--- title: Claude in WorkBuddy über RunAPI verwenden – MCP-Anleitung | RunAPI description: Rufe Anthropic Claude von WorkBuddy über den RunAPI-MCP-Server zu 50 % des offiziellen Preises auf. Opus 4.8, Sonnet 4.6, Haiku 4.5 – ein Schlüssel, eine MCP-Konfiguration. url: https://runapi.ai/de/workbuddy-claude.md canonical: https://runapi.ai/de/workbuddy-claude locale: de site: RunAPI image: https://runapi.ai/assets/opengraph-bfaaa0f0.png alternates: en: https://runapi.ai/workbuddy-claude zh-CN: https://runapi.ai/zh-CN/workbuddy-claude es: https://runapi.ai/es/workbuddy-claude ja: https://runapi.ai/ja/workbuddy-claude de: https://runapi.ai/de/workbuddy-claude fr: https://runapi.ai/fr/workbuddy-claude pt-BR: https://runapi.ai/pt-BR/workbuddy-claude ko: https://runapi.ai/ko/workbuddy-claude it: https://runapi.ai/it/workbuddy-claude nl: https://runapi.ai/nl/workbuddy-claude pl: https://runapi.ai/pl/workbuddy-claude tr: https://runapi.ai/tr/workbuddy-claude zh-TW: https://runapi.ai/zh-TW/workbuddy-claude zh-HK: https://runapi.ai/zh-HK/workbuddy-claude ar: https://runapi.ai/ar/workbuddy-claude x-default: https://runapi.ai/workbuddy-claude model: claude --- > HTML version: https://runapi.ai/de/workbuddy-claude > Site index for agents: https://runapi.ai/llms.txt # Claude in WorkBuddy verwenden. Anthropic Claude bietet Opus 4.8 für maximale Leistung (200K Kontext, erweitertes Denken), Sonnet 4.6 für ausgewogene Performance und Haiku 4.5 für Geschwindigkeit. WorkBuddy unterstützt MCP nativ – registriere RunAPI einmalig als MCP-Server und jede Claude-Variante wird zu einem aufrufbaren Tool in der Workbench, abgerechnet pro Token zu 50 % des offiziellen Anthropic-Preises. - [API Key holen](https://runapi.ai/de/login) - [Dokumentation lesen](https://runapi.ai/de/docs/guides) ein RunAPI-Schlüssel · MCP-Ein-Klick-Verbindung · Token-basierte Abrechnung zu 50 % Rabatt ### Prompt ```text Use the runapi MCP server to send a chat request to Claude. Requirements: - Call the RunAPI chat tool exposed by the runapi MCP server - Set model to "claude-opus-4.8" - Ask: "Explain the difference between a mutex and a semaphore in three sentences." - Set max_tokens to 1024 - Show me the assistant reply and the token usage counts ``` ### MCP-Konfiguration ```bash { "mcpServers": { "runapi": { "url": "https://runapi.ai/mcp", "transport": "streamable_http", "headers": { "Authorization": "Bearer $RUNAPI_API_KEY" } } } } ``` ### Antwort ```json { "model": "claude-opus-4.8", "content": "A mutex is a locking mechanism that allows only one thread to access a resource at a time...", "finish_reason": "stop", "usage": { "prompt_tokens": 24, "completion_tokens": 87, "total_tokens": 111 } } ``` ## Claude in WorkBuddy in drei Schritten verwenden 1. **Den RunAPI-MCP-Server registrieren** - Setze RUNAPI_API_KEY in der Umgebung, die WorkBuddy startet, und füge dann einen MCP-Server namens runapi hinzu, der über streamable HTTP auf https://runapi.ai/mcp zeigt. Wenn du RunAPI bereits für andere Modelle verbunden hast, deckt derselbe Server Claude ab – nichts Weiteres zu installieren. `export RUNAPI_API_KEY=runapi_xxx # MCP server: runapi → https://runapi.ai/mcp ` 2. **Den Workbench-Agent prompten** - Gib eine natürlichsprachliche Anfrage in WorkBuddy ein und nenne das Modell. WorkBuddy wählt das RunAPI-Chat-Tool vom runapi-MCP-Server, füllt Modell claude-opus-4.8, deine Nachrichten und max_tokens aus und sendet den Aufruf – kein curl, kein SDK-Code. `Ask claude-opus-4.8 via the runapi MCP server: ...` 3. **Das Tool-Ergebnis lesen** - Das MCP-Tool gibt die Assistenten-Nachricht synchron zurück – kein Task-Polling erforderlich. WorkBuddy zeigt die Antwort direkt an, und das Ergebnis enthält Token-Nutzungszähler, sodass du genau siehst, was jede Anfrage kostet. `usage.total_tokens: 111` ## Claude-Tool-Parameter auf dem RunAPI-MCP-Server | Parameter | Typ | Beschreibung | | --- | --- | --- | | `model` | `string` | Pflichtfeld. claude-opus-4.8, claude-sonnet-4.6, claude-haiku-4.5 oder eine beliebige Claude-Variante aus dem RunAPI-Katalog. | | `messages` | `array` | Erforderlich. Array von Nachrichtenobjekten mit role (system, user, assistant) und content-Feldern. WorkBuddy erstellt dies aus deiner Anfrage. | | `max_tokens` | `integer` | Maximale Token-Anzahl in der Antwort. Standardwerte variieren je nach Modell – für vorhersehbare Abrechnung explizit setzen. | | `temperature` | `float` | Sampling-Temperatur zwischen 0 und 1. Niedrigere Werte liefern deterministischere Ausgaben. | | `top_p` | `float` | Nucleus-Sampling-Schwellenwert. Alternative zur Temperatur – nur einen der beiden Parameter verwenden. | | `stream` | `boolean` | Wenn true, wird die Antwort inkrementell gestreamt. Für MCP-Tool-Aufrufe in WorkBuddy ist das Standard-Synchronergebnis in der Regel ausreichend. | ## Was ist Claude in WorkBuddy? Claude ist Anthropics LLM-Familie – Opus 4.8 mit 200K Kontext und erweitertem Denken für tiefgehende Analysen, Sonnet 4.6 für alltägliches Coding und Schreiben, und Haiku 4.5 für schnelle günstige Aufgaben. WorkBuddy erreicht alle drei über den einzelnen runapi-MCP-Server, zu 50 % des offiziellen Anthropic-Preises pro Token, mit demselben RUNAPI_API_KEY, der GPT, Gemini sowie Bild-, Video- und Musikmodelle abdeckt. Prompt-Caching wird unterstützt, um die Kosten bei wiederholtem Kontext weiter zu senken. ## Claude-Anwendungsfälle - **Strukturiertes Reasoning über Dokumente** - Weise WorkBuddy an, Verträge, Berichte oder große Tabellen zu analysieren, und überlasse Claude das strukturierte Reasoning – das MCP-Tool liefert klare, gut gegliederte Antworten direkt in die Workbench. - **Analyse langer Dokumente mit 200K-Kontextfenster** - Ganze Codebasen, Rechtsverträge oder wissenschaftliche Arbeiten in Claude Opus 4.8s 200K-Token-Kontextfenster zur Analyse, Zusammenfassung und Beantwortung von Fragen einlesen – ohne Aufteilung in Abschnitte. - **Coding und Reviews in der Workbench** - Leite Code-Generierung, Pull-Request-Reviews und Multi-Datei-Refactorings über Claude von WorkBuddy aus – Opus 4.8 für Architekturentscheidungen, Sonnet 4.6 für alltägliche Änderungen. ## Claude + WorkBuddy – Häufige Fragen ### Kann ich Claude von WorkBuddy über RunAPI aufrufen? Ja. WorkBuddy unterstützt MCP nativ. Registriere RunAPI als MCP-Server, der auf https://runapi.ai/mcp mit deinem RUNAPI_API_KEY zeigt, und Claude erscheint als aufrufbares Chat-Tool. Derselbe Server verwaltet Chat-, Bild-, Video- und Musikmodelle. ### Was kostet Claude über RunAPI? RunAPI berechnet 50 % des offiziellen Anthropic-Tarifs. Opus 4.8 kostet über RunAPI 7,50 $/37,50 $ pro Million Eingabe-/Ausgabe-Tokens gegenüber 15 $/75 $ direkt. Mit aktiviertem Prompt-Caching sind gecachte Eingabe-Tokens noch günstiger. Aktuelle Preise auf der RunAPI-Preisseite. ### Muss ich Code schreiben, um Claude in WorkBuddy zu verwenden? Nein. Nachdem der MCP-Server registriert ist, gibst du einfach eine Anfrage in die Workbench ein. WorkBuddy wählt das RunAPI-Chat-Tool aus, füllt Modell und Nachrichten aus und zeigt die Antwort direkt an – keine curl-Befehle oder SDK-Einrichtung. ### Wie wechsle ich zwischen Claude-Modellen in WorkBuddy? Nenne die Variante in deiner Anfrage – claude-opus-4.8, claude-sonnet-4.6 oder claude-haiku-4.5. MCP-Server, Konfiguration und API-Schlüssel bleiben gleich; nur das Modell-Argument des Tool-Aufrufs ändert sich. ### Welches Claude-Modell sollte ich für Aufgaben in WorkBuddy wählen? Opus 4.8 für komplexe Multi-Datei-Refactorings, tiefgehende Analysen und Architekturentscheidungen. Sonnet 4.6 für alltägliches Coding und Schreiben – Reviews, Testgenerierung und Entwürfe. Haiku 4.5 für schnelle hochvolumige Aufgaben, bei denen Latenz wichtiger ist als Tiefe. - [WorkBuddy-Einrichtungsanleitung →](https://runapi.ai/de/workbuddy.md) - Noch nicht verbunden? Starte mit der RunAPI MCP-Einrichtungsanleitung für WorkBuddy. - [Claude models →](https://runapi.ai/de/models/claude.md) - Alle Claude-Varianten, Token-Preise und Details zum Kontextfenster. ## Claude in WorkBuddy heute ausprobieren. Hol dir einen kostenlosen RunAPI-Schlüssel, registriere den MCP-Server und nutze Claude zu 50 % des offiziellen Anthropic-Preises – ohne die Workbench zu verlassen. [Modelle durchsuchen →](https://runapi.ai/de/models.md) --- ## More from RunAPI - [Home](https://runapi.ai/de/.md) ### Produkt - [Modellkatalog](https://runapi.ai/de/models.md) - [Preise](https://runapi.ai/de/pricing.md) - [Anbieter](https://runapi.ai/de/models#all-models) ### Entwickler - [Dokumentation](https://runapi.ai/de/docs/guides) - [SDKs](https://runapi.ai/de/sdk.md) - [CLI](https://runapi.ai/de/cli.md) - [MCP Server](https://runapi.ai/de/mcp.md) - [x402](https://runapi.ai/de/x402.md) ### Anleitungen - [Claude Code vs Cursor](https://runapi.ai/de/claude-code-vs-cursor.md) - [Cursor API-Einrichtung](https://runapi.ai/de/cursor-api-setup.md) - [RunAPI vs OpenRouter](https://runapi.ai/de/openrouter-alternative.md) ### Unternehmen - [Enterprise](https://runapi.ai/de/contact.md) - [Kontakt](https://runapi.ai/de/contact.md) ### Rechtliches - [Bedingungen](https://runapi.ai/de/terms.md) - [Datenschutz](https://runapi.ai/de/privacy.md) - [Site index for agents](https://runapi.ai/llms.txt) Contact: contact@runapi.ai ## Structured data ```json [ { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "de", "@type": "WebSite", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/de", "potentialAction": { "@type": "SearchAction", "target": { "@type": "EntryPoint", "urlTemplate": "https://runapi.ai/de/models?q={search_term_string}" }, "query-input": "required name=search_term_string" } }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "de", "@type": "Organization", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/de", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://runapi.ai/deicon.svg" }, "sameAs": [ "https://github.com/runapi-ai" ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "de", "@type": "SoftwareApplication", "name": "RunAPI Claude für WorkBuddy", "applicationCategory": "DeveloperApplication", "description": "Rufe Anthropic Claude von WorkBuddy über den RunAPI-MCP-Server zu 50 % des offiziellen Preises auf. 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