Streaming-Ablehnungen

Erfahren Sie, wie Sie Streaming-Ablehnungen in Claude-API-Antworten erkennen und behandeln.

Ab Claude 4-Modellen geben Streaming-Antworten von Claudes API stop_reason: "refusal" zurück, wenn Streaming-Klassifizierer eingreifen, um potenzielle Richtlinienverletzungen zu behandeln. Diese neue Sicherheitsfunktion trägt zur Aufrechterhaltung der Inhaltskonformität während des Echtzeit-Streaming bei.

Weitere Informationen zu Ablehnungen, die durch API-Sicherheitsfilter für Claude Sonnet 4.5 ausgelöst werden, finden Sie unter Understanding Sonnet 4.5's API Safety Filters.

API-Antwortformat

Wenn Streaming-Klassifizierer Inhalte erkennen, die gegen Anthropics Richtlinien verstoßen, gibt die API diese Antwort zurück:

{
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Hello.."
    }
  ],
  "stop_reason": "refusal"
}

Es ist keine zusätzliche Ablehnungsmeldung enthalten. Sie müssen die Antwort verarbeiten und eine angemessene benutzerfreundliche Meldung bereitstellen.

Kontext nach Ablehnung zurücksetzen

Wenn Sie stop_reason: refusal erhalten, müssen Sie den Gesprächskontext zurücksetzen, indem Sie den abgelehnten Zug entfernen oder aktualisieren, bevor Sie fortfahren. Der Versuch, ohne Zurücksetzen fortzufahren, führt zu weiteren Ablehnungen.

Nutzungsmetriken werden auch bei abgelehnten Antworten in der Antwort bereitgestellt, um Abrechnungszwecke zu erfüllen.

Ihnen werden Ausgabe-Token bis zur Ablehnung in Rechnung gestellt.

Wenn Sie bei der Verwendung von Claude Sonnet 4.5 oder Opus 4.1 häufig auf refusal-Stopgründe stoßen, können Sie versuchen, Ihre API-Aufrufe zu aktualisieren, um Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5-20251001) zu verwenden, das unterschiedliche Nutzungsbeschränkungen hat. Erfahren Sie mehr über understanding Sonnet 4.5's API safety filters.

Implementierungsleitfaden

So erkennen und behandeln Sie Streaming-Ablehnungen in Ihrer Anwendung:

client = anthropic.Anthropic()
messages = []


def reset_conversation():
    """Gesprächskontext nach Ablehnung zurücksetzen"""
    global messages
    messages = []
    print("Conversation reset due to refusal")


try:
    with client.messages.stream(
        max_tokens=1024,
        messages=messages + [{"role": "user", "content": "Hello"}],
        model="claude-sonnet-4-6",
    ) as stream:
        for event in stream:
            # Überprüfung auf Ablehnung in Nachrichtenänderung
            if hasattr(event, "type") and event.type == "message_delta":
                if event.delta.stop_reason == "refusal":
                    reset_conversation()
                    break
except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")

Aktuelle Ablehnungstypen

Die API behandelt Ablehnungen derzeit auf drei verschiedene Arten:

Ablehnungstyp	Antwortformat	Wann es auftritt
Streaming-Klassifizierer-Ablehnungen	`stop_reason`: `refusal`	Während des Streaming, wenn Inhalte gegen Richtlinien verstoßen
API-Eingabe- und Urheberrechtsvalidierung	400-Fehlercodes	Wenn die Eingabe Validierungsprüfungen nicht besteht
Modellgenerierte Ablehnungen	Standard-Textantworten	Wenn das Modell selbst beschließt, abzulehnen

Zukünftige API-Versionen werden das stop_reason: refusal-Muster erweitern, um die Ablehnungsbehandlung über alle Typen hinweg zu vereinheitlichen.

Best Practices

Überwachen Sie auf Ablehnungen: Beziehen Sie stop_reason: refusal-Überprüfungen in Ihre Fehlerbehandlung ein
Automatisches Zurücksetzen: Implementieren Sie automatisches Kontextzurücksetzen, wenn Ablehnungen erkannt werden
Benutzerdefinierte Meldungen bereitstellen: Erstellen Sie benutzerfreundliche Meldungen für bessere UX, wenn Ablehnungen auftreten
Ablehnungsmuster verfolgen: Überwachen Sie die Ablehnungshäufigkeit, um potenzielle Probleme mit Ihren Eingabeaufforderungen zu identifizieren

Migrationsnoten

Zukünftige Modelle werden dieses Muster auf andere Ablehnungstypen erweitern
Planen Sie Ihre Fehlerbehandlung, um die zukünftige Vereinheitlichung von Ablehnungsantworten zu berücksichtigen

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Streaming-Ablehnungen

Erfahren Sie, wie Sie Streaming-Ablehnungen in Claude-API-Antworten erkennen und behandeln.

Weitere Informationen zu Ablehnungen, die durch API-Sicherheitsfilter für Claude Sonnet 4.5 ausgelöst werden, finden Sie unter Understanding Sonnet 4.5's API Safety Filters.

API-Antwortformat

Wenn Streaming-Klassifizierer Inhalte erkennen, die gegen Anthropics Richtlinien verstoßen, gibt die API diese Antwort zurück:

{
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Hello.."
    }
  ],
  "stop_reason": "refusal"
}

Es ist keine zusätzliche Ablehnungsmeldung enthalten. Sie müssen die Antwort verarbeiten und eine angemessene benutzerfreundliche Meldung bereitstellen.

Kontext nach Ablehnung zurücksetzen

Nutzungsmetriken werden auch bei abgelehnten Antworten in der Antwort bereitgestellt, um Abrechnungszwecke zu erfüllen.

Ihnen werden Ausgabe-Token bis zur Ablehnung in Rechnung gestellt.

Implementierungsleitfaden

So erkennen und behandeln Sie Streaming-Ablehnungen in Ihrer Anwendung:

client = anthropic.Anthropic()
messages = []


def reset_conversation():
    """Gesprächskontext nach Ablehnung zurücksetzen"""
    global messages
    messages = []
    print("Conversation reset due to refusal")


try:
    with client.messages.stream(
        max_tokens=1024,
        messages=messages + [{"role": "user", "content": "Hello"}],
        model="claude-sonnet-4-6",
    ) as stream:
        for event in stream:
            # Überprüfung auf Ablehnung in Nachrichtenänderung
            if hasattr(event, "type") and event.type == "message_delta":
                if event.delta.stop_reason == "refusal":
                    reset_conversation()
                    break
except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")

Aktuelle Ablehnungstypen

Die API behandelt Ablehnungen derzeit auf drei verschiedene Arten:

Ablehnungstyp	Antwortformat	Wann es auftritt
Streaming-Klassifizierer-Ablehnungen	`stop_reason`: `refusal`	Während des Streaming, wenn Inhalte gegen Richtlinien verstoßen
API-Eingabe- und Urheberrechtsvalidierung	400-Fehlercodes	Wenn die Eingabe Validierungsprüfungen nicht besteht
Modellgenerierte Ablehnungen	Standard-Textantworten	Wenn das Modell selbst beschließt, abzulehnen

Zukünftige API-Versionen werden das stop_reason: refusal-Muster erweitern, um die Ablehnungsbehandlung über alle Typen hinweg zu vereinheitlichen.

Best Practices

Überwachen Sie auf Ablehnungen: Beziehen Sie stop_reason: refusal-Überprüfungen in Ihre Fehlerbehandlung ein
Automatisches Zurücksetzen: Implementieren Sie automatisches Kontextzurücksetzen, wenn Ablehnungen erkannt werden
Benutzerdefinierte Meldungen bereitstellen: Erstellen Sie benutzerfreundliche Meldungen für bessere UX, wenn Ablehnungen auftreten
Ablehnungsmuster verfolgen: Überwachen Sie die Ablehnungshäufigkeit, um potenzielle Probleme mit Ihren Eingabeaufforderungen zu identifizieren

Migrationsnoten

Zukünftige Modelle werden dieses Muster auf andere Ablehnungstypen erweitern
Planen Sie Ihre Fehlerbehandlung, um die zukünftige Vereinheitlichung von Ablehnungsantworten zu berücksichtigen

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