Es gibt eine dreitägige Verzögerung bei der Datenverfügbarkeit, daher sind die aktuellsten Daten, auf die Sie zugreifen können, von vor drei Tagen. |
| integer | Nein | Anzahl der Datensätze pro Seite (Standard: 100, Maximum: 1000). |
| string | Nein | Cursor-Token aus dem Feld |
Antwortfelder (pro Projekt)
Feld | Beschreibung |
| Der Name des Projekts. |
| Die gekennzeichnete Projekt-ID, z. B. „claude_proj_{ID} |
| Anzahl der eindeutigen Benutzer, die dieses Projekt am angegebenen Datum verwendet haben. |
| Anzahl der Gespräche in diesem Projekt am angegebenen Datum. |
| Gesamtzahl der Nachrichten, die am angegebenen Datum in diesem Projekt gesendet wurden. |
| Der Zeitstempel der Projekterstellung. |
|
|
Beispielanfrage
curl -X GET "https://api.anthropic.com/v1/organizations/analytics/apps/chat/projects?date=2025-01-01&limit=50"
--header "x-api-key: $YOUR_API_KEY"
4. Skill-Nutzung
GET /v1/organizations/analytics/skills
Gibt Skill-Nutzungsdaten für Claude (Chat) und Claude Code in Ihrer Organisation für ein bestimmtes Datum zurück. Jedes Element stellt einen Skill dar und zeigt, wie viele eindeutige Benutzer ihn verwendet haben.
Abfrageparameter
Feld | Typ | Erforderlich | Beschreibung |
| string | Ja | Das Datum, für das Metriken abgerufen werden sollen, im Format YYYY-MM-DD. Es gibt eine dreitägige Verzögerung bei der Datenverfügbarkeit, daher sind die aktuellsten Daten, auf die Sie zugreifen können, von vor drei Tagen. |
| integer | Nein | Anzahl der Datensätze pro Seite (Standard: 100, Max: 1000). |
| string | Nein | Cursor-Token aus dem Feld |
Antwortfelder (pro Skill)
Feld | Beschreibung |
| Der Name des Skills. |
| Anzahl der eindeutigen Benutzer, die diesen Skill am angegebenen Datum verwendet haben. |
| Anzahl der unterschiedlichen Unterhaltungen, in denen der Skill mindestens einmal im Chat verwendet wurde. |
| Anzahl der unterschiedlichen Remote-Sitzungen, in denen der Skill mindestens einmal in Claude Code verwendet wurde. |
Office Agent-Metriken (pro Skill)
Jeder Skill-Datensatz enthält auch ein office_metrics-Objekt, das anzeigt, wie viele Office Agent-Sitzungen den Skill verwendet haben, aufgeschlüsselt nach Produkt. Dieser Block ist immer vorhanden – Organisationen ohne Office Agent-Nutzung sehen alle Nullwerte.
Feld | Beschreibung |
| Anzahl der unterschiedlichen Office Agent-Sitzungen in Excel, in denen dieser Skill verwendet wurde. |
| Anzahl der unterschiedlichen Office Agent-Sitzungen in PowerPoint, in denen dieser Skill verwendet wurde. |
Claude Cowork-Metriken (pro Skill)
Jeder Skill-Datensatz enthält auch ein cowork_metrics-Objekt, das anzeigt, wie viele Cowork-Sitzungen den Skill verwendet haben. Dieser Block ist immer vorhanden – Organisationen ohne Cowork-Nutzung sehen alle Nullwerte.
| Anzahl der unterschiedlichen Cowork-Sitzungen, in denen dieser Skill mindestens einmal verwendet wurde. |
Beispielanfrage
curl -X GET "https://api.anthropic.com/v1/organizations/analytics/skills?date=2025-01-01"
--header "x-api-key: $YOUR_API_KEY"
5. Connector-Nutzung
GET /v1/organizations/analytics/connectors
Gibt MCP-/Connector-Nutzungsdaten über Claude (Chat) und Claude Code hinweg in Ihrer Organisation für ein bestimmtes Datum zurück. Jedes Element stellt einen Connector dar und zeigt, wie viele eindeutige Benutzer ihn verwendet haben. Connector-Namen werden aus verschiedenen Quellen normalisiert – beispielsweise würden „Atlassian MCP server
Abfrageparameter
Feld | Typ | Erforderlich | Beschreibung |
| string | Ja | Das Datum, für das Metriken abgerufen werden sollen, im Format YYYY-MM-DD. Es gibt eine dreitägige Verzögerung bei der Datenverfügbarkeit, daher sind die aktuellsten Daten, auf die Sie zugreifen können, von vor drei Tagen. |
| integer | Nein | Anzahl der Datensätze pro Seite (Standard: 100, Max: 1000). |
| string | Nein | Cursor-Token aus dem Feld |
Antwortfelder (pro Connector)
Feld | Beschreibung |
| Der normalisierte Name des Connectors. |
| Anzahl der eindeutigen Benutzer, die diesen Connector am angegebenen Datum verwendet haben. |
| Anzahl der unterschiedlichen Unterhaltungen, in denen der Connector mindestens einmal im Chat verwendet wurde. |
| Anzahl der unterschiedlichen Remote-Sitzungen, in denen der Connector mindestens einmal in Claude Code verwendet wurde. |
Office Agent-Metriken (pro Connector)
Jeder Connector-Datensatz enthält auch ein office_metrics-Objekt, das angibt, wie viele Office Agent-Sitzungen den Connector verwendet haben, aufgeschlüsselt nach Produkt. Dieser Block ist immer vorhanden – Organisationen ohne Office Agent-Nutzung sehen Nullwerte.
Feld | Beschreibung |
| Anzahl der unterschiedlichen Office Agent-Sitzungen in Excel, in denen dieser Connector verwendet wurde. |
| Anzahl der unterschiedlichen Office Agent-Sitzungen in PowerPoint, in denen dieser Connector verwendet wurde. |
Claude Cowork-Metriken (pro Connector)
Jeder Connector-Datensatz enthält auch ein cowork_metrics-Objekt, das angibt, wie viele Cowork-Sitzungen den Connector verwendet haben. Dieser Block ist immer vorhanden – Organisationen ohne Cowork-Nutzung sehen Nullwerte.
Feld | Beschreibung |
| Anzahl der unterschiedlichen Cowork-Sitzungen, in denen dieser Connector mindestens einmal verwendet wurde. |
Beispielanfrage
curl -X GET "https://api.anthropic.com/v1/organizations/analytics/connectors?date=2025-01-01"
--header "x-api-key: $YOUR_API_KEY"
Kosten- und Nutzungsendpunkte
Hinweis: Kosten- und Nutzungsendpunkte gelten für nutzungsbasierte Enterprise-Pläne. Bei sitzungsbasierten Enterprise-Plänen zeigen diese Endpunkte nur Nutzungsguthaben an.
Die Kosten- und Nutzungsendpunkte (jetzt in der Beta-Phase verfügbar) geben Ihrer Organisation programmgesteuerten Zugriff auf Token- und USD-Kostendaten für Claude (Chat), Claude Code, Cowork, Office Agent und Claude in Chrome.
Es gibt vier Endpunkte in zwei Formen:
Form | Endpunkte | Rückgabe |
Pro Benutzer (eine Zeile pro Benutzer, sortiert) | user_usage_report, user_cost_report | Benutzer nach Token oder Ausgaben über einen Datumsbereich eingestuft. |
Gruppiert (eine Zeile pro Zeitintervall, optional gruppiert) | usage_report, cost_report | Nutzung oder Kosten im Zeitverlauf, aufgeschlüsselt nach Produkt, Modell oder anderen Dimensionen. |
Verwenden Sie die Pro-Benutzer-Endpunkte, um zu beantworten: „Wer sind meine Top-Ausgabentreiber?
Datenfrisc und Endgültigkeit
Daten sind normalerweise innerhalb von vier Stunden nach der zugrunde liegenden Nutzung verfügbar, können aber bis zu 24 Stunden dauern. Jede Antwort enthält einen data_refreshed_at-Zeitstempel, der angibt, aus welchem Export die Antwort bereitgestellt wurde; Nutzung, die nach dieser Marke aufgetreten ist, wird noch nicht berücksichtigt.
Werte für ein bestimmtes Datum können bis zu 30 Tage lang überarbeitet werden, wenn verspätete Ereignisse eintreffen und Abstimmungen durchgeführt werden. Für Rechnungsqualitäts-Gesamtsummen sollten Sie Daten abfragen, die mindestens 30 Tage in der Vergangenheit liegen.
Wenn ending_at weggelassen wird (der Standard ist „jetzt
Datumsbereichsgrenzen
starting_at kann bis zu 365 Tage in der Vergangenheit liegen, und eine einzelne Abfrage kann sich über maximal 31 Tage erstrecken (ending_at - starting_at). Um einen längeren Zeitraum abzudecken, geben Sie mehrere Abfragen mit angrenzenden Fenstern aus. Keine Daten sind vor 2026-01-01 verfügbar.
Pagination
Alle vier Kosten- und Nutzungsendpunkte sind mit einem undurchsichtigen Cursor paginiert. Die erste Anfrage gibt bis zu limit Zeilen plus einen next_page Cursor zurück; übergeben Sie diesen Cursor unverändert als page Parameter in der nächsten Anfrage und wiederholen Sie dies, bis has_more false ist.
Behandeln Sie next_page als undurchsichtig: übergeben Sie es unverändert in der nächsten Anfrage und senden Sie die gleichen Abfrageparameter auf jeder Seite. Wenn eine Anfrage 400 oder 410 mit einer Nachricht über den Seiten-Cursor zurückgibt, verwerfen Sie ihn und beginnen Sie erneut von der ersten Seite.
Ändern Sie Abfrageparameter nicht während der Sequenz. Cursor sind an die Filter und den Datumsbereich gebunden, die sie ausgelöst haben. Wenn Sie products[], order_by, group_by[], den Datumsbereich oder einen Filter ändern und einen alten Cursor übergeben, erhalten Sie einen 400 Fehler.
Serialisierung von Listenparametern
Listenparameter verwenden Klammernotation: wiederholen Sie den Parameternamen mit [] für jeden Wert.
products[]=chat&products[]=claude_code
Das Actor-Objekt
Jede Ergebniszeile pro Benutzer identifiziert den Benutzer, der die Nutzung generiert hat.
{
"type": "user_actor",
"user_id": "user_01AbCdEfGh",
"name": "Jane Smith",
"email": "[email protected]"
}
Feld | Typ | Beschreibung |
type | string | Immer "user_actor". |
user_id | string | Die Benutzer-ID. Gleicher Wert, der von user_ids[] akzeptiert wird. |
name | string oder null | Der Name des Benutzers. "Gelöschter Benutzer", wenn der Benutzer gelöscht wurde. |
string oder null | Die E-Mail-Adresse des Benutzers. Null, wenn der Benutzer gelöscht wurde. | |
deleted | boolean | True, wenn das Konto gelöscht wurde. |
6. Token-Nutzung pro Benutzer
GET /v1/organizations/analytics/user_usage_report
Gibt die Token-Nutzung pro Benutzer über einen Datumsbereich zurück, sortiert nach der gewählten Token-Metrik.
Abfrageparameter
Feld | Typ | Erforderlich | Standard | Beschreibung |
starting_at | RFC 3339 datetime | Ja | — | Anfang des Bereichs, einschließlich. Auf den Anfang der Stunde in UTC abgerundet. Muss innerhalb der letzten 365 Tage liegen. |
ending_at | RFC 3339 datetime | Nein | jetzt | Ende des Bereichs, exklusiv. Der Bereich kann maximal 31 Tage umfassen. |
products[] | eines oder mehrere von chat, claude_code, cowork, office_agent, claude_in_chrome, claude_design | Nein | alle sitzplatzbasierten Produkte | Nur sitzplatzbasierte Produktoberflächen. Wiederholen Sie den Parameter für mehrere Werte. |
models[] | string, max. 100 Einträge | Nein | alle | Nach bestimmten Modellnamen filtern (z. B. claude-opus-4-6, claude-sonnet-4-6, claude-haiku-4-5-20251001). |
user_ids[] | string, max. 100 Einträge | Nein | alle | Nach bestimmten Benutzern filtern. Nützlich zum Nachschlagen einer bekannten Benutzergruppe ohne Durchblättern der gesamten Organisation. |
context_windows[] | eine oder mehrere von 0-200k, 200k-1M | Nein | alle | Nach bestimmten Kontextfenster-Preisstufen filtern. Verwenden Sie group_by[]=context_window, um Werte pro Stufe aufzuschlüsseln. |
inference_geos[] | eine oder mehrere von global, us, not_available | Nein | alle | Nach bestimmten Inferenzregionen filtern. not_available entspricht Zeilen, bei denen die Region nicht gesetzt ist. Verwenden Sie group_by[]=inference_geo, um Werte pro Region aufzuschlüsseln. |
speeds[] | eine oder mehrere von fast, standard | Nein | alle | Nach schnellem oder standardmäßigem Inferenzmodus filtern. Verwenden Sie group_by[]=speed, um Werte pro Modus aufzuschlüsseln. |
group_by[] | eine oder mehrere von product, model, context_window, inference_geo, speed | Nein | keine | Schlüsseln Sie jede Benutzerzeile nach den angegebenen Dimensionen auf. Mit vorhandenen Dimensionen kann ein Benutzer mehrere Zeilen umfassen. |
order_by | total_tokens, output_tokens, uncached_input_tokens | Nein | total_tokens | Metrik zum Sortieren nach. |
exclude_deleted_users | boolean | Nein | false | Wenn wahr, werden Zeilen für gelöschte Benutzer weggelassen. |
order | desc, asc | Nein | desc | Sortierrichtung. |
limit | integer 1–1000 | Nein | 20 | Zeilen pro Seite. |
Seite | undurchsichtige Cursor-Zeichenkette | Nein | — | Der next_page-Wert aus einer vorherigen Antwort. |
Antwortfelder
Feld | Beschreibung |
organization_id | ID der Organisation, zu der der API-Schlüssel gehört. |
data | Array von Einträgen, sortiert nach order_by in Sortierrichtung. |
data[].actor | Das Actor-Objekt für den Benutzer, der die Nutzung generiert hat. |
data[].product | Wenn group_by[] das Produkt enthält, die Produktoberfläche. Andernfalls null. |
data[].model | Wenn group_by[] das Modell enthält, der Modellname. Andernfalls null. |
data[].context_window | Wenn group_by[] context_window enthält, die Kontextstufe (0-200k oder 200k-1M). Andernfalls null. |
data[].inference_geo | Wenn group_by[] inference_geo enthält, die Inferenzregion. Andernfalls null. |
data[].speed | Wenn group_by[] speed enthält: fast oder standard. Andernfalls null. |
data[].uncached_input_tokens | Eingabe-Token, die nicht aus dem Prompt-Cache bereitgestellt wurden. |
data[].cache_creation.ephemeral_5m_input_tokens | Token, die in den 5-Minuten-Prompt-Cache geschrieben wurden. |
data[].cache_creation.ephemeral_1h_input_tokens | Token, die in den 1-Stunden-Prompt-Cache geschrieben wurden. |
data[].cache_read_input_tokens | Eingabe-Token, die aus dem Prompt-Cache bereitgestellt wurden. |
data[].output_tokens | Generierte Ausgabe-Token. |
data[].total_tokens | Summe aller Token-Komponenten oben. Die Standard-Sortierung order_by=total_tokens sortiert nach diesem Wert. |
data[].server_tool_use.web_search_requests | Anzahl der Web-Such-Tool-Aufrufe. |
data[].requests | Anzahl der API-Anfragen |
has_more | Ob eine weitere Seite vorhanden ist. |
next_page | Undurchsichtiger Cursor für die nächste Seite; null, wenn has_more false ist. |
data_refreshed_at | Zeitstempel des Datenexports, aus dem diese Antwort bereitgestellt wurde. |
Beispielanfrage
curl "https://api.anthropic.com/v1/organizations/analytics/user_usage_report?starting_at=2026-03-01T00:00:00Z&products[]=claude_code&order_by=output_tokens&limit=20" \
--header "x-api-key: $YOUR_API_KEY"
7. Kosten pro Benutzer
GET /v1/organizations/analytics/user_cost_report
Gibt die USD-Kosten pro Benutzer über einen Datumsbereich zurück, sortiert nach Rabatt- oder Listenpreis.
Abfrageparameter
Identisch mit user_usage_report, mit diesen Unterschieden:
Feld | Typ | Erforderlich | Standard | Beschreibung |
order_by | amount, list_amount | Nein | amount | Metrik zum Sortieren nach. |
group_by[] | eines oder mehrere von product, model, context_window, inference_geo, speed, cost_type, token_type | Nein | keine | Teilen Sie jede Zeile des Benutzers nach den angegebenen Dimensionen auf. cost_type gibt eine Zeile pro Kostenkomponente zurück (tokens, web search, code execution); token_type gibt eine Zeile pro Token-Typ zurück. |
Alle anderen Parameter (starting_at, ending_at, products[], models[], user_ids[], order, limit, page) sind identisch.
Antwortfelder
Feld | Beschreibung |
organization_id | ID der Organisation, zu der der API-Schlüssel gehört. |
data | Array von Einträgen, sortiert nach order_by in Sortierrichtung. |
data[].actor | Das Actor-Objekt für den Benutzer, der die Kosten verursacht hat. |
data[].product, data[].model, data[].context_window, data[].inference_geo, data[].speed | Wenn der entsprechende group_by[]-Wert gesetzt ist, der Dimensionswert. Andernfalls null. |
data[].currency | Immer "USD". |
data[].amount | Betrag in Bruchteilen von Cent — rohe Verbrauchskosten nach ausgehandelten Rabatten. Zum Beispiel ist "41280.000000" $412,80. Der Wert wird über alle Produkte im products[]-Filter summiert. |
data[].list_amount | Listenpreis-Betrag (vor Rabatt) in Bruchteilen von Cent, gleiches Format. |
data[].cost_type | Wenn group_by[] cost_type enthält: eines von tokens, web_search, code_execution. null wenn nicht gesetzt. |
data[].token_type | Wenn group_by[] token_type enthält: eines von uncached_input_tokens, output_tokens, cache_read_input_tokens, cache_creation.ephemeral_5m_input_tokens, cache_creation.ephemeral_1h_input_tokens. Nur nicht-null bei Zeilen, bei denen cost_type tokens ist. |
data[].requests | Anzahl der API-Anfragen |
has_more | Ob eine weitere Seite vorhanden ist. |
next_page | Undurchsichtiger Cursor für die nächste Seite. |
data_refreshed_at | Zeitstempel des Datenexports, von dem diese Antwort bereitgestellt wurde. |
Beträge analysieren
amount und list_amount sind Dezimalzeichenfolgen in Cent. "41280.000000" stellt 41.280 Cent (US $412,80) dar. Um in Dollar umzurechnen, analysieren Sie als Dezimalzahl und dividieren Sie durch 100. Vermeiden Sie binäre Gleitkommaanalyse für Werte, die mehrere Millionen Dollar überschreiten können.
Beispielanfrage
curl "https://api.anthropic.com/v1/organizations/analytics/user_cost_report?starting_at=2026-03-01T00:00:00Z&order_by=amount&limit=20" \
--header "x-api-key: $YOUR_API_KEY"
8. Token-Nutzung im Zeitverlauf
GET /v1/organizations/analytics/usage_report
Gibt Token-Nutzung im Zeitverlauf zurück, gruppiert nach Minute, Stunde oder Tag, optional aufgeschlüsselt nach Produkt, Modell, Kontextfenster, Inferenzregion oder Geschwindigkeit.
Abfrageparameter
Feld | Typ | Erforderlich | Standard | Beschreibung |
starting_at | RFC 3339 datetime | Ja | — | Anfang des Bereichs, einschließlich. Muss innerhalb der letzten 365 Tage liegen. Auf die nächste bucket_width-Grenze in UTC gerundet. |
ending_at | RFC 3339 datetime | Nein | jetzt | Ende des Bereichs, ausschließlich. Der Bereich kann maximal 31 Tage umfassen. Auf die nächste bucket_width-Grenze in UTC gerundet. |
bucket_width | 1m, 1h, 1d | Nein | 1d | Zeitliche Granularität des Buckets: Minute, Stunde oder Tag. |
group_by[] | eines oder mehrere von product, model, context_window, inference_geo, speed | Nein | keine | Dimensionen zum Aufschlüsseln innerhalb jedes Buckets. Weglassen für ein einzelnes Aggregat pro Bucket. |
products[] | eines oder mehrere von chat, claude_code, cowork, office_agent, claude_in_chrome, claude_design | Nein | alle | Filtern nach bestimmten Produktoberflächen. |
models[] | string, max. 100 Einträge | Nein | alle | Filtern nach bestimmten Modellnamen. |
context_windows[] | eines oder mehrere von 0-200k, 200k-1M | Nein | alle | Filtern nach bestimmten Kontextfenster-Preisstufen. Verwenden Sie group_by[]=context_window, um Werte pro Stufe aufzuschlüsseln. |
inference_geos[] | eines oder mehrere von global, us, not_available | Nein | alle | Filtern nach bestimmten Inferenzregionen. not_available entspricht Zeilen, in denen die Region nicht gesetzt ist. Verwenden Sie group_by[]=inference_geo, um Werte pro Region aufzuschlüsseln. |
speeds[] | eines oder mehrere von schnell, Standard | Nein | alle | Filtern nach schnellem oder Standard-Inferenzmodus. |
user_ids[] | Zeichenkette, max. 100 Einträge | Nein | alle | Filtern nach bestimmten Benutzern. |
limit | Ganzzahl | Nein | variiert | Buckets pro Seite. Standard und Maximum variieren je nach bucket_width: 1d → 7 (max. 31); 1h → 24 (max. 168); 1m → 60 (max. 256). |
page | undurchsichtige Cursor-Zeichenkette | Nein | — | Der next_page-Wert aus einer vorherigen Antwort. |
Antwortfelder
Feld | Beschreibung |
organization_id | ID der Organisation, zu der der API-Schlüssel gehört. |
data | Array von Einträgen, einer pro Zeitbucket. |
data[].starting_at | Bucket-Start. |
data[].ending_at | Bucket-Ende. |
data[].results | Array von Einträgen, einer pro Gruppe im Bucket. Ein einzelner Eintrag mit allen Dimensionsfeldern null, wenn group_by[] weggelassen wird. |
data[].results[].product, .model, .context_window, .inference_geo, .speed | Wenn der entsprechende group_by[]-Wert gesetzt ist, der Dimensionswert. Andernfalls null. |
data[].results[].uncached_input_tokens | Eingabe-Token, die nicht aus dem Prompt-Cache bereitgestellt wurden. |
data[].results[].cache_creation.ephemeral_5m_input_tokens | Token, die in den 5-Minuten-Prompt-Cache geschrieben wurden. |
data[].results[].cache_creation.ephemeral_1h_input_tokens | Token, die in den 1-Stunden-Prompt-Cache geschrieben wurden. |
data[].results[].cache_read_input_tokens | Eingabe-Token, die aus dem Prompt-Cache bereitgestellt wurden. |
data[].results[].output_tokens | Generierte Ausgabe-Token. |
data[].results[].server_tool_use.web_search_requests | Anzahl der Web-Such-Tool-Aufrufe. |
has_more | Ob weitere Buckets vorhanden sind. |
next_page | Undurchsichtige Cursor für die nächste Seite. |
data_refreshed_at | Zeitstempel des Datenexports, von dem diese Antwort bereitgestellt wurde. |
Beispielanfrage
--header "x-api-key: $YOUR_API_KEY"
9. Kosten im Zeitverlauf
GET /v1/organizations/analytics/cost_report
Gibt USD-Kosten im Zeitverlauf zurück, gruppiert und unterteilt auf die gleiche Weise wie usage_report.
Abfrageparameter
Identisch mit usage_report (bucket_width, group_by[], filters, limit, page). Die group_by[]-Werte akzeptieren auf diesem Endpunkt zusätzlich cost_type und token_type.
Antwortfelder
Feld | Beschreibung |
organization_id | ID der Organisation, zu der der API-Schlüssel gehört. |
data | Array von Einträgen, einer pro Zeitbereich. |
data[].starting_at | Bereichsbeginn. |
data[].ending_at | Bereichsende. |
data[].results | Array von Einträgen, einer pro Gruppe innerhalb des Bereichs. |
data[].results[].product, .model, .context_window, .inference_geo, .speed | Wenn der entsprechende group_by[]-Wert gesetzt ist, der Dimensionswert. Andernfalls null. |
data[].results[].cost_type | Wenn group_by[] cost_type enthält: tokens, web_search oder code_execution. null wenn nicht gesetzt. |
data[].results[].token_type | Wenn group_by[] token_type enthält: einer der unter Endpunkt 7 aufgelisteten Token-Typen. Nur Cost-Endpunkt — token_type wird bei usage_report abgelehnt. |
data[].results[].currency | Immer "USD". |
data[].results[].amount | Betrag in Bruchteilen von Cent — Rohverbrauchskosten nach ausgehandelten Rabatten. |
data[].results[].list_amount | Listenpreis-Betrag (vor Rabatt) in Bruchteilen von Cent. |
has_more | Ob weitere Bereiche vorhanden sind. |
next_page | Undurchsichtiger Cursor für die nächste Seite. |
data_refreshed_at | Zeitstempel des Datenexports, von dem diese Antwort bereitgestellt wurde. |
Beispielanfrage
curl "https://api.anthropic.com/v1/organizations/analytics/cost_report?starting_at=2026-03-01T00:00:00Z&bucket_width=1d&group_by[]=model" \
--header "x-api-key: $YOUR_API_KEY"