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停止理由の処理

Claude の Messages API レスポンスに含まれる stop_reason フィールドを理解し、異なるレスポンスタイプを適切に処理する方法を学びます。

Messages API にリクエストを送信すると、Claude のレスポンスには stop_reason フィールドが含まれており、モデルがレスポンス生成を停止した理由を示します。これらの値を理解することは、異なるレスポンスタイプを適切に処理する堅牢なアプリケーションを構築するために重要です。

API レスポンスの stop_reason の詳細については、Messages API リファレンスを参照してください。

stop_reason とは何ですか？

stop_reason フィールドは、すべての成功した Messages API レスポンスに含まれます。リクエスト処理の失敗を示すエラーとは異なり、stop_reason は Claude がレスポンス生成を正常に完了した理由を示します。

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
  }
}

停止理由の値

end_turn

最も一般的な停止理由です。Claude がレスポンスを自然に完了したことを示します。

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

end_turn での空のレスポンス

時々、Claude は空のレスポンス（正確に 2～3 トークンでコンテンツなし）を stop_reason: "end_turn" で返します。これは通常、Claude がアシスタントのターンが完了していると解釈した場合、特にツール結果の後に発生します。

一般的な原因：

ツール結果の直後にテキストブロックを追加する（Claude はツール結果の後に常にユーザーがテキストを挿入することを期待するように学習するため、パターンに従うためにターンを終了します）
Claude の完了したレスポンスを何も追加せずに送り返す（Claude は既に完了したと判断しているため、完了したままになります）

空のレスポンスを防ぐ方法：

# 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

ベストプラクティス：

ツール結果の直後にテキストブロックを追加しない - これは Claude にすべてのツール使用後にユーザー入力を期待するように教えます
修正なしで空のレスポンスを再試行しない - 単に空のレスポンスを送り返すだけでは役に立ちません
継続プロンプトを最後の手段として使用する - 上記の修正が問題を解決しない場合のみ

max_tokens

Claude がリクエストで指定された max_tokens 制限に達したため停止しました。

# 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 がカスタム停止シーケンスの 1 つに遭遇しました。

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 がツールを呼び出しており、実行することを期待しています。

ほとんどのツール使用実装では、ツール実行、結果フォーマット、および会話管理を自動的に処理するツールランナーを使用することをお勧めします。

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

Web 検索などのサーバーツールで使用され、Claude が長時間実行される操作を一時停止する必要がある場合に使用されます。

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 はセーフティ上の懸念からレスポンス生成を拒否しました。

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

Claude Sonnet 4.5 または Opus 4.1 を使用している場合に refusal 停止理由が頻繁に発生する場合は、API 呼び出しを Sonnet 4（claude-sonnet-4-20250514）を使用するように更新してみてください。これは異なる使用制限があります。Sonnet 4.5 の API セーフティフィルターの理解についてさらに詳しく学びます。

Claude Sonnet 4.5 の API セーフティフィルターによってトリガーされた拒否についてさらに詳しく学ぶには、Sonnet 4.5 の API セーフティフィルターの理解を参照してください。

model_context_window_exceeded

Claude がモデルのコンテキストウィンドウ制限に達したため停止しました。これにより、正確な入力サイズを知らなくても最大可能トークンをリクエストできます。

# 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

この停止理由は Sonnet 4.5 以降のモデルではデフォルトで利用可能です。以前のモデルの場合は、ベータヘッダー model-context-window-exceeded-2025-08-26 を使用してこの動作を有効にします。

停止理由を処理するためのベストプラクティス

1. 常に stop_reason をチェックする

レスポンス処理ロジックで stop_reason をチェックする習慣をつけてください：

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. 切り詰められたレスポンスを適切に処理する

トークン制限またはコンテキストウィンドウによってレスポンスが切り詰められた場合：

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. pause_turn の再試行ロジックを実装する

一時停止する可能性があるサーバーツールの場合：

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

停止理由とエラー

stop_reason の値と実際のエラーを区別することが重要です：

停止理由（成功したレスポンス）

レスポンスボディの一部
生成が正常に停止した理由を示す
レスポンスに有効なコンテンツが含まれている

エラー（失敗したリクエスト）

HTTP ステータスコード 4xx または 5xx
リクエスト処理の失敗を示す
レスポンスにエラー詳細が含まれている

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")

ストリーミングに関する考慮事項

ストリーミングを使用する場合、stop_reason は：

初期の message_start イベントでは null
message_delta イベントで提供される
その他のイベントでは提供されない

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}")

一般的なパターン

ツール使用ワークフローの処理

ツールランナーでより簡単に: 以下の例は手動ツール処理を示しています。ほとんどのユースケースでは、ツールランナーがはるかに少ないコードでツール実行を自動的に処理します。

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

完全なレスポンスの確保

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

入力サイズを知らずに最大トークンを取得する

model_context_window_exceeded 停止理由を使用すると、入力トークン数を計算することなく、モデルのコンテキストウィンドウ内で可能な限り最大のトークンをリクエストできます：

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

stop_reason の値を適切に処理することで、異なるレスポンスシナリオを適切に処理し、より良いユーザー体験を提供する、より堅牢なアプリケーションを構築できます。

Documentation

停止理由の処理

Claude の Messages API レスポンスに含まれる stop_reason フィールドを理解し、異なるレスポンスタイプを適切に処理する方法を学びます。

API レスポンスの stop_reason の詳細については、Messages API リファレンスを参照してください。

stop_reason とは何ですか？

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
  }
}

停止理由の値

end_turn

最も一般的な停止理由です。Claude がレスポンスを自然に完了したことを示します。

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

end_turn での空のレスポンス

一般的な原因：

ツール結果の直後にテキストブロックを追加する（Claude はツール結果の後に常にユーザーがテキストを挿入することを期待するように学習するため、パターンに従うためにターンを終了します）
Claude の完了したレスポンスを何も追加せずに送り返す（Claude は既に完了したと判断しているため、完了したままになります）

空のレスポンスを防ぐ方法：

# 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

ベストプラクティス：

ツール結果の直後にテキストブロックを追加しない - これは Claude にすべてのツール使用後にユーザー入力を期待するように教えます
修正なしで空のレスポンスを再試行しない - 単に空のレスポンスを送り返すだけでは役に立ちません
継続プロンプトを最後の手段として使用する - 上記の修正が問題を解決しない場合のみ

max_tokens

Claude がリクエストで指定された max_tokens 制限に達したため停止しました。

# 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 がカスタム停止シーケンスの 1 つに遭遇しました。

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 がツールを呼び出しており、実行することを期待しています。

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

Web 検索などのサーバーツールで使用され、Claude が長時間実行される操作を一時停止する必要がある場合に使用されます。

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 はセーフティ上の懸念からレスポンス生成を拒否しました。

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

model_context_window_exceeded

# 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

停止理由を処理するためのベストプラクティス

1. 常に stop_reason をチェックする

レスポンス処理ロジックで stop_reason をチェックする習慣をつけてください：

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. 切り詰められたレスポンスを適切に処理する

トークン制限またはコンテキストウィンドウによってレスポンスが切り詰められた場合：

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. pause_turn の再試行ロジックを実装する

一時停止する可能性があるサーバーツールの場合：

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

停止理由とエラー

stop_reason の値と実際のエラーを区別することが重要です：

停止理由（成功したレスポンス）

レスポンスボディの一部
生成が正常に停止した理由を示す
レスポンスに有効なコンテンツが含まれている

エラー（失敗したリクエスト）

HTTP ステータスコード 4xx または 5xx
リクエスト処理の失敗を示す
レスポンスにエラー詳細が含まれている

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")

ストリーミングに関する考慮事項

ストリーミングを使用する場合、stop_reason は：

初期の message_start イベントでは null
message_delta イベントで提供される
その他のイベントでは提供されない

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}")

一般的なパターン

ツール使用ワークフローの処理

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

完全なレスポンスの確保

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

入力サイズを知らずに最大トークンを取得する

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