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Rechazos en streaming

A partir de los modelos Claude 4, las respuestas en streaming de la API de Claude devuelven stop_reason: "refusal" cuando los clasificadores de streaming intervienen para gestionar posibles infracciones de las políticas. Esta nueva función de seguridad ayuda a mantener el cumplimiento del contenido durante el streaming en tiempo real.

Para obtener más información sobre los rechazos activados por los filtros de seguridad de la API para Claude Sonnet 4.5, consulta Understanding Sonnet 4.5's API Safety Filters.

Formato de respuesta de la API

Cuando los clasificadores de streaming detectan contenido que infringe las políticas de Anthropic, la API devuelve esta respuesta:

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

No se incluye ningún mensaje de rechazo adicional. Debes gestionar la respuesta y proporcionar mensajes apropiados para el usuario.

Restablecer el contexto después de un rechazo

Cuando recibas stop_reason: refusal, debes restablecer el contexto de la conversación antes de continuar. Puedes eliminar o reformular el turno que provocó el rechazo, o borrar por completo el historial de la conversación. Si intentas continuar sin restablecer el contexto, seguirás recibiendo rechazos.

Las métricas de uso se siguen proporcionando en la respuesta, incluso cuando la respuesta es rechazada.

Cuando un rechazo llega antes de que Claude genere cualquier salida, no se te factura la solicitud en la API de Claude, y los recuentos de uso en esa respuesta son solo informativos. Cuando Claude genera salida antes del rechazo, sí se te factura esa solicitud.

Si encuentras con frecuencia el stop reason refusal al usar Claude Sonnet 4.5 u Opus 4.1 (obsoleto), puedes intentar actualizar tus llamadas a la API para usar Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5-20251001), que tiene restricciones de uso diferentes. Obtén más información sobre los filtros de seguridad de la API de Sonnet 4.5.

Guía de implementación

A continuación se muestra cómo detectar y gestionar los rechazos en streaming en tu aplicación:

client = anthropic.Anthropic()
messages = []


def reset_conversation():
    """Reset conversation context after refusal"""
    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-opus-4-8",
    ) as stream:
        for event in stream:
            # Verificar si hay un rechazo en el delta del mensaje
            if event.type == "message_delta":
                if event.delta.stop_reason == "refusal":
                    reset_conversation()
                    break
except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")

Tipos de rechazo actuales

Actualmente, la API gestiona los rechazos de tres maneras diferentes:

Tipo de rechazo	Formato de respuesta	Cuándo ocurre
Rechazos del clasificador de streaming	`stop_reason`: `refusal`	Durante el streaming, cuando el contenido infringe las políticas
Validación de entrada de la API y de derechos de autor	Códigos de error 400	Cuando la entrada no supera las comprobaciones de validación
Rechazos generados por el modelo	Respuestas de texto estándar	Cuando el propio modelo decide rechazar

Las versiones futuras de la API ampliarán el patrón stop_reason: refusal para unificar la gestión de rechazos en todos los tipos.

Mejores prácticas

Monitorea los rechazos: Incluye comprobaciones de stop_reason: refusal en tu gestión de errores
Restablece automáticamente: Implementa el restablecimiento automático del contexto cuando se detecten rechazos
Proporciona mensajes personalizados: Crea mensajes amigables para el usuario para mejorar la experiencia cuando ocurran rechazos
Haz seguimiento de los patrones de rechazo: Monitorea la frecuencia de rechazos para identificar posibles problemas con tus prompts

Notas de migración

Los modelos futuros ampliarán este patrón a otros tipos de rechazo
Planifica tu gestión de errores para adaptarte a la futura unificación de las respuestas de rechazo

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Formato de respuesta de la API

Cuando los clasificadores de streaming detectan contenido que infringe las políticas de Anthropic, la API devuelve esta respuesta:

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

No se incluye ningún mensaje de rechazo adicional. Debes gestionar la respuesta y proporcionar mensajes apropiados para el usuario.

Restablecer el contexto después de un rechazo

Las métricas de uso se siguen proporcionando en la respuesta, incluso cuando la respuesta es rechazada.

Guía de implementación

A continuación se muestra cómo detectar y gestionar los rechazos en streaming en tu aplicación:

client = anthropic.Anthropic()
messages = []


def reset_conversation():
    """Reset conversation context after refusal"""
    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-opus-4-8",
    ) as stream:
        for event in stream:
            # Verificar si hay un rechazo en el delta del mensaje
            if event.type == "message_delta":
                if event.delta.stop_reason == "refusal":
                    reset_conversation()
                    break
except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")

Tipos de rechazo actuales

Actualmente, la API gestiona los rechazos de tres maneras diferentes:

Tipo de rechazo	Formato de respuesta	Cuándo ocurre
Rechazos del clasificador de streaming	`stop_reason`: `refusal`	Durante el streaming, cuando el contenido infringe las políticas
Validación de entrada de la API y de derechos de autor	Códigos de error 400	Cuando la entrada no supera las comprobaciones de validación
Rechazos generados por el modelo	Respuestas de texto estándar	Cuando el propio modelo decide rechazar

Las versiones futuras de la API ampliarán el patrón stop_reason: refusal para unificar la gestión de rechazos en todos los tipos.

Mejores prácticas

Monitorea los rechazos: Incluye comprobaciones de stop_reason: refusal en tu gestión de errores

Restablece automáticamente: Implementa el restablecimiento automático del contexto cuando se detecten rechazos

Proporciona mensajes personalizados: Crea mensajes amigables para el usuario para mejorar la experiencia cuando ocurran rechazos

Haz seguimiento de los patrones de rechazo: Monitorea la frecuencia de rechazos para identificar posibles problemas con tus prompts

Formato de respuesta de la API

Restablecer el contexto después de un rechazo

Guía de implementación

Tipos de rechazo actuales

Mejores prácticas

Notas de migración

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Guía de implementación

Tipos de rechazo actuales

Mejores prácticas

Notas de migración

Formato de respuesta de la API

Restablecer el contexto después de un rechazo

Guía de implementación

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Mejores prácticas

Notas de migración

Formato de respuesta de la API

Restablecer el contexto después de un rechazo

Guía de implementación

Tipos de rechazo actuales

Mejores prácticas

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