SDKとは？API・ライブラリとの違いを再試行と中身の実測で解説

SDK は、自分のコードと API の間に入って、面倒な決まりごとを代わりに処理します。SDK を使わずに API を直接呼ぶこともでき、そのときは署名や再試行を自分で書きます。

flowchart TD
    A[自分のコード] --> S[SDK<br>署名・再試行・型の変換]
    S --> H[HTTP の API]
    A -. SDKを使わない .-> H
    H --> V[サービス<br>AWS・Stripe など]

よく調べられることの答えを先にまとめます。

確認環境：Ubuntu 24.04.5 LTS の上に Python 3.12.3 の venv を作業用の場所に作り、boto3 1.43.122（botocore 1.43.122）、moto 5.2.5、stripe 16.1.0、anthropic 2.3.0、requests 2.34.2 を入れました。AWS・Stripe・Anthropic のサービスには一度も接続していません。AWS は moto のサーバー（127.0.0.1 で起動）とメモリー上のモック（mock_aws）に、Stripe と Anthropic の SDK は接続先（ベース URL）を 127.0.0.1 の自作サーバーに向けて動かしました。環境変数はすべて消してから、ダミーの認証情報（testing・sk_test_dummy・dummy-key）だけを渡しています。再試行の既定値は boto3・Stripe・Anthropic の公式ドキュメントと照らし合わせ、Android SDK・iOS SDK（Xcode）・.NET SDK は手元で動かせないため、Android Developers・Apple Developer・Microsoft Learn の公式ページで確かめた範囲だけを書いています。図は mermaid で描画を確かめています（確認日 2026年10月29日）。

SDKとは（意味・読み方・一言でいうと）

この節では、SDK という言葉の意味と、どんな場面で「SDK」と呼ばれるのかが分かります。

SDK は Software Development Kit（ソフトウェア開発キット）の略で、読み方は「エス・ディー・ケー」です。 ある会社のサービスや OS・機器の上で動くソフトを作るために、提供元が配る道具をひとまとめにしたものを指します。

AWS の解説ページは、SDK を「プラットフォーム固有の構築ツールのセット」と説明し、中身としてデバッガー・コンパイラー・ライブラリ・ドキュメント・チュートリアル・API やフレームワークを挙げています。Microsoft Learn は .NET SDK を「一連のライブラリとツールであり、開発者はこれを使って .NET のアプリケーションやライブラリを作成できます」と説明しています。

「SDK」と呼ばれるものは、大きく2種類に分かれます。

Web 開発や業務システムで「SDK を入れる」と言うときは、ほとんどが後者の「サービスの SDK」です。Python なら pip install boto3 の1行で入り、見た目はふつうのライブラリと変わりません。この記事では、まずサービスの SDK を手元で動かして中身と働きを確かめ、そのあとでプラットフォームの SDK を公式の情報で整理します。

SDK に含まれる4つの部品

• ライブラリ（クライアント）：API を関数やメソッドとして呼べるようにしたコード。client.get_item(...) のように書ける。
• ツール：CLI・ビルドツール・エミュレーター・デバッガー。Android SDK の platform-tools（adb など）や .NET SDK の dotnet コマンド。
• ドキュメントとサンプル：API リファレンス・入門・コード例。
• 定義データ：API の一覧・引数・エラー・再試行の決まりを書いたデータ。boto3 は、この定義データの塊を持っています（次の節）。

SDKの中身：wheel を開いて見た構成

この節では、Python の SDK が実際にどんなファイルでできているのかが、配布物（wheel）を開いた結果で分かります。

Python の SDK は、拡張子 .whl の zip ファイルとして PyPI から配られています。 pip download で取り出し、unzip -l で中を見ると、インストールしなくても構成が分かります。

$ pip download --no-deps -d wheels boto3==1.43.122 botocore==1.43.122 \
    stripe==16.1.0 anthropic==2.3.0 requests==2.34.2
$ unzip -Z1 wheels/boto3-1.43.122-py3-none-any.whl | awk -F/ '{print $1"/"$2}' | sort | uniq -c | sort -rn | head
     15 boto3/data
     13 boto3/docs
      8 boto3/resources
      5 boto3/dynamodb
      4 boto3/s3
      3 boto3/ec2
      2 boto3/examples

boto3 の本体は「API の定義データ」

boto3 自体は 140KB と小さく、重いのは土台の botocore です。botocore の 2,019 ファイルのうち、プログラム（.py など）は83個だけで、残りは botocore/data/ の下の JSON でした。展開すると 17.9MB あります。サービスごとに次のファイルが入っています。

$ unzip -Z1 wheels/botocore-1.43.122-py3-none-any.whl | grep '^botocore/data/dynamodb/2012-08-10/'
botocore/data/dynamodb/2012-08-10/endpoint-rule-set-1.json.gz   ← 接続先 URL の決め方
botocore/data/dynamodb/2012-08-10/examples-1.json               ← 例
botocore/data/dynamodb/2012-08-10/paginators-1.json             ← ページ分けの決まり
botocore/data/dynamodb/2012-08-10/service-2.json.gz             ← API の定義（操作・引数・エラー）
botocore/data/dynamodb/2012-08-10/waiters-2.json                ← 待機の決まり

service-2.json.gz を Python で読むと、DynamoDB の API の決まりがそのまま書かれていました。

metadata: {"apiVersion": "2012-08-10", "protocol": "json", "serviceFullName": "Amazon DynamoDB",
           "signatureVersion": "v4", "targetPrefix": "DynamoDB_20120810", ...}
58 operations
GetItem: {"http": {"method": "POST", "requestUri": "/"}, "input": {"shape": "GetItemInput"},
          "errors": [ProvisionedThroughputExceededException, ResourceNotFoundException,
                     RequestLimitExceeded, InternalServerError, ThrottlingException]}
GetItemInput の必須: ["TableName", "Key"]

client.get_item() というメソッドは、boto3 のコードに1つずつ書かれているのではなく、この定義データから実行時に作られます。 手元の boto3 では Session().get_available_services() が 435 のサービスを返しました。AWS に新しい API が出ると botocore の定義データが更新され、新しい版が出ます。PyPI の公開日を見ると、botocore は2026年10月1日〜29日に16回（1.43.107〜1.43.122）、ほぼ平日ごとに版が上がっていました。

SDKとAPIの違い

この節では、SDK と API の関係と、混同しやすい点が分かります。

API（Application Programming Interface）は、ソフト同士がやり取りするための「決まり」です。 Web の API なら「この URL に、このヘッダーと本文で POST すると、この形の JSON が返る」という約束を指します。SDK は、その決まりに沿ってリクエストを組み立て、送り、結果を受け取るところまでを代わりに行う道具です。

SDK を使っても、通信の中身は API と同じです。boto3 の get_item が送る直前のリクエストを、botocore のイベント（before-send）で取り出しました（日時の部分は省いています）。

POST http://127.0.0.1:47105/
  X-Amz-Target: DynamoDB_20120810.GetItem
  Content-Type: application/x-amz-json-1.0
  X-Amz-Date: …
  Authorization: AWS4-HMAC-SHA256 Credential=testing/…/ap-northeast-1/dynamodb/aws4_request, SignedH…
  body: {"TableName": "users", "Key": {"id": {"S": "u1"}}}
→ {'id': {'S': 'u1'}, 'name': {'S': 'Sato'}, 'age': {'N': '31'}} | status 200

メソッド名（GetItem）はヘッダー X-Amz-Target に、引数は JSON の本文に、認証は Authorization の署名になって送られています。 先ほどの定義データの targetPrefix・protocol・signatureVersion が、そのまま使われていることが分かります。

API の設計の考え方（URL・ステータスコード・エラーの形）は、関連記事「REST APIの設計｜URL・ステータスコード・エラー形式の決め方」で扱っています。

SDKとライブラリ・フレームワーク・IDEの違い

この節では、SDK とよく並べられるライブラリ・フレームワーク・IDE との線引きが分かります。

大きさで並べると「ライブラリ ⊂ SDK」、主導権で分けると「ライブラリ・SDK は自分が呼ぶ、フレームワークは自分のコードを呼ぶ」です。 IDE は、これらを使って書くための編集ソフトです。

境目はあいまいで、boto3 は「AWS SDK for Python」と呼ばれますが、入れ方も使い方もライブラリと同じです。 呼び名で迷ったときは、「特定の提供元が、自分のサービス・OS のために配っている一式か」で判断すると、たいてい一般的な呼び方と一致します。

同じ処理を「HTTP直接」と「SDK」で書いて比べる（boto3）

この節では、SDK を使うと何を書かずに済むのかが、同じ処理を2通りで書いた実物で分かります。

moto のサーバーを 127.0.0.1:47105 で起動し、DynamoDB の「テーブルを作る→1件入れる→1件読む」を、SDK を使わずに書いた版と boto3 で書いた版で動かしました。

SDK を使わない版（requests と自前の署名・33行）

AWS の API は、すべてのリクエストに「署名バージョン4（SigV4）」の署名が要ります。署名の手順（正規化したリクエストを作り、日付・リージョン・サービスで鍵を4回 HMAC して署名する）を自分で書くと、次のようになります。

# SDK を使わず、HTTP と署名（SigV4）を自分で書いて DynamoDB API を呼ぶ
import datetime, hashlib, hmac, json, os, requests

ENDPOINT = "http://127.0.0.1:47105/"
REGION, SERVICE = "ap-northeast-1", "dynamodb"
AK, SK = os.environ["AWS_ACCESS_KEY_ID"], os.environ["AWS_SECRET_ACCESS_KEY"]

def _hmac(key, msg):
    return hmac.new(key, msg.encode(), hashlib.sha256).digest()

def call(target, body):
    payload = json.dumps(body)
    now = datetime.datetime.now(datetime.timezone.utc)
    amz_date, day = now.strftime("%Y%m%dT%H%M%SZ"), now.strftime("%Y%m%d")
    host = "127.0.0.1:47105"
    headers = {"content-type": "application/x-amz-json-1.0", "host": host,
               "x-amz-date": amz_date, "x-amz-target": f"DynamoDB_20120810.{target}"}
    signed = ";".join(sorted(headers))
    canonical = "\n".join(["POST", "/", "",
        "".join(f"{k}:{headers[k]}\n" for k in sorted(headers)), signed,
        hashlib.sha256(payload.encode()).hexdigest()])
    scope = f"{day}/{REGION}/{SERVICE}/aws4_request"
    to_sign = "\n".join(["AWS4-HMAC-SHA256", amz_date, scope,
                         hashlib.sha256(canonical.encode()).hexdigest()])
    key = _hmac(_hmac(_hmac(_hmac(("AWS4" + SK).encode(), day), REGION), SERVICE), "aws4_request")
    sig = hmac.new(key, to_sign.encode(), hashlib.sha256).hexdigest()
    headers["authorization"] = (f"AWS4-HMAC-SHA256 Credential={AK}/{scope}, "
                                f"SignedHeaders={signed}, Signature={sig}")
    r = requests.post(ENDPOINT, data=payload, headers=headers, timeout=10)
    if r.status_code >= 400:            # 再試行もエラーの型も自分で決める
        raise RuntimeError(f"{r.status_code} {r.text}")
    return r.json()

call("CreateTable", {"TableName": "users", "BillingMode": "PAY_PER_REQUEST",
     "AttributeDefinitions": [{"AttributeName": "id", "AttributeType": "S"}],
     "KeySchema": [{"AttributeName": "id", "KeyType": "HASH"}]})
call("PutItem", {"TableName": "users", "Item": {"id": {"S": "u1"}, "name": {"S": "Sato"}, "age": {"N": "31"}}})
print(call("GetItem", {"TableName": "users", "Key": {"id": {"S": "u1"}}}))

$ python direct.py
{'Item': {'id': {'S': 'u1'}, 'name': {'S': 'Sato'}, 'age': {'N': '31'}}}

SDK（boto3）を使う版（7行）

# 同じことを SDK（boto3）で書く
import boto3

ddb = boto3.resource("dynamodb", endpoint_url="http://127.0.0.1:47105")
table = ddb.create_table(TableName="users2", BillingMode="PAY_PER_REQUEST",
    AttributeDefinitions=[{"AttributeName": "id", "AttributeType": "S"}],
    KeySchema=[{"AttributeName": "id", "KeyType": "HASH"}])
table.put_item(Item={"id": "u1", "name": "Sato", "age": 31})
print(table.get_item(Key={"id": "u1"})["Item"])

$ python sdk.py
{'id': 'u1', 'name': 'Sato', 'age': Decimal('31')}

SDK の価値は行数よりも「署名・再試行・検査を、提供元が試したコードで済ませられる」ことにあります。 自前の署名は、ヘッダーの並び順や空白1つの違いで認証エラーになり、原因を探すのに時間がかかります。

ページ分けと待機も SDK が肩代わりする

多くの API は、一覧を一度に全部は返しません。S3 の ListObjectsV2 は1回で最大1,000件です。mock_aws（メモリー上の偽の AWS）に 2,500 個のオブジェクトを置いて確かめました。

one = s3.list_objects_v2(Bucket="demo")
print("1回だけ呼ぶ:", one["KeyCount"], "件 / IsTruncated =", one["IsTruncated"])
pages = s3.get_paginator("list_objects_v2").paginate(Bucket="demo")
counts = [p["KeyCount"] for p in pages]
print("paginator:", len(counts), "ページ", counts, "合計", sum(counts), "件")
ddb.get_waiter("table_exists").wait(TableName="t")

1回だけ呼ぶ: 1000 件 / IsTruncated = True
paginator: 3 ページ [1000, 1000, 500] 合計 2500 件
waiter table_exists: 0.010s ACTIVE

ページ分け（paginator）は、定義データの paginators-1.json にある決まりで動いています。中身は「IsTruncated が真なら、NextContinuationToken を次の ContinuationToken に入れて呼び直す」という1行の設定でした。待機（waiter）の TableExists は「DescribeTable を20秒おきに最大25回呼び、Table.TableStatus が ACTIVE になったら成功」と書かれていて、モックではすぐ ACTIVE になったため 0.010 秒で終わりました。

{"more_results": "IsTruncated", "limit_key": "MaxKeys", "output_token": "NextContinuationToken",
 "input_token": "ContinuationToken", "result_key": ["Contents", "CommonPrefixes"]}

client・resource・session の使い分けと、認証情報を探す順番は、関連記事「boto3 client・resource・sessionの違いと認証の優先順位」で扱っています。

SDKの再試行（リトライ）を127.0.0.1のサーバーで実測

この節では、SDK が失敗したリクエストを何回・どの間隔で送り直すのかが、4つの SDK を同じ条件で動かした結果で分かります。

SDK の多くは、一時的なエラー（500・503・接続エラーなど）を既定で自動的に再試行します。 便利な反面、「1回呼んだつもりが3回送られていた」ことに気づかない原因にもなります。そこで、最初の N 回だけ 500 を返し、その後は 200 を返す自作のサーバーを 127.0.0.1 に立て、各 SDK の接続先をそこへ向けました。

# 127.0.0.1 だけで待ち受ける「最初の N 回は失敗する」サーバー（抜粋）
class H(http.server.BaseHTTPRequestHandler):
    def _h(self):
        n = count["n"] = count["n"] + 1
        print(f"{time.time()-T0:6.3f}s #{n} {self.command} {self.path} {送られたヘッダーの一部}")
        self.send_response(CODE if n <= FAIL else 200)
        ...
http.server.ThreadingHTTPServer(("127.0.0.1", PORT), H).serve_forever()

各 SDK は次のように接続先を変えています。どれも公式に用意された設定です。

requests.post("http://127.0.0.1:47101/v1/messages", json={"q": 1}, timeout=10)      # SDK なし
anthropic.Anthropic(api_key="dummy-key", base_url="http://127.0.0.1:47102")
stripe.StripeClient("sk_test_dummy", base_addresses={"api": "http://127.0.0.1:47103"},
                    max_network_retries=2)
boto3.client("dynamodb", endpoint_url="http://127.0.0.1:47104",
             config=Config(retries={"mode": "standard"}))

2回失敗して3回目に成功するとき

=== requests（SDK なし）
requests.exceptions.HTTPError: 500 Server Error: Internal Server Error for url: http://127.0.0.1:47101/v1/messages
 0.662s #1 POST /v1/messages {"User-Agent": "python-requests/2.34.2", "x-api-key": "dummy-key"}

=== anthropic 2.3.0
result {'ok': True} 1.234s
 1.624s #1 POST /v1/messages {"x-stainless-retry-count": "0", ...}
 2.015s #2 POST /v1/messages {"x-stainless-retry-count": "1", ...}
 2.855s #3 POST /v1/messages {"x-stainless-retry-count": "2", ...}

=== stripe 16.1.0
 0.703s #1 POST /v1/customers {"Idempotency-Key": "3209e35b-65a7-acb1-5e13-0cc7ca10eb40", ...}
 1.206s #2 POST /v1/customers {"Idempotency-Key": "3209e35b-65a7-acb1-5e13-0cc7ca10eb40", ...}
 2.193s #3 POST /v1/customers {"Idempotency-Key": "3209e35b-65a7-acb1-5e13-0cc7ca10eb40", ...}

=== boto3 1.43.122（既定：legacy）
retries: {'mode': 'legacy'}
result 200 RetryAttempts 2 0.163s

ずっと失敗し続けるとき（何回で諦めるか）

DynamoDB だけ10回になる理由は、botocore の定義データ _retry.json にありました。既定（__default__）は "max_attempts": 5 で間隔の基準が乱数、DynamoDB は "max_attempts": 10 で "base": 0.05, "growth_factor": 2 です。サーバーのログの間隔（0.054・0.103・0.202・0.403・0.803・1.602・3.203・6.391・12.802 秒）は、この設定どおりの倍々でした。

boto3 の公式ドキュメント（Retries）は、「Legacy mode is the default mode used by any Boto3 client you create.」（legacy が既定）とし、legacy の既定の最大回数は5回（最初の1回を含む）、standard は3回と説明しています。Anthropic の公式ドキュメントは「既定で2回再試行（max_retries の既定は2）」「既定のタイムアウトは10分」、Stripe の公式ドキュメントは「SDK は冪等キーを作って自動で再試行できる」としています。手元の結果は、どれも公式の説明と合っていました。

429 と Retry-After の扱いは SDK で違う

サーバーが1回目だけ 429 Too Many Requests と Retry-After: 3 を返すようにしました。

=== anthropic 2.3.0
result {'ok': True} 3.007s
 1.682s #1 POST /v1/messages {"x-stainless-retry-count": "0"
 4.684s #2 POST /v1/messages {"x-stainless-retry-count": "1"     ← 3.0秒待って再送

=== boto3（standard）
ClientError An error occurred (429) when calling the ListTables operation:  0.006s   ← 再送しない

=== boto3（legacy）
 0.788s #1 POST / …    ← 429
 1.686s #2 POST / …    ← 0.9秒後に再送して成功（Retry-After の3秒は待たない）

boto3 の standard は、本文にスロットリングのエラーコードが無い「ただの429」を再試行しませんでした。公式ドキュメントの standard の再試行の対象は、HTTP ステータスでは 500・502・503・504 で、429 は legacy の一覧にだけあります。AWS の本物のサービスは、混雑時に ThrottlingException などのエラーコードを本文に入れて返すため、そちらで再試行されます。

Stripe の SDK は、再試行を0回にしても POST に Idempotency-Key を付けていました（呼び出しごとに別の値）。SDK を使わずに決済の API を直接呼ぶ場合は、この冪等キーを自分で作って付けることになります。再試行の間隔の決め方は関連記事「指数バックオフとは？リトライ間隔の決め方とジッターの実装」で、boto3 の再試行の設定と例外の受け方は関連記事「boto3のエラーハンドリング｜ClientErrorのコード取得とリトライ設定」で扱っています。

再試行の回数を自分で決める

# boto3：最初の1回を含めて合計3回、standard の決まりで
from botocore.config import Config
c = boto3.client("dynamodb", config=Config(retries={"total_max_attempts": 3, "mode": "standard"}))

# anthropic：再試行しない（呼び出し側で制御したいとき）
client = anthropic.Anthropic(max_retries=0)

# stripe：再試行を2回まで
client = stripe.StripeClient("sk_test_...", max_network_retries=2)

boto3 の max_attempts は、Config で指定すると「再試行の回数（最初の1回を含まない）」、設定ファイルや環境変数 AWS_MAX_ATTEMPTS では「合計の回数」と、数え方が違います。公式ドキュメントは、混乱を避けるため Config では total_max_attempts を使うよう勧めています。

SDKが送るヘッダーとテレメトリー

この節では、SDK がリクエストに何を付けて送っているのか、利用状況の情報（テレメトリー）を送るものがあるのかが分かります。

SDK は、自分のコードに書いていない情報もヘッダーに付けて送ります。 同じ自作サーバーで受け取ったヘッダーです（長い値は「…」で省いています）。

# requests（SDK なし）
User-Agent: python-requests/2.34.2

# boto3 1.43.122
User-Agent: Boto3/1.43.122 md/Botocore#1.43.122 ua/2.1 os/linux#6.18.44-…
Authorization: AWS4-HMAC-SHA256 Credential=testing/…/ap-northeast-1/dynamodb/aws4_request, …
amz-sdk-invocation-id: 960d681d-978c-4d5f-9975-6133bd6e4400
amz-sdk-request: attempt=1                 ← 再送では ttl=…; attempt=2; max=10

# stripe 16.1.0
User-Agent: Stripe/v1 PythonBindings/16.1.0
X-Stripe-Client-User-Agent: {"bindings_version": "16.1.0", "lang": "python", "httplib": "requests",
                             "telemetry_id": "…", "lang_version": "3.12.3", "platform": "Linux-…"}
Idempotency-Key: 3209e35b-65a7-acb1-5e13-0cc7ca10eb40
Stripe-Version: 2026-10-28.endive

# anthropic 2.3.0
User-Agent: Anthropic/Python 2.3.0
X-Stainless-Lang: python
X-Stainless-OS: Linux
X-Stainless-Runtime-Version: 3.12.3
x-stainless-retry-count: 0                 ← 再送のたびに 1、2
anthropic-version: 2026-10-21

Stripe のテレメトリーを止める

stripe-python の README は「By default, the library sends telemetry to Stripe regarding request latency and feature usage.」（既定でリクエストの所要時間と機能の利用状況を送る）とし、stripe.enable_telemetry = False で止められると書いています。同じクライアントで2回続けて呼び、2回目のヘッダーを比べました。

# enable_telemetry = True（既定）の2回目
X-Stripe-Client-Telemetry: {"last_request_metrics": {"request_id": "req_1, req_1",
                            "request_duration_ms": 3, "usage": ["stripe_client"]}}

# enable_telemetry = False の2回目
（X-Stripe-Client-Telemetry ヘッダーなし）

送られていたのは、前回のリクエスト ID・所要時間（ミリ秒）・使った機能の名前で、リクエストの中身は含まれていませんでした（request_id が2つ並んでいるのは、自作サーバーが Request-Id ヘッダーを2つ返したためです）。

SDK は環境変数を読む

環境変数を消さずに Stripe の SDK を動かしたときは、User-Agent が Stripe/v1 PythonBindings/16.1.0 AIAgent/claude_code になり、X-Stripe-Client-User-Agent に "ai_agent": "claude_code" が加わりました。AI のコーディングエージェントの中で動いていることを、環境変数から読み取って送っています。boto3 も、AWS_ACCESS_KEY_ID などの環境変数や ~/.aws/config を自動で読みます。SDK は「書いていない設定」も周りから拾うため、テストや検証では環境変数を空にした状態で動かすと、結果がぶれません。

SDKを使ったテスト：motoでAWSにつながずに確かめる

この節では、外部のサービスに接続せずに、SDK を使ったコードをテストする方法が分かります。

SDK の利点の1つは、SDK の「下」を差し替えて、本物に接続しないテストが書けることです。 AWS なら moto が、boto3 の通信を横取りしてメモリー上の偽の AWS に届けます。moto の公式ドキュメントは「With a simple decorator wrapping, all calls to AWS are automatically mocked out.」と説明し、テストではダミーの認証情報（testing）を環境変数に入れておくよう勧めています。

import unittest, boto3
from moto import mock_aws

def save_report(s3, text):                 # テストしたい自分の関数
    s3.put_object(Bucket="reports", Key="daily.txt", Body=text.encode())
    return s3.head_object(Bucket="reports", Key="daily.txt")["ContentLength"]

class T(unittest.TestCase):
    @mock_aws
    def test_save_report(self):
        s3 = boto3.client("s3", region_name="us-east-1")
        s3.create_bucket(Bucket="reports")
        self.assertEqual(save_report(s3, "売上 120件"), len("売上 120件".encode()))

    @mock_aws
    def test_bucket_missing(self):
        s3 = boto3.client("s3", region_name="us-east-1")
        with self.assertRaises(s3.exceptions.NoSuchBucket):
            save_report(s3, "x")

test_bucket_missing (__main__.T.test_bucket_missing) ... ok
test_save_report (__main__.T.test_save_report) ... ok

----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.521s

OK

Stripe や AI の SDK のように専用のモックが無い場合は、この記事の再試行の実験と同じように、接続先（base_url・base_addresses）を 127.0.0.1 の自作サーバーに向けると、決まった応答で SDK の動きを確かめられます。

依存の数・容量・読み込み時間（4つのSDKを実測）

この節では、SDK を1つ入れると何が一緒に入り、どれくらい重いのかが分かります。

SDK は便利な分、依存するパッケージと容量が増えます。 空の venv を4つ作り、それぞれ1つだけ入れて数えました。読み込み時間は import にかかった時間を3回測った中央値です。

• 容量の多くは、SDK の定義データやモデル（型）の定義です。 boto3 の 28MB のうち、ほとんどが botocore の定義データでした。
• boto3 は import に142ms、さらに client を1つ作るまでで合計209msでした。AWS Lambda のように起動の速さが料金や応答に響く場所では、client を関数の外で1回だけ作ります。
• anthropic は型の検査に pydantic を使うため依存が多く、この環境では import に約1秒かかりました。短いスクリプトを何度も起動する使い方では、この時間が効いてきます。
• SDK の依存の版が、自分のアプリの依存とぶつかることがあります（同じ urllib3 を別の版で求めるなど）。venv を分ける・ロックファイルで版を固定する、で避けます。

Python のパッケージの入れ方と venv の使い方は、関連記事「Claude API Python入門｜Anthropic SDKコピペレシピ集」でも、SDK を入れるところから扱っています。

言語・OSのSDK（Android SDK・iOS SDK・.NET SDK・JDK）

この節では、アプリ開発で「SDK」と呼ばれるプラットフォームの SDK が何を含み、どう入れるのかが、公式の情報で分かります。

スマホアプリや .NET・Java のアプリを作るときは、その OS・実行環境の SDK が必須です。 手元では動かせないため、各社の公式ページで確かめた範囲だけをまとめます（2026年10月29日時点）。

Android SDK のパッケージは、公式の例では次の形で指定します（Android Studio を使う場合は IDE の画面から管理でき、このコマンドは不要です）。

sdkmanager "platform-tools" "platforms;android-36"    # 公式ページの例（sdkmanager は非推奨と明記）
android sdk [install|list|update|remove]              # 公式ページが案内する後継のコマンド

アプリに Firebase や決済・広告などの機能を足すときに入れる「機能の SDK」は、Android なら Gradle、iOS なら Swift Package Manager などのパッケージ管理で入れます。これらはサービスの SDK と同じ仲間です。

SDKを選ぶときの確認点（版・ライセンス・テレメトリー）

この節では、SDK を入れる前に何を確かめておくと後で困らないかが、チェックリストで分かります。

入れる前に確かめるのは、「誰が出しているか」「どれくらい更新されているか」「既定で何をするか」の3つです。

• 1提供元の公式かサービスの公式ドキュメントからリンクされているパッケージ名か。似た名前の別物を入れない
• 2対応する言語の版Requires-Python は boto3・anthropic・requests が 3.10 以上、stripe は 3.9 以上だった
• 3更新の頻度と版の上げ方botocore は2026年10月だけで16回版が上がった。ロックファイルで固定し、上げるときは変更履歴を読む
• 4ライセンスdist-info の licenses の下を見る。Apache-2.0・MIT が多いが、版で変わることもある
• 5既定の再試行とタイムアウトboto3 は接続・読み取りとも60秒、anthropic は10分、requests は指定しないと無制限（None）だった
• 6送られる情報User-Agent やテレメトリーで何が送られるか。止める設定があるか（Stripe は enable_telemetry）
• 7依存の数と容量pip install のあとに pip list で数える。容量や起動時間が効く場所では特に
• 8テストの道具があるかmoto のようなモック、接続先を変える設定（endpoint_url・base_url）があるか

タイムアウトは、手元で各 SDK の設定を読み出して確かめました。

boto3      timeouts: connect=60 read=60  max_pool_connections=10
anthropic  Timeout(connect=5.0, read=600, write=600, pool=600)  max_retries: 2
requests   Session.request の timeout の既定値: None
stripe     max_network_retries（全体の既定）: 2

スマホアプリに第三者の SDK を組み込むときは、SDK が集めて送るデータも、アプリを出す側が申告する対象になります。

• Apple の「Third-party SDK requirements」は、第三者の SDK を使うなら、その SDK がアプリに持ち込むコードすべてに責任を持ち、データの収集と利用のしかたを把握しておく必要がある、としています。一覧に載った SDK（Firebase・Alamofire など約140件）を含むアプリを App Store Connect に出すときは、その SDK のプライバシーマニフェストが必須で、バイナリで組み込む場合は SDK の署名も求められます。Xcode は、使っている SDK のプライバシーマニフェストを1つのレポートにまとめます。
• Google Play の「データ セーフティ」の申告では、「アプリで使用されるサードパーティのライブラリまたは SDK を通じて収集、処理されるデータも含まれます」と書かれています。

サーバー側で使う SDK でも、User-Agent やテレメトリーで何が送られるかを把握しておくと、社内の情報管理の確認にそのまま答えられます。

SDKを使うか、APIを直接呼ぶか：判断表

この節では、SDK を使うべき場面と、API を直接呼んだほうがよい場面が分かります。

迷ったら、次の順に当てはめます。

1. 1署名が複雑な API（AWS の SigV4 など）→ SDK自前の署名は33行中14行を占め、間違えると原因が分かりにくい
2. 2お金が動く・二重実行が困る API → 冪等キーを扱える SDKStripe の SDK は冪等キーを自動で付けて再送した
3. 3自分の言語の公式 SDK がある → SDKページ分け・待機・型の変換・例外の型が付いてくる
4. 4呼ぶのが1〜2個の単純な API → 直接でもよいBearer トークンを付けて GET するだけなら、requests や fetch で数行
5. 5容量・起動時間・依存の少なさが最優先 → 直接組み込み機器・小さな関数・依存を増やせない環境
6. 6公式 SDK が無い言語・新しすぎる機能 → 直接（OpenAPI から生成も）SDK の対応が API の公開より遅れることがある

よくあるエラーとつまずき（原文つき）

この節では、SDK を使い始めたときによく出るエラーの原文と、原因・直し方が分かります。

手元の boto3・moto・anthropic で実際に出した文言です。

• SDK のエラーは「送る前に SDK が止めたもの」と「サーバーが返したもの」の2種類です。 ParamValidationError・UnknownServiceError・NoCredentialsError は通信する前に出ており、サーバーのログには何も残りません。
• サーバーが返したエラーは、e.response["Error"]["Code"] でコード（ResourceNotFoundException）を、e.response["ResponseMetadata"]["HTTPStatusCode"] で HTTP の番号（400）を取り出せました。
• moto をサーバーとして起動したとき、UserWarning: When using MotoServer, ensure that you install moto[server] to have all dependencies! という警告の直後に flask が無いエラーになりました。SDK や関連ツールには、追加機能の依存を [名前] で選んで入れる形のものがあります。

AWS の認証情報のエラーの直し方は、関連記事「AWS CLI Unable to locate credentialsの直し方」で扱っています。

よくある質問

Q. SDKとは、簡単に言うと何ですか？ A. あるサービスや OS 向けのソフトを作るための「道具箱」です。API を呼ぶためのライブラリに、ツール・ドキュメント・サンプルが付いた一式を指します。

Q. SDK の読み方は？ A. 「エス・ディー・ケー」です。Software Development Kit（ソフトウェア開発キット）の頭文字です。

Q. SDK と API はどちらを先に覚えるべきですか？ A. API の考え方（URL・メソッド・ヘッダー・ステータスコード・JSON）を先に押さえると、SDK のエラーが読めるようになります。SDK のエラーの多くは、中で API が返した HTTP のエラーをそのまま包んだものだからです。

Q. SDK とライブラリは何が違いますか？ A. ライブラリは再利用できる部品で、SDK は特定のサービス・OS のための部品にツールや文書まで付いた一式です。Python の SDK は見た目はライブラリと同じで、boto3 は「AWS SDK for Python」と呼ばれています。

Q. Python SDK とは何ですか？ A. Python から使えるように作られたサービスの SDK のことです。boto3（AWS）・stripe・anthropic のように、pip で入れて import して使います。同じサービスでも、Java 用・JavaScript 用などの SDK は別に配られています。

Q. SDK と IDE の違いは？ A. IDE（統合開発環境）はコードを書いて動かす編集ソフトで、SDK はそこで使う部品と道具です。Android Studio・Xcode のように、IDE が SDK を管理・同梱しているものもあります。

Q. スマホアプリの開発に SDK は必須ですか？ A. Android なら Android SDK、iOS なら Xcode に含まれる SDK が必須です。OS の機能（カメラ・通知など）は、その SDK を通してしか使えません。

Q. SDK を入れるだけで勝手に通信しますか？ A. 手元で確かめた4つ（requests・boto3・stripe・anthropic）は、strace で見ると import しただけでは connect も sendto も0回で、API を呼んだときに初めて通信しました。ただし Stripe の SDK は、既定で前回の所要時間などをヘッダーに付けて送ります（stripe.enable_telemetry = False で止められます）。

Q. SDK のバージョンはどう固定しますか？ A. requirements.txt やロックファイルに版を書きます。boto3 と botocore は同じ番号で一緒に上がるため、片方だけ固定すると組み合わせが合わなくなることがあります。

Q. 公式の SDK が無いサービスはどうしますか？ A. HTTP で API を直接呼びます。OpenAPI の定義が公開されていれば、そこからクライアントのコードを生成する方法もあります。認証・再試行・タイムアウトは自分で決めて書きます。

Q. SDK は無料ですか？ A. 多くの SDK は Apache-2.0 や MIT のライセンスで無料で配られています。料金がかかるのは、SDK から呼ぶサービスの利用分です。

まとめ

• SDK は、特定のサービス・OS 向けの開発道具一式。API は「決まり」、SDK は「決まりを使う道具」で、SDK の中で API を呼んでいる。
• DynamoDB の読み書きは、HTTP 直書きで33行（うち署名14行）、boto3 で7行だった。boto3 の中身の大半は、API の定義データ（botocore/data、展開して17.9MB）だった。
• 再試行の既定は SDK ごとに違い、手元では requests が1回、anthropic と stripe が3回、boto3 は legacy で5回（DynamoDB は10回・25.6秒）、standard で3回送った。
• SDK は版・OS・再試行の回数などをヘッダーで送り、Stripe は既定でテレメトリーも送る。環境変数も読むため、検証は環境変数を空にして行うと結果がそろう。
• 選ぶ前に、公式か・言語の版・更新頻度・ライセンス・既定のタイムアウトと再試行・送る情報・依存の数を確かめる。テストは moto や 127.0.0.1 のサーバーで、本物に接続せずに行える。

参考・出典

確認日はいずれも 2026年10月29日です。

• AWS「SDK と API にはどのような違いがありますか?」：https://aws.amazon.com/jp/compare/the-difference-between-sdk-and-api/
• AWS「SDK とは何ですか?」：https://aws.amazon.com/jp/what-is/sdk/
• AWS「Retries」（Boto3 Developer Guide）：https://docs.aws.amazon.com/boto3/latest/guide/retries.html
• Stripe「Advanced error handling」：https://docs.stripe.com/error-low-level
• Stripe「stripe-python」README（Telemetry・Configuring automatic retries）：https://github.com/stripe/stripe-python
• Anthropic「Python SDK」（Retries・Timeouts）：https://platform.claude.com/docs/en/api/sdks/python
• moto「Getting Started with Moto」：https://docs.getmoto.org/en/latest/docs/getting_started.html
• Android Developers「sdkmanager」：https://developer.android.com/tools/sdkmanager
• Apple Developer「Xcode - Support」：https://developer.apple.com/support/xcode/
• Microsoft Learn「.NET SDK の概要」：https://learn.microsoft.com/ja-jp/dotnet/core/sdk
• Apple Developer「Third-party SDK requirements」：https://developer.apple.com/support/third-party-SDK-requirements/
• Google Play Console ヘルプ「Google Play のデータ セーフティ セクションに情報を入力する」：https://support.google.com/googleplay/android-developer/answer/10787469?hl=ja

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