Feingranulares Tool-Streaming

Feingranulares Tool-Streaming ist auf allen Modellen und allen Plattformen allgemein verfügbar und erfordert keinen Beta-Header. Es ermöglicht das Streaming von Tool-Parameterwerten ohne Pufferung oder JSON-Validierung und reduziert die Latenz beim Empfang großer Parameter.

Verwendung von feingranularem Tool-Streaming

Feingranulares Tool-Streaming ist auf allen Modellen und allen Plattformen verfügbar (Claude API, Amazon Bedrock, Google Vertex AI und Microsoft Foundry). Um es zu verwenden, setzen Sie eager_input_streaming auf true für jedes Tool, bei dem Sie feingranulares Streaming aktivieren möchten, und aktivieren Sie Streaming in Ihrer Anfrage.

Hier ist ein Beispiel für die Verwendung von feingranularem Tool-Streaming mit der API:

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "content-type: application/json" \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-4-6",
    "max_tokens": 65536,
    "tools": [
      {
        "name": "make_file",
        "description": "Write text to a file",
        "eager_input_streaming": true,
        "input_schema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "filename": {
              "type": "string",
              "description": "The filename to write text to"
            },
            "lines_of_text": {
              "type": "array",
              "description": "An array of lines of text to write to the file"
            }
          },
          "required": ["filename", "lines_of_text"]
        }
      }
    ],
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Can you write a long poem and make a file called poem.txt?"
      }
    ],
    "stream": true
  }' | jq '.usage'

In diesem Beispiel ermöglicht feingranulares Tool-Streaming Claude, die Zeilen eines langen Gedichts in den Tool-Aufruf make_file zu streamen, ohne zu puffern, um zu validieren, ob der Parameter lines_of_text gültiges JSON ist. Das bedeutet, dass Sie den Parameter sehen können, während er ankommt, ohne auf die gesamte Pufferung und Validierung des Parameters warten zu müssen.

Chunk 1: '{"'
Chunk 2: 'query": "Ty'
Chunk 3: 'peScri'
Chunk 4: 'pt 5.0 5.1 '
Chunk 5: '5.2 5'
Chunk 6: '.3'
Chunk 8: ' new f'
Chunk 9: 'eatur'
...

Chunk 1: '{"query": "TypeScript 5.0 5.1 5.2 5.3'
Chunk 2: ' new features comparison'

Umgang mit ungültigem JSON in Tool-Antworten

Bei Verwendung von feingranularem Tool-Streaming können Sie ungültiges oder unvollständiges JSON vom Modell erhalten. Wenn Sie dieses ungültige JSON in einem Fehlerantwortblock an das Modell zurückgeben müssen, können Sie es in einem JSON-Objekt einwickeln, um eine ordnungsgemäße Verarbeitung zu gewährleisten (mit einem angemessenen Schlüssel). Zum Beispiel:

{
  "INVALID_JSON": "<your invalid json string>"
}

Dieser Ansatz hilft dem Modell zu verstehen, dass der Inhalt ungültiges JSON ist, während die ursprünglichen fehlerhaften Daten zu Debugging-Zwecken erhalten bleiben.