MessagesCapacités du modèle

Streaming de messages

Diffusez les réponses de l'API Messages de manière incrémentielle avec des événements envoyés par le serveur, incluant le texte, l'utilisation d'outils et les deltas de réflexion étendue.

Lors de la création d'un Message, vous pouvez définir "stream": true pour diffuser la réponse de manière incrémentielle en utilisant les server-sent events (événements envoyés par le serveur), ou SSE.

Streaming avec les SDK

Les SDK Python et TypeScript offrent plusieurs façons d'utiliser le streaming. Le SDK PHP fournit le streaming via createStream(). Le SDK Python permet à la fois des flux synchrones et asynchrones. Consultez la documentation de chaque SDK pour plus de détails.

client = anthropic.Anthropic()

with client.messages.stream(
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
    model="claude-opus-4-8",
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

Obtenir le message final sans gérer les événements

Si vous n'avez pas besoin de traiter le texte au fur et à mesure de son arrivée, les SDK offrent un moyen d'utiliser le streaming en arrière-plan tout en retournant l'objet Message complet, identique à ce que retourne .create(). Ceci est particulièrement utile pour les requêtes avec des valeurs max_tokens élevées, où les SDK exigent le streaming pour éviter les délais d'expiration HTTP.

client = anthropic.Anthropic()

with client.messages.stream(
    max_tokens=128000,
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a detailed analysis..."}],
    model="claude-opus-4-8",
) as stream:
    message = stream.get_final_message()

print(message.content[0].text)

L'appel .stream() maintient la connexion HTTP active avec des événements envoyés par le serveur, puis .get_final_message() (Python) ou .finalMessage() (TypeScript) accumule tous les événements et retourne l'objet Message complet. En Go, vous appelez message.Accumulate(event) à l'intérieur de la boucle de flux pour construire le même Message complet. En Java, utilisez MessageAccumulator.create() et appelez accumulator.accumulate(event) sur chaque événement. En C#, utilisez await sur la méthode d'extension .Aggregate() du flux pour obtenir le Message complet, ou passez un MessageContentAggregator à .CollectAsync() pour agréger tout en gérant les événements. En Ruby, appelez .accumulated_message sur le flux. Dans le SDK PHP, vous itérez manuellement sur les événements du flux pour accumuler la réponse.

Types d'événements

Chaque événement envoyé par le serveur inclut un type d'événement nommé et des données JSON associées. Chaque événement utilise un nom d'événement SSE (par exemple, event: message_stop), et inclut le type d'événement correspondant dans ses données.

Chaque flux utilise le déroulement d'événements suivant :

message_start : contient un objet Message avec un content vide.
Une série de blocs de contenu, chacun ayant un événement content_block_start, un ou plusieurs événements content_block_delta, et un événement content_block_stop. Chaque bloc de contenu possède un index qui correspond à son index dans le tableau content du Message final. Une exception : lors des réponses de repli côté serveur, un bloc de contenu fallback arrive à chaque frontière de modèle sous la forme d'une paire content_block_start et content_block_stop sans deltas entre les deux.
Un ou plusieurs événements message_delta, indiquant des modifications de niveau supérieur à l'objet Message final.
Un événement final message_stop.

Les comptages de tokens affichés dans le champ usage de l'événement message_delta sont cumulatifs.

Événements ping

Les flux d'événements peuvent également inclure un nombre quelconque d'événements ping.

Événements d'erreur

L'API peut occasionnellement envoyer des erreurs dans le flux d'événements. Par exemple, pendant les périodes de forte utilisation, vous pouvez recevoir une overloaded_error, qui correspondrait normalement à un HTTP 529 dans un contexte sans streaming :

Example error

event: error
data: {"type": "error", "error": {"type": "overloaded_error", "message": "Overloaded"}}

Autres événements

Conformément à la politique de versionnage, de nouveaux types d'événements peuvent être ajoutés, et votre code doit gérer les types d'événements inconnus de manière appropriée.

Types de deltas de blocs de contenu

Chaque événement content_block_delta contient un delta d'un type qui met à jour le bloc content à un index donné.

Delta de texte

Un delta de bloc de contenu text ressemble à ceci :

Text delta

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta","index": 0,"delta": {"type": "text_delta", "text": "ello frien"}}

Delta JSON d'entrée

Les deltas pour les blocs de contenu tool_use correspondent aux mises à jour du champ input du bloc. Pour prendre en charge une granularité maximale, les deltas sont des chaînes JSON partielles, tandis que le tool_use.input final est toujours un objet.

Vous pouvez accumuler les deltas de chaînes et analyser le JSON une fois que vous recevez un événement content_block_stop, en utilisant une bibliothèque comme Pydantic pour effectuer une analyse JSON partielle, ou en utilisant les SDK, qui fournissent des utilitaires pour accéder aux valeurs incrémentielles analysées.

Un delta de bloc de contenu tool_use ressemble à ceci :

Input JSON delta

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta","index": 1,"delta": {"type": "input_json_delta","partial_json": "{\"location\": \"San Fra"}}}

Remarque : les modèles actuels ne prennent en charge que l'émission d'une seule propriété clé-valeur complète de input à la fois. Par conséquent, lors de l'utilisation d'outils, il peut y avoir des délais entre les événements de streaming pendant que le modèle travaille. Une fois qu'une clé et une valeur input sont accumulées, elles sont émises sous forme de plusieurs événements content_block_delta avec du JSON partiel fragmenté afin que le format puisse automatiquement prendre en charge une granularité plus fine dans les futurs modèles.

Delta de réflexion

Lorsque vous utilisez la réflexion étendue avec le streaming activé, vous recevrez le contenu de réflexion via des événements thinking_delta. Ces deltas correspondent au champ thinking des blocs de contenu thinking.

Pour le contenu de réflexion, un événement spécial signature_delta est envoyé juste avant l'événement content_block_stop. Cette signature est utilisée pour vérifier l'intégrité du bloc de réflexion.

Lorsque display: "omitted" est défini dans la configuration de réflexion, aucun événement thinking_delta n'est envoyé. Le bloc de réflexion s'ouvre, reçoit un seul signature_delta, puis se ferme. Consultez Contrôler l'affichage de la réflexion.

Un delta de réflexion typique ressemble à ceci :

Thinking delta

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "thinking_delta", "thinking": "I need to find the GCD of 1071 and 462 using the Euclidean algorithm.\n\n1071 = 2 × 462 + 147"}}

Le delta de signature ressemble à ceci :

Signature delta

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "signature_delta", "signature": "EqQBCgIYAhIM1gbcDa9GJwZA2b3hGgxBdjrkzLoky3dl1pkiMOYds..."}}

Réponse complète du flux HTTP

Utilisez les SDK clients lorsque vous utilisez le mode streaming. Cependant, si vous construisez une intégration API directe, vous devez gérer ces événements vous-même.

Une réponse de flux se compose de :

Un événement message_start
Potentiellement plusieurs blocs de contenu, chacun contenant :
- Un événement content_block_start
- Potentiellement plusieurs événements content_block_delta
- Un événement content_block_stop
Un ou plusieurs événements message_delta
Un événement message_stop

Des événements ping peuvent également être dispersés tout au long de la réponse. Consultez Types d'événements pour plus de détails sur le format.

Requête de streaming basique

client = anthropic.Anthropic()

with client.messages.stream(
    model="claude-opus-4-8",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
    max_tokens=256,
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

Response

event: message_start
data: {"type": "message_start", "message": {"id": "msg_1nZdL29xx5MUA1yADyHTEsnR8uuvGzszyY", "type": "message", "role": "assistant", "content": [], "model": "claude-opus-4-8", "stop_reason": null, "stop_sequence": null, "usage": {"input_tokens": 25, "output_tokens": 1}}}

event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 0, "content_block": {"type": "text", "text": ""}}

event: ping
data: {"type": "ping"}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "text_delta", "text": "Hello"}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "text_delta", "text": "!"}}

event: content_block_stop
data: {"type": "content_block_stop", "index": 0}

event: message_delta
data: {"type": "message_delta", "delta": {"stop_reason": "end_turn", "stop_sequence":null}, "usage": {"output_tokens": 15}}

event: message_stop
data: {"type": "message_stop"}

Requête de streaming avec utilisation d'outils

L'utilisation d'outils prend en charge le streaming à granularité fine pour les valeurs de paramètres. Activez-le par outil avec eager_input_streaming.

Cette requête demande à Claude d'utiliser un outil pour indiquer la météo.

client = anthropic.Anthropic()

tools = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the current weather in a given location",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {
                    "type": "string",
                    "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA",
                }
            },
            "required": ["location"],
        },
    }
]

with client.messages.stream(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    tools=tools,
    tool_choice={"type": "any"},
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What is the weather like in San Francisco?"}
    ],
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

Response

event: message_start
data: {"type":"message_start","message":{"id":"msg_014p7gG3wDgGV9EUtLvnow3U","type":"message","role":"assistant","model":"claude-opus-4-8","stop_sequence":null,"usage":{"input_tokens":472,"output_tokens":2},"content":[],"stop_reason":null}}

event: content_block_start
data: {"type":"content_block_start","index":0,"content_block":{"type":"text","text":""}}

event: ping
data: {"type": "ping"}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":"Okay"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":","}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":" let"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":"'s"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":" check"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":" the"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":" weather"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":" for"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":" San"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":" Francisco"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":","}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":" CA"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":":"}}

event: content_block_stop
data: {"type":"content_block_stop","index":0}

event: content_block_start
data: {"type":"content_block_start","index":1,"content_block":{"type":"tool_use","id":"toolu_01T1x1fJ34qAmk2tNTrN7Up6","name":"get_weather","input":{}}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":""}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":"{\"location\":"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":" \"San"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":" Francisc"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":"o,"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":" CA\"}"}}

event: content_block_stop
data: {"type":"content_block_stop","index":1}

event: message_delta
data: {"type":"message_delta","delta":{"stop_reason":"tool_use","stop_sequence":null},"usage":{"output_tokens":89}}

event: message_stop
data: {"type":"message_stop"}

Requête de streaming avec réflexion étendue

Cette requête active la réflexion étendue avec le streaming. Le paramètre display: "summarized" diffuse un résumé condensé du raisonnement de Claude plutôt que la chaîne de pensée complète.

client = anthropic.Anthropic()

with client.messages.stream(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=20000,
    thinking={"type": "adaptive", "display": "summarized"},
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "What is the greatest common divisor of 1071 and 462?",
        }
    ],
) as stream:
    for event in stream:
        if event.type == "content_block_delta":
            if event.delta.type == "thinking_delta":
                print(event.delta.thinking, end="", flush=True)
            elif event.delta.type == "text_delta":
                print(event.delta.text, end="", flush=True)

Response

event: message_start
data: {"type": "message_start", "message": {"id": "msg_01...", "type": "message", "role": "assistant", "content": [], "model": "claude-opus-4-8", "stop_reason": null, "stop_sequence": null}}

event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 0, "content_block": {"type": "thinking", "thinking": "", "signature": ""}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "thinking_delta", "thinking": "I need to find the GCD of 1071 and 462 using the Euclidean algorithm.\n\n1071 = 2 × 462 + 147"}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "thinking_delta", "thinking": "\n462 = 3 × 147 + 21"}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "thinking_delta", "thinking": "\n147 = 7 × 21 + 0"}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "thinking_delta", "thinking": "\nThe remainder is 0, so GCD(1071, 462) = 21."}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "signature_delta", "signature": "EqQBCgIYAhIM1gbcDa9GJwZA2b3hGgxBdjrkzLoky3dl1pkiMOYds..."}}

event: content_block_stop
data: {"type": "content_block_stop", "index": 0}

event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 1, "content_block": {"type": "text", "text": ""}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 1, "delta": {"type": "text_delta", "text": "The greatest common divisor of 1071 and 462 is **21**."}}

event: content_block_stop
data: {"type": "content_block_stop", "index": 1}

event: message_delta
data: {"type": "message_delta", "delta": {"stop_reason": "end_turn", "stop_sequence": null}}

event: message_stop
data: {"type": "message_stop"}

Requête de streaming avec utilisation de l'outil de recherche web

Cette requête demande à Claude de rechercher sur le web des informations météorologiques actuelles.

client = anthropic.Anthropic()

with client.messages.stream(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    tools=[{"type": "web_search_20250305", "name": "web_search", "max_uses": 5}],
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What is the weather like in New York City today?"}
    ],
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

Response

event: message_start
data: {"type":"message_start","message":{"id":"msg_01G...","type":"message","role":"assistant","model":"claude-opus-4-8","content":[],"stop_reason":null,"stop_sequence":null,"usage":{"input_tokens":2679,"cache_creation_input_tokens":0,"cache_read_input_tokens":0,"output_tokens":3}}}

event: content_block_start
data: {"type":"content_block_start","index":0,"content_block":{"type":"text","text":""}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":"I'll check"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":" the current weather in New York City for you"}}

event: ping
data: {"type": "ping"}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":"."}}

event: content_block_stop
data: {"type":"content_block_stop","index":0}

event: content_block_start
data: {"type":"content_block_start","index":1,"content_block":{"type":"server_tool_use","id":"srvtoolu_014hJH82Qum7Td6UV8gDXThB","name":"web_search","input":{}}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":""}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":"{\"query"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":"\":"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":" \"weather"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":" NY"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":"C to"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":"day\"}"}}

event: content_block_stop
data: {"type":"content_block_stop","index":1 }

event: content_block_start
data: {"type":"content_block_start","index":2,"content_block":{"type":"web_search_tool_result","tool_use_id":"srvtoolu_014hJH82Qum7Td6UV8gDXThB","content":[{"type":"web_search_result","title":"Weather in New York City in May 2025 (New York) - detailed Weather Forecast for a month","url":"https://world-weather.info/forecast/usa/new_york/may-2025/","encrypted_content":"Ev0DCioIAxgCIiQ3NmU4ZmI4OC1k...","page_age":null},...]}}

event: content_block_stop
data: {"type":"content_block_stop","index":2}

event: content_block_start
data: {"type":"content_block_start","index":3,"content_block":{"type":"text","text":""}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":3,"delta":{"type":"text_delta","text":"Here's the current weather information for New York"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":3,"delta":{"type":"text_delta","text":" City:\n\n# Weather"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":3,"delta":{"type":"text_delta","text":" in New York City"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":3,"delta":{"type":"text_delta","text":"\n\n"}}

...

event: content_block_stop
data: {"type":"content_block_stop","index":17}

event: message_delta
data: {"type":"message_delta","delta":{"stop_reason":"end_turn","stop_sequence":null},"usage":{"input_tokens":10682,"cache_creation_input_tokens":0,"cache_read_input_tokens":0,"output_tokens":510,"server_tool_use":{"web_search_requests":1}}}

event: message_stop
data: {"type":"message_stop"}

Récupération après erreur

Claude 4.5 et versions antérieures

Pour les modèles Claude 4.5 et antérieurs, vous pouvez récupérer une requête de streaming qui a été interrompue en raison de problèmes réseau, de délais d'expiration ou d'autres erreurs en reprenant à partir de l'endroit où le flux a été interrompu. Cette approche vous évite de retraiter l'intégralité de la réponse.

La stratégie de récupération de base comprend :

Capturer la réponse partielle : Enregistrez tout le contenu qui a été reçu avec succès avant que l'erreur ne se produise.
Construire une requête de continuation : Créez une nouvelle requête API qui inclut la réponse partielle de l'assistant comme début d'un nouveau message assistant.
Reprendre le streaming : Continuez à recevoir le reste de la réponse à partir de l'endroit où elle a été interrompue.

Claude 4.6 et versions ultérieures

Pour les modèles Claude 4.6 et ultérieurs, la même stratégie de capture et de reprise s'applique, mais l'étape 2 change : au lieu de placer la réponse partielle dans un message assistant, ajoutez un message utilisateur qui indique au modèle de continuer là où il s'est arrêté.

Capturer la réponse partielle : Enregistrez tout le contenu qui a été reçu avec succès avant que l'erreur ne se produise.
Construire une requête de continuation : Créez une nouvelle requête API avec un message utilisateur contenant la réponse partielle et une instruction de continuer, par exemple :
Sample prompt
```
Your previous response was interrupted and ended with [previous_response]. Continue from where you left off.
```
Reprendre le streaming : Continuez à recevoir le reste de la réponse à partir de l'endroit où elle a été interrompue.

Bonnes pratiques de récupération après erreur

Utilisez les fonctionnalités du SDK : Tirez parti des capacités intégrées d'accumulation de messages et de gestion des erreurs du SDK.
Gérez les types de contenu : Sachez que les messages peuvent contenir plusieurs blocs de contenu (text, tool_use, thinking). Les blocs d'utilisation d'outils et de réflexion étendue ne peuvent pas être partiellement récupérés. Vous pouvez reprendre le streaming à partir du bloc de texte le plus récent.

Étapes suivantes

Raisons d'arrêt et repli

Gérez chaque valeur stop_reason une fois qu'un flux est terminé.

Streaming d'outils à granularité fine

Diffusez le JSON d'entrée des outils sans mise en mémoire tampon côté serveur pour une latence réduite.

Réflexion étendue

Diffusez la sortie de réflexion étendue avec les événements thinking_delta et signature_delta.

SDK clients

Utilisez les SDK officiels, qui gèrent le streaming, l'accumulation et la reconnexion pour vous.

Traitement par lots

Traitez de grands volumes de requêtes de manière asynchrone lorsque vous n'avez pas besoin de réponses en temps réel.

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MessagesCapacités du modèle

Streaming de messages

Diffusez les réponses de l'API Messages de manière incrémentielle avec des événements envoyés par le serveur, incluant le texte, l'utilisation d'outils et les deltas de réflexion étendue.

Streaming avec les SDK

client = anthropic.Anthropic()

with client.messages.stream(
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
    model="claude-opus-4-8",
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

Obtenir le message final sans gérer les événements

client = anthropic.Anthropic()

with client.messages.stream(
    max_tokens=128000,
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a detailed analysis..."}],
    model="claude-opus-4-8",
) as stream:
    message = stream.get_final_message()

print(message.content[0].text)

Types d'événements

Chaque flux utilise le déroulement d'événements suivant :

message_start : contient un objet Message avec un content vide.
Une série de blocs de contenu, chacun ayant un événement content_block_start, un ou plusieurs événements content_block_delta, et un événement content_block_stop. Chaque bloc de contenu possède un index qui correspond à son index dans le tableau content du Message final. Une exception : lors des réponses de repli côté serveur, un bloc de contenu fallback arrive à chaque frontière de modèle sous la forme d'une paire content_block_start et content_block_stop sans deltas entre les deux.
Un ou plusieurs événements message_delta, indiquant des modifications de niveau supérieur à l'objet Message final.
Un événement final message_stop.

Les comptages de tokens affichés dans le champ usage de l'événement message_delta sont cumulatifs.

Événements ping

Les flux d'événements peuvent également inclure un nombre quelconque d'événements ping.

Événements d'erreur

Example error

event: error
data: {"type": "error", "error": {"type": "overloaded_error", "message": "Overloaded"}}

Autres événements

Conformément à la politique de versionnage, de nouveaux types d'événements peuvent être ajoutés, et votre code doit gérer les types d'événements inconnus de manière appropriée.

Types de deltas de blocs de contenu

Chaque événement content_block_delta contient un delta d'un type qui met à jour le bloc content à un index donné.

Delta de texte

Un delta de bloc de contenu text ressemble à ceci :

Text delta

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta","index": 0,"delta": {"type": "text_delta", "text": "ello frien"}}

Delta JSON d'entrée

Un delta de bloc de contenu tool_use ressemble à ceci :

Input JSON delta

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta","index": 1,"delta": {"type": "input_json_delta","partial_json": "{\"location\": \"San Fra"}}}

Delta de réflexion

Un delta de réflexion typique ressemble à ceci :

Thinking delta

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "thinking_delta", "thinking": "I need to find the GCD of 1071 and 462 using the Euclidean algorithm.\n\n1071 = 2 × 462 + 147"}}

Le delta de signature ressemble à ceci :

Signature delta

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "signature_delta", "signature": "EqQBCgIYAhIM1gbcDa9GJwZA2b3hGgxBdjrkzLoky3dl1pkiMOYds..."}}

Réponse complète du flux HTTP

Utilisez les SDK clients lorsque vous utilisez le mode streaming. Cependant, si vous construisez une intégration API directe, vous devez gérer ces événements vous-même.

Une réponse de flux se compose de :

Un événement message_start
Potentiellement plusieurs blocs de contenu, chacun contenant :
- Un événement content_block_start
- Potentiellement plusieurs événements content_block_delta
- Un événement content_block_stop
Un ou plusieurs événements message_delta
Un événement message_stop

Des événements ping peuvent également être dispersés tout au long de la réponse. Consultez Types d'événements pour plus de détails sur le format.

Requête de streaming basique

client = anthropic.Anthropic()

with client.messages.stream(
    model="claude-opus-4-8",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
    max_tokens=256,
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

Response

event: message_start
data: {"type": "message_start", "message": {"id": "msg_1nZdL29xx5MUA1yADyHTEsnR8uuvGzszyY", "type": "message", "role": "assistant", "content": [], "model": "claude-opus-4-8", "stop_reason": null, "stop_sequence": null, "usage": {"input_tokens": 25, "output_tokens": 1}}}

event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 0, "content_block": {"type": "text", "text": ""}}

event: ping
data: {"type": "ping"}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "text_delta", "text": "Hello"}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "text_delta", "text": "!"}}

event: content_block_stop
data: {"type": "content_block_stop", "index": 0}

event: message_delta
data: {"type": "message_delta", "delta": {"stop_reason": "end_turn", "stop_sequence":null}, "usage": {"output_tokens": 15}}

event: message_stop
data: {"type": "message_stop"}

Requête de streaming avec utilisation d'outils

L'utilisation d'outils prend en charge le streaming à granularité fine pour les valeurs de paramètres. Activez-le par outil avec eager_input_streaming.

Cette requête demande à Claude d'utiliser un outil pour indiquer la météo.

client = anthropic.Anthropic()

tools = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the current weather in a given location",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {
                    "type": "string",
                    "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA",
                }
            },
            "required": ["location"],
        },
    }
]

with client.messages.stream(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    tools=tools,
    tool_choice={"type": "any"},
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What is the weather like in San Francisco?"}
    ],
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

Response

event: message_start
data: {"type":"message_start","message":{"id":"msg_014p7gG3wDgGV9EUtLvnow3U","type":"message","role":"assistant","model":"claude-opus-4-8","stop_sequence":null,"usage":{"input_tokens":472,"output_tokens":2},"content":[],"stop_reason":null}}

event: content_block_start
data: {"type":"content_block_start","index":0,"content_block":{"type":"text","text":""}}

event: ping
data: {"type": "ping"}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":"Okay"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":","}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":" let"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":"'s"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":" check"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":" the"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":" weather"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":" for"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":" San"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":" Francisco"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":","}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":" CA"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":":"}}

event: content_block_stop
data: {"type":"content_block_stop","index":0}

event: content_block_start
data: {"type":"content_block_start","index":1,"content_block":{"type":"tool_use","id":"toolu_01T1x1fJ34qAmk2tNTrN7Up6","name":"get_weather","input":{}}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":""}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":"{\"location\":"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":" \"San"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":" Francisc"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":"o,"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":" CA\"}"}}

event: content_block_stop
data: {"type":"content_block_stop","index":1}

event: message_delta
data: {"type":"message_delta","delta":{"stop_reason":"tool_use","stop_sequence":null},"usage":{"output_tokens":89}}

event: message_stop
data: {"type":"message_stop"}

Requête de streaming avec réflexion étendue

client = anthropic.Anthropic()

with client.messages.stream(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=20000,
    thinking={"type": "adaptive", "display": "summarized"},
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "What is the greatest common divisor of 1071 and 462?",
        }
    ],
) as stream:
    for event in stream:
        if event.type == "content_block_delta":
            if event.delta.type == "thinking_delta":
                print(event.delta.thinking, end="", flush=True)
            elif event.delta.type == "text_delta":
                print(event.delta.text, end="", flush=True)

Response

event: message_start
data: {"type": "message_start", "message": {"id": "msg_01...", "type": "message", "role": "assistant", "content": [], "model": "claude-opus-4-8", "stop_reason": null, "stop_sequence": null}}

event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 0, "content_block": {"type": "thinking", "thinking": "", "signature": ""}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "thinking_delta", "thinking": "I need to find the GCD of 1071 and 462 using the Euclidean algorithm.\n\n1071 = 2 × 462 + 147"}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "thinking_delta", "thinking": "\n462 = 3 × 147 + 21"}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "thinking_delta", "thinking": "\n147 = 7 × 21 + 0"}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "thinking_delta", "thinking": "\nThe remainder is 0, so GCD(1071, 462) = 21."}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "signature_delta", "signature": "EqQBCgIYAhIM1gbcDa9GJwZA2b3hGgxBdjrkzLoky3dl1pkiMOYds..."}}

event: content_block_stop
data: {"type": "content_block_stop", "index": 0}

event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 1, "content_block": {"type": "text", "text": ""}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 1, "delta": {"type": "text_delta", "text": "The greatest common divisor of 1071 and 462 is **21**."}}

event: content_block_stop
data: {"type": "content_block_stop", "index": 1}

event: message_delta
data: {"type": "message_delta", "delta": {"stop_reason": "end_turn", "stop_sequence": null}}

event: message_stop
data: {"type": "message_stop"}

Requête de streaming avec utilisation de l'outil de recherche web

Cette requête demande à Claude de rechercher sur le web des informations météorologiques actuelles.

client = anthropic.Anthropic()

with client.messages.stream(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    tools=[{"type": "web_search_20250305", "name": "web_search", "max_uses": 5}],
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What is the weather like in New York City today?"}
    ],
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

Response

event: message_start
data: {"type":"message_start","message":{"id":"msg_01G...","type":"message","role":"assistant","model":"claude-opus-4-8","content":[],"stop_reason":null,"stop_sequence":null,"usage":{"input_tokens":2679,"cache_creation_input_tokens":0,"cache_read_input_tokens":0,"output_tokens":3}}}

event: content_block_start
data: {"type":"content_block_start","index":0,"content_block":{"type":"text","text":""}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":"I'll check"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":" the current weather in New York City for you"}}

event: ping
data: {"type": "ping"}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":"."}}

event: content_block_stop
data: {"type":"content_block_stop","index":0}

event: content_block_start
data: {"type":"content_block_start","index":1,"content_block":{"type":"server_tool_use","id":"srvtoolu_014hJH82Qum7Td6UV8gDXThB","name":"web_search","input":{}}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":""}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":"{\"query"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":"\":"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":" \"weather"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":" NY"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":"C to"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":1,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":"day\"}"}}

event: content_block_stop
data: {"type":"content_block_stop","index":1 }

event: content_block_start
data: {"type":"content_block_start","index":2,"content_block":{"type":"web_search_tool_result","tool_use_id":"srvtoolu_014hJH82Qum7Td6UV8gDXThB","content":[{"type":"web_search_result","title":"Weather in New York City in May 2025 (New York) - detailed Weather Forecast for a month","url":"https://world-weather.info/forecast/usa/new_york/may-2025/","encrypted_content":"Ev0DCioIAxgCIiQ3NmU4ZmI4OC1k...","page_age":null},...]}}

event: content_block_stop
data: {"type":"content_block_stop","index":2}

event: content_block_start
data: {"type":"content_block_start","index":3,"content_block":{"type":"text","text":""}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":3,"delta":{"type":"text_delta","text":"Here's the current weather information for New York"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":3,"delta":{"type":"text_delta","text":" City:\n\n# Weather"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":3,"delta":{"type":"text_delta","text":" in New York City"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":3,"delta":{"type":"text_delta","text":"\n\n"}}

...

event: content_block_stop
data: {"type":"content_block_stop","index":17}

event: message_delta
data: {"type":"message_delta","delta":{"stop_reason":"end_turn","stop_sequence":null},"usage":{"input_tokens":10682,"cache_creation_input_tokens":0,"cache_read_input_tokens":0,"output_tokens":510,"server_tool_use":{"web_search_requests":1}}}

event: message_stop
data: {"type":"message_stop"}

Récupération après erreur

Claude 4.5 et versions antérieures

La stratégie de récupération de base comprend :

Capturer la réponse partielle : Enregistrez tout le contenu qui a été reçu avec succès avant que l'erreur ne se produise.
Construire une requête de continuation : Créez une nouvelle requête API qui inclut la réponse partielle de l'assistant comme début d'un nouveau message assistant.
Reprendre le streaming : Continuez à recevoir le reste de la réponse à partir de l'endroit où elle a été interrompue.

Claude 4.6 et versions ultérieures

Capturer la réponse partielle : Enregistrez tout le contenu qui a été reçu avec succès avant que l'erreur ne se produise.
Construire une requête de continuation : Créez une nouvelle requête API avec un message utilisateur contenant la réponse partielle et une instruction de continuer, par exemple :
Sample prompt
```
Your previous response was interrupted and ended with [previous_response]. Continue from where you left off.
```
Reprendre le streaming : Continuez à recevoir le reste de la réponse à partir de l'endroit où elle a été interrompue.

Bonnes pratiques de récupération après erreur

Utilisez les fonctionnalités du SDK : Tirez parti des capacités intégrées d'accumulation de messages et de gestion des erreurs du SDK.
Gérez les types de contenu : Sachez que les messages peuvent contenir plusieurs blocs de contenu (text, tool_use, thinking). Les blocs d'utilisation d'outils et de réflexion étendue ne peuvent pas être partiellement récupérés. Vous pouvez reprendre le streaming à partir du bloc de texte le plus récent.

Étapes suivantes

Raisons d'arrêt et repli

Gérez chaque valeur stop_reason une fois qu'un flux est terminé.

Streaming d'outils à granularité fine

Diffusez le JSON d'entrée des outils sans mise en mémoire tampon côté serveur pour une latence réduite.

Réflexion étendue

Diffusez la sortie de réflexion étendue avec les événements thinking_delta et signature_delta.

SDK clients

Utilisez les SDK officiels, qui gèrent le streaming, l'accumulation et la reconnexion pour vous.

Traitement par lots

Traitez de grands volumes de requêtes de manière asynchrone lorsque vous n'avez pas besoin de réponses en temps réel.

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Streaming avec les SDK

Obtenir le message final sans gérer les événements

Types d'événements

Événements ping

Événements d'erreur

Autres événements

Types de deltas de blocs de contenu

Delta de texte

Delta JSON d'entrée

Delta de réflexion

Réponse complète du flux HTTP

Requête de streaming basique

Requête de streaming avec utilisation d'outils

Requête de streaming avec réflexion étendue

Requête de streaming avec utilisation de l'outil de recherche web

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Claude 4.5 et versions antérieures

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