Menangani alasan berhenti

Ketika Anda membuat permintaan ke Messages API, respons Claude mencakup bidang stop_reason yang menunjukkan mengapa model berhenti menghasilkan responsnya. Memahami nilai-nilai ini sangat penting untuk membangun aplikasi yang robust yang menangani berbagai jenis respons dengan tepat.

Untuk detail tentang stop_reason dalam respons API, lihat referensi Messages API.

Apa itu stop_reason?

Bidang stop_reason adalah bagian dari setiap respons Messages API yang berhasil. Tidak seperti kesalahan, yang menunjukkan kegagalan dalam memproses permintaan Anda, stop_reason memberi tahu Anda mengapa Claude berhasil menyelesaikan pembuatan responsnya.

Example response

{
  "id": "msg_01234",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Here's the answer to your question..."
    }
  ],
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 100,
    "output_tokens": 50
  }
}

Nilai-nilai stop reason

end_turn

Alasan berhenti yang paling umum. Menunjukkan Claude menyelesaikan responsnya secara alami.

if response.stop_reason == "end_turn":
    # Process the complete response
    print(response.content[0].text)

Respons kosong dengan end_turn

Kadang-kadang Claude mengembalikan respons kosong (tepat 2-3 token tanpa konten) dengan stop_reason: "end_turn". Ini biasanya terjadi ketika Claude menafsirkan bahwa giliran asisten sudah selesai, terutama setelah hasil alat.

Penyebab umum:

Menambahkan blok teks segera setelah hasil alat (Claude belajar mengharapkan pengguna selalu menyisipkan teks setelah hasil alat, jadi ia mengakhiri gilirannya untuk mengikuti pola)
Mengirim kembali respons Claude yang sudah selesai tanpa menambahkan apa pun (Claude sudah memutuskan sudah selesai, jadi ia akan tetap selesai)

Cara mencegah respons kosong:

# INCORRECT: Adding text immediately after tool_result
messages = [
    {"role": "user", "content": "Calculate the sum of 1234 and 5678"},
    {"role": "assistant", "content": [
        {
            "type": "tool_use",
            "id": "toolu_123",
            "name": "calculator",
            "input": {"operation": "add", "a": 1234, "b": 5678}
        }
    ]},
    {"role": "user", "content": [
        {
            "type": "tool_result",
            "tool_use_id": "toolu_123",
            "content": "6912"
        },
        {
            "type": "text",
            "text": "Here's the result"  # Don't add text after tool_result
        }
    ]}
]

# CORRECT: Send tool results directly without additional text
messages = [
    {"role": "user", "content": "Calculate the sum of 1234 and 5678"},
    {"role": "assistant", "content": [
        {
            "type": "tool_use",
            "id": "toolu_123",
            "name": "calculator",
            "input": {"operation": "add", "a": 1234, "b": 5678}
        }
    ]},
    {"role": "user", "content": [
        {
            "type": "tool_result",
            "tool_use_id": "toolu_123",
            "content": "6912"
        }
    ]}  # Just the tool_result, no additional text
]

# If you still get empty responses after fixing the above:
def handle_empty_response(client, messages):
    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-20250514",
        max_tokens=1024,
        messages=messages
    )

    # Check if response is empty
    if (response.stop_reason == "end_turn" and
        not response.content):

        # INCORRECT: Don't just retry with the empty response
        # This won't work because Claude already decided it's done

        # CORRECT: Add a continuation prompt in a NEW user message
        messages.append({"role": "user", "content": "Please continue"})

        response = client.messages.create(
            model="claude-sonnet-4-20250514",
            max_tokens=1024,
            messages=messages
        )

    return response

Praktik terbaik:

Jangan pernah menambahkan blok teks segera setelah hasil alat - Ini mengajarkan Claude untuk mengharapkan input pengguna setelah setiap penggunaan alat
Jangan coba ulang respons kosong tanpa modifikasi - Hanya mengirim kembali respons kosong tidak akan membantu
Gunakan prompt kelanjutan sebagai pilihan terakhir - Hanya jika perbaikan di atas tidak menyelesaikan masalah

max_tokens

Claude berhenti karena mencapai batas max_tokens yang ditentukan dalam permintaan Anda.

# Request with limited tokens
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=10,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum physics"}]
)

if response.stop_reason == "max_tokens":
    # Response was truncated
    print("Response was cut off at token limit")
    # Consider making another request to continue

stop_sequence

Claude menemukan salah satu urutan berhenti kustom Anda.

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    stop_sequences=["END", "STOP"],
    messages=[{"role": "user", "content": "Generate text until you say END"}]
)

if response.stop_reason == "stop_sequence":
    print(f"Stopped at sequence: {response.stop_sequence}")

tool_use

Claude memanggil alat dan mengharapkan Anda untuk menjalankannya.

Untuk sebagian besar implementasi penggunaan alat, kami merekomendasikan menggunakan tool runner yang secara otomatis menangani eksekusi alat, pemformatan hasil, dan manajemen percakapan.

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    tools=[weather_tool],
    messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather?"}]
)

if response.stop_reason == "tool_use":
    # Extract and execute the tool
    for content in response.content:
        if content.type == "tool_use":
            result = execute_tool(content.name, content.input)
            # Return result to Claude for final response

pause_turn

Digunakan dengan alat server seperti pencarian web ketika Claude perlu menjeda operasi yang berjalan lama.

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    tools=[{"type": "web_search_20250305", "name": "web_search"}],
    messages=[{"role": "user", "content": "Search for latest AI news"}]
)

if response.stop_reason == "pause_turn":
    # Continue the conversation
    messages = [
        {"role": "user", "content": original_query},
        {"role": "assistant", "content": response.content}
    ]
    continuation = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5",
        messages=messages,
        tools=[{"type": "web_search_20250305", "name": "web_search"}]
    )

refusal

Claude menolak untuk menghasilkan respons karena kekhawatiran keamanan.

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "[Unsafe request]"}]
)

if response.stop_reason == "refusal":
    # Claude declined to respond
    print("Claude was unable to process this request")
    # Consider rephrasing or modifying the request

Jika Anda sering mengalami alasan berhenti refusal saat menggunakan Claude Sonnet 4.5 atau Opus 4.1, Anda dapat mencoba memperbarui panggilan API Anda untuk menggunakan Sonnet 4 (claude-sonnet-4-20250514), yang memiliki batasan penggunaan yang berbeda. Pelajari lebih lanjut tentang memahami filter keamanan API Sonnet 4.5.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang penolakan yang dipicu oleh filter keamanan API untuk Claude Sonnet 4.5, lihat Memahami Filter Keamanan API Sonnet 4.5.

model_context_window_exceeded

Claude berhenti karena mencapai batas jendela konteks model. Ini memungkinkan Anda untuk meminta token maksimal yang mungkin tanpa mengetahui ukuran input yang tepat.

# Request with maximum tokens to get as much as possible
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=64000,  # Model's maximum output tokens
    messages=[{"role": "user", "content": "Large input that uses most of context window..."}]
)

if response.stop_reason == "model_context_window_exceeded":
    # Response hit context window limit before max_tokens
    print("Response reached model's context window limit")
    # The response is still valid but was limited by context window

Alasan berhenti ini tersedia secara default di Sonnet 4.5 dan model yang lebih baru. Untuk model sebelumnya, gunakan header beta model-context-window-exceeded-2025-08-26 untuk mengaktifkan perilaku ini.

Praktik terbaik untuk menangani alasan berhenti

1. Selalu periksa stop_reason

Jadikan kebiasaan untuk memeriksa stop_reason dalam logika penanganan respons Anda:

def handle_response(response):
    if response.stop_reason == "tool_use":
        return handle_tool_use(response)
    elif response.stop_reason == "max_tokens":
        return handle_truncation(response)
    elif response.stop_reason == "model_context_window_exceeded":
        return handle_context_limit(response)
    elif response.stop_reason == "pause_turn":
        return handle_pause(response)
    elif response.stop_reason == "refusal":
        return handle_refusal(response)
    else:
        # Handle end_turn and other cases
        return response.content[0].text

2. Tangani respons yang terpotong dengan anggun

Ketika respons terpotong karena batas token atau jendela konteks:

def handle_truncated_response(response):
    if response.stop_reason in ["max_tokens", "model_context_window_exceeded"]:
        # Option 1: Warn the user about the specific limit
        if response.stop_reason == "max_tokens":
            message = "[Response truncated due to max_tokens limit]"
        else:
            message = "[Response truncated due to context window limit]"
        return f"{response.content[0].text}\n\n{message}"

        # Option 2: Continue generation
        messages = [
            {"role": "user", "content": original_prompt},
            {"role": "assistant", "content": response.content[0].text}
        ]
        continuation = client.messages.create(
            model="claude-sonnet-4-5",
            max_tokens=1024,
            messages=messages + [{"role": "user", "content": "Please continue"}]
        )
        return response.content[0].text + continuation.content[0].text

3. Implementasikan logika coba ulang untuk pause_turn

Untuk alat server yang mungkin berhenti sementara:

def handle_paused_conversation(initial_response, max_retries=3):
    response = initial_response
    messages = [{"role": "user", "content": original_query}]
    
    for attempt in range(max_retries):
        if response.stop_reason != "pause_turn":
            break
            
        messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
        response = client.messages.create(
            model="claude-sonnet-4-5",
            messages=messages,
            tools=original_tools
        )
    
    return response

Alasan berhenti vs. kesalahan

Penting untuk membedakan antara nilai stop_reason dan kesalahan aktual:

Alasan berhenti (respons berhasil)

Bagian dari badan respons
Menunjukkan mengapa pembuatan berhenti secara normal
Respons berisi konten yang valid

Kesalahan (permintaan gagal)

Kode status HTTP 4xx atau 5xx
Menunjukkan kegagalan pemrosesan permintaan
Respons berisi detail kesalahan

try:
    response = client.messages.create(...)
    
    # Handle successful response with stop_reason
    if response.stop_reason == "max_tokens":
        print("Response was truncated")
    
except anthropic.APIError as e:
    # Handle actual errors
    if e.status_code == 429:
        print("Rate limit exceeded")
    elif e.status_code == 500:
        print("Server error")

Pertimbangan streaming

Saat menggunakan streaming, stop_reason adalah:

null dalam acara message_start awal
Disediakan dalam acara message_delta
Tidak disediakan dalam acara lainnya

with client.messages.stream(...) as stream:
    for event in stream:
        if event.type == "message_delta":
            stop_reason = event.delta.stop_reason
            if stop_reason:
                print(f"Stream ended with: {stop_reason}")

Pola umum

Menangani alur kerja penggunaan alat

Lebih sederhana dengan tool runner: Contoh di bawah menunjukkan penanganan alat manual. Untuk sebagian besar kasus penggunaan, tool runner secara otomatis menangani eksekusi alat dengan jauh lebih sedikit kode.

def complete_tool_workflow(client, user_query, tools):
    messages = [{"role": "user", "content": user_query}]

    while True:
        response = client.messages.create(
            model="claude-sonnet-4-5",
            messages=messages,
            tools=tools
        )

        if response.stop_reason == "tool_use":
            # Execute tools and continue
            tool_results = execute_tools(response.content)
            messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
            messages.append({"role": "user", "content": tool_results})
        else:
            # Final response
            return response

Memastikan respons lengkap

def get_complete_response(client, prompt, max_attempts=3):
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    full_response = ""

    for _ in range(max_attempts):
        response = client.messages.create(
            model="claude-sonnet-4-5",
            messages=messages,
            max_tokens=4096
        )

        full_response += response.content[0].text

        if response.stop_reason != "max_tokens":
            break

        # Continue from where it left off
        messages = [
            {"role": "user", "content": prompt},
            {"role": "assistant", "content": full_response},
            {"role": "user", "content": "Please continue from where you left off."}
        ]

    return full_response

Mendapatkan token maksimal tanpa mengetahui ukuran input

Dengan alasan berhenti model_context_window_exceeded, Anda dapat meminta token maksimal yang mungkin tanpa menghitung jumlah token input:

def get_max_possible_tokens(client, prompt):
    """
    Get as many tokens as possible within the model's context window
    without needing to calculate input token count
    """
    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        max_tokens=64000  # Set to model's maximum output tokens
    )

    if response.stop_reason == "model_context_window_exceeded":
        # Got the maximum possible tokens given input size
        print(f"Generated {response.usage.output_tokens} tokens (context limit reached)")
    elif response.stop_reason == "max_tokens":
        # Got exactly the requested tokens
        print(f"Generated {response.usage.output_tokens} tokens (max_tokens reached)")
    else:
        # Natural completion
        print(f"Generated {response.usage.output_tokens} tokens (natural completion)")

    return response.content[0].text

Dengan menangani nilai stop_reason dengan benar, Anda dapat membangun aplikasi yang lebih robust yang menangani skenario respons yang berbeda dengan anggun dan memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik.