Loading...
    • Panduan Pengembang
    • Referensi API
    • MCP
    • Sumber daya
    • Catatan rilis
    Search...
    ⌘K
    Langkah pertama
    Pengenalan ClaudeMulai cepat
    Model & harga
    Ikhtisar modelMemilih modelYang baru di Claude 4.6Panduan migrasiPenghentian modelHarga
    Bangun dengan Claude
    Ikhtisar fiturMenggunakan Messages APIMenangani alasan berhentiPraktik terbaik prompting
    Manajemen konteks
    Jendela konteksKompresiPengeditan konteks
    Kemampuan
    Caching promptPemikiran diperpanjangPemikiran adaptifUpayaStreaming pesanPemrosesan batchKutipanDukungan multibahasaPenghitungan tokenEmbeddingsVisiDukungan PDFFiles APIHasil pencarianOutput terstruktur
    Alat
    IkhtisarCara mengimplementasikan penggunaan alatStreaming alat berbutir halusAlat BashAlat eksekusi kodePemanggilan alat terprogramAlat penggunaan komputerAlat editor teksAlat pengambilan webAlat pencarian webAlat memoriAlat pencarian alat
    Keterampilan Agen
    IkhtisarMulai cepatPraktik terbaikKeterampilan untuk perusahaanMenggunakan Keterampilan dengan API
    Agent SDK
    IkhtisarMulai cepatTypeScript SDKTypeScript V2 (pratinjau)Python SDKPanduan migrasi
    MCP di API
    Konektor MCPServer MCP jarak jauh
    Claude di platform pihak ketiga
    Amazon BedrockMicrosoft FoundryVertex AI
    Rekayasa prompt
    IkhtisarGenerator promptGunakan template promptPenyempurna promptJadilah jelas dan langsungGunakan contoh (prompting multishot)Biarkan Claude berpikir (CoT)Gunakan tag XMLBerikan Claude peran (prompt sistem)Rantai prompt kompleksTips konteks panjangTips pemikiran diperpanjang
    Uji & evaluasi
    Tentukan kriteria kesuksesanKembangkan kasus ujiMenggunakan alat evaluasiMengurangi latensi
    Perkuat penjaga
    Kurangi halusinasiTingkatkan konsistensi outputMitigasi jailbreakStreaming penolakanKurangi kebocoran promptJaga Claude tetap dalam karakter
    Administrasi dan pemantauan
    Ikhtisar Admin APIResidensi dataRuang kerjaAPI penggunaan dan biayaClaude Code Analytics APIRetensi data nol
    Console
    Log in
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...

    Solutions

    • AI agents
    • Code modernization
    • Coding
    • Customer support
    • Education
    • Financial services
    • Government
    • Life sciences

    Partners

    • Amazon Bedrock
    • Google Cloud's Vertex AI

    Learn

    • Blog
    • Catalog
    • Courses
    • Use cases
    • Connectors
    • Customer stories
    • Engineering at Anthropic
    • Events
    • Powered by Claude
    • Service partners
    • Startups program

    Company

    • Anthropic
    • Careers
    • Economic Futures
    • Research
    • News
    • Responsible Scaling Policy
    • Security and compliance
    • Transparency

    Learn

    • Blog
    • Catalog
    • Courses
    • Use cases
    • Connectors
    • Customer stories
    • Engineering at Anthropic
    • Events
    • Powered by Claude
    • Service partners
    • Startups program

    Help and security

    • Availability
    • Status
    • Support
    • Discord

    Terms and policies

    • Privacy policy
    • Responsible disclosure policy
    • Terms of service: Commercial
    • Terms of service: Consumer
    • Usage policy
    Alat

    Streaming alat berbutir halus

    Pelajari cara menggunakan streaming alat berbutir halus untuk mengurangi latensi saat menerima parameter besar

    Streaming alat berbutir halus tersedia secara umum di semua model dan semua platform, tanpa memerlukan header beta. Ini memungkinkan streaming nilai parameter penggunaan alat tanpa buffering atau validasi JSON, mengurangi latensi untuk mulai menerima parameter besar.

    Saat menggunakan streaming alat berbutir halus, Anda mungkin menerima input JSON yang tidak valid atau sebagian. Pastikan untuk mempertimbangkan kasus-kasus tepi ini dalam kode Anda.

    Cara menggunakan streaming alat berbutir halus

    Streaming alat berbutir halus tersedia di semua model dan semua platform (Claude API, Amazon Bedrock, Google Vertex AI, dan Microsoft Foundry). Untuk menggunakannya, atur eager_input_streaming ke true pada alat apa pun tempat Anda ingin streaming berbutir halus diaktifkan, dan aktifkan streaming pada permintaan Anda.

    Berikut adalah contoh cara menggunakan streaming alat berbutir halus dengan 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'

    Dalam contoh ini, streaming alat berbutir halus memungkinkan Claude untuk melakukan streaming baris-baris puisi panjang ke dalam panggilan alat make_file tanpa buffering untuk memvalidasi apakah parameter lines_of_text adalah JSON yang valid. Ini berarti Anda dapat melihat parameter stream saat tiba, tanpa harus menunggu seluruh parameter untuk buffer dan validasi.

    Dengan streaming alat berbutir halus, chunk penggunaan alat mulai melakukan streaming lebih cepat, dan sering kali lebih panjang dan mengandung lebih sedikit jeda kata. Ini disebabkan oleh perbedaan dalam perilaku chunking.

    Contoh:

    Tanpa streaming berbutir halus (penundaan 15 detik):

    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'
    ...

    Dengan streaming berbutir halus (penundaan 3 detik):

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

    Karena streaming berbutir halus mengirim parameter tanpa buffering atau validasi JSON, tidak ada jaminan bahwa stream yang dihasilkan akan selesai dalam string JSON yang valid. Khususnya, jika stop reason max_tokens tercapai, stream mungkin berakhir di tengah parameter dan mungkin tidak lengkap. Anda umumnya harus menulis dukungan khusus untuk menangani saat max_tokens tercapai.

    Menangani JSON tidak valid dalam respons alat

    Saat menggunakan streaming alat berbutir halus, Anda mungkin menerima JSON yang tidak valid atau tidak lengkap dari model. Jika Anda perlu melewatkan JSON yang tidak valid ini kembali ke model dalam blok respons kesalahan, Anda dapat membungkusnya dalam objek JSON untuk memastikan penanganan yang tepat (dengan kunci yang masuk akal). Sebagai contoh:

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

    Pendekatan ini membantu model memahami bahwa konten adalah JSON yang tidak valid sambil mempertahankan data yang salah format asli untuk tujuan debugging.

    Saat membungkus JSON yang tidak valid, pastikan untuk dengan benar meloloskan tanda kutip atau karakter khusus apa pun dalam string JSON yang tidak valid untuk mempertahankan struktur JSON yang valid dalam objek wrapper.

    Was this page helpful?

    • Cara menggunakan streaming alat berbutir halus
    • Menangani JSON tidak valid dalam respons alat