メッセージモデルの機能

メッセージのストリーミング

テキスト、ツール使用、拡張思考のデルタを含む、Messages APIのレスポンスをserver-sent eventsで段階的にストリーミングします。

Messageを作成する際に、"stream": true を設定すると、server-sent events（SSE）を使用してレスポンスを段階的にストリーミングできます。

SDKでのストリーミング

Python および TypeScript SDKは、複数のストリーミング方法を提供しています。PHP SDKは createStream() を介してストリーミングを提供します。Python SDKは同期ストリームと非同期ストリームの両方をサポートしています。詳細については、各SDKのドキュメントを参照してください。

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)

イベントを処理せずに最終メッセージを取得する

テキストが到着するたびに処理する必要がない場合、SDKは内部でストリーミングを使用しながら、.create() が返すものと同一の完全な Message オブジェクトを返す方法を提供しています。これは、SDKがHTTPタイムアウトを回避するためにストリーミングを必要とする、大きな max_tokens 値を持つリクエストで特に便利です。

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)

.stream() 呼び出しはserver-sent eventsでHTTP接続を維持し、その後 .get_final_message()（Python）または .finalMessage()（TypeScript）がすべてのイベントを蓄積して完全な Message オブジェクトを返します。Goでは、ストリームループ内で message.Accumulate(event) を呼び出して同じ完全な Message を構築します。Javaでは、MessageAccumulator.create() を使用し、各イベントに対して accumulator.accumulate(event) を呼び出します。C#では、ストリームの .Aggregate() 拡張メソッドをawaitして完全な Message を取得するか、MessageContentAggregator を .CollectAsync() に渡してイベントを処理しながら集約します。Rubyでは、ストリームに対して .accumulated_message を呼び出します。PHP SDKでは、ストリームイベントを手動で反復処理してレスポンスを蓄積します。

イベントタイプ

各server-sent eventには、名前付きのイベントタイプと関連するJSONデータが含まれます。各イベントはSSEイベント名（例：event: message_stop）を使用し、そのデータに対応するイベント type を含みます。

各ストリームは以下のイベントフローを使用します。

message_start：空の content を持つ Message オブジェクトを含みます。
一連のコンテンツブロック。それぞれが content_block_start、1つ以上の content_block_delta イベント、および content_block_stop イベントを持ちます。各コンテンツブロックには、最終的なMessageの content 配列内のインデックスに対応する index があります。例外として、サーバーサイドフォールバックレスポンス中は、各モデル境界で fallback コンテンツブロックが、間にデルタを含まない content_block_start と content_block_stop のペアとして到着します。
最終的な Message オブジェクトへのトップレベルの変更を示す、1つ以上の message_delta イベント。
最後の message_stop イベント。

message_delta イベントの usage フィールドに表示されるトークン数は累積値です。

Pingイベント

イベントストリームには、任意の数の ping イベントが含まれる場合もあります。

エラーイベント

APIは、イベントストリーム内でエラーを送信することがあります。たとえば、高負荷時には overloaded_error を受信することがあります。これは、非ストリーミングコンテキストでは通常HTTP 529に相当します。

Example error

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

その他のイベント

バージョニングポリシーに従い、新しいイベントタイプが追加される可能性があるため、コードは未知のイベントタイプを適切に処理する必要があります。

コンテンツブロックデルタタイプ

各 content_block_delta イベントには、指定された index の content ブロックを更新するタイプの delta が含まれます。

テキストデルタ

text コンテンツブロックのデルタは次のようになります。

Text delta

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

入力JSONデルタ

tool_use コンテンツブロックのデルタは、ブロックの input フィールドの更新に対応します。最大限の粒度をサポートするため、デルタは_部分的なJSON文字列_ですが、最終的な tool_use.input は常に_オブジェクト_です。

文字列デルタを蓄積し、content_block_stop イベントを受信したらJSONをパースできます。部分的なJSONパースを行うには、Pydantic のようなライブラリを使用するか、パース済みの増分値にアクセスするためのヘルパーを提供するSDKを使用します。

tool_use コンテンツブロックのデルタは次のようになります。

Input JSON delta

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

注：現在のモデルは、一度に input から1つの完全なキーと値のプロパティのみを出力することをサポートしています。そのため、ツールを使用する際、モデルが処理している間、ストリーミングイベント間に遅延が発生する場合があります。input のキーと値が蓄積されると、それらはチャンク化された部分的なJSONとして複数の content_block_delta イベントとして出力されます。これにより、この形式は将来のモデルでより細かい粒度を自動的にサポートできるようになります。

思考デルタ

ストリーミングを有効にして拡張思考を使用する場合、thinking_delta イベントを介して思考コンテンツを受信します。これらのデルタは、thinking コンテンツブロックの thinking フィールドに対応します。

思考コンテンツの場合、content_block_stop イベントの直前に特別な signature_delta イベントが送信されます。この署名は、思考ブロックの整合性を検証するために使用されます。

思考設定で display: "omitted" が設定されている場合、thinking_delta イベントは送信されません。思考ブロックが開き、単一の signature_delta を受信し、閉じます。思考表示の制御を参照してください。

典型的な思考デルタは次のようになります。

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"}}

署名デルタは次のようになります。

Signature delta

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

完全なHTTPストリームレスポンス

ストリーミングモードを使用する場合は、クライアントSDKを使用してください。ただし、直接API統合を構築している場合は、これらのイベントを自分で処理する必要があります。

ストリームレスポンスは以下で構成されます。

message_start イベント
複数のコンテンツブロック（場合により）。それぞれが以下を含みます。
- content_block_start イベント
- 複数の content_block_delta イベント（場合により）
- content_block_stop イベント
1つ以上の message_delta イベント
message_stop イベント

レスポンス全体に ping イベントが散在している場合もあります。形式の詳細については、イベントタイプを参照してください。

基本的なストリーミングリクエスト

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"}

ツール使用を伴うストリーミングリクエスト

ツール使用は、パラメータ値のきめ細かいストリーミングをサポートしています。ツールごとに eager_input_streaming で有効にします。

このリクエストは、Claudeにツールを使用して天気を報告するよう求めます。

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"}

拡張思考を伴うストリーミングリクエスト

このリクエストは、ストリーミングで拡張思考を有効にします。display: "summarized" 設定は、完全な思考の連鎖ではなく、Claudeの推論の要約をストリーミングします。

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"}

ウェブ検索ツール使用を伴うストリーミングリクエスト

このリクエストは、Claudeに現在の天気情報をウェブで検索するよう求めます。

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"}

エラーリカバリ

Claude 4.5以前

Claude 4.5以前のモデルでは、ネットワークの問題、タイムアウト、その他のエラーによって中断されたストリーミングリクエストを、ストリームが中断された箇所から再開することで復旧できます。このアプローチにより、レスポンス全体を再処理する必要がなくなります。

基本的なリカバリ戦略は以下のとおりです。

部分的なレスポンスをキャプチャする： エラーが発生する前に正常に受信されたすべてのコンテンツを保存します
継続リクエストを構築する： 部分的なアシスタントレスポンスを新しいアシスタントメッセージの冒頭として含む、新しいAPIリクエストを作成します
ストリーミングを再開する： 中断された箇所からレスポンスの残りを受信し続けます

Claude 4.6以降

Claude 4.6以降のモデルでは、同じキャプチャと再開の戦略が適用されますが、ステップ2が変わります。部分的なレスポンスをアシスタントメッセージに配置する代わりに、モデルに中断した箇所から続行するよう指示するユーザーメッセージを追加します。

部分的なレスポンスをキャプチャする： エラーが発生する前に正常に受信されたすべてのコンテンツを保存します
継続リクエストを構築する： 部分的なレスポンスと続行の指示を含むユーザーメッセージを持つ、新しいAPIリクエストを作成します。例：
Sample prompt
```
Your previous response was interrupted and ended with [previous_response]. Continue from where you left off.
```
ストリーミングを再開する： 中断された箇所からレスポンスの残りを受信し続けます

エラーリカバリのベストプラクティス

SDK機能を使用する： SDKの組み込みメッセージ蓄積およびエラー処理機能を活用します
コンテンツタイプを処理する： メッセージには複数のコンテンツブロック（text、tool_use、thinking）が含まれる可能性があることに注意してください。ツール使用および拡張思考ブロックは部分的に復旧できません。最新のテキストブロックからストリーミングを再開できます。

次のステップ

停止理由とフォールバック

ストリームが完了したら、各 stop_reason 値を処理します。

きめ細かいツールストリーミング

サーバーサイドのバッファリングなしでツール入力JSONをストリーミングし、レイテンシを低減します。

拡張思考

thinking_delta および signature_delta イベントで拡張思考の出力をストリーミングします。

クライアントSDK

ストリーミング、蓄積、再接続を処理する公式SDKを使用します。

バッチ処理

リアルタイムレスポンスが不要な場合、大量のリクエストを非同期で処理します。

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メッセージモデルの機能

メッセージのストリーミング

テキスト、ツール使用、拡張思考のデルタを含む、Messages APIのレスポンスをserver-sent eventsで段階的にストリーミングします。

Messageを作成する際に、"stream": true を設定すると、server-sent events（SSE）を使用してレスポンスを段階的にストリーミングできます。

SDKでのストリーミング

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)

イベントを処理せずに最終メッセージを取得する

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)

イベントタイプ

各ストリームは以下のイベントフローを使用します。

message_start：空の content を持つ Message オブジェクトを含みます。
一連のコンテンツブロック。それぞれが content_block_start、1つ以上の content_block_delta イベント、および content_block_stop イベントを持ちます。各コンテンツブロックには、最終的なMessageの content 配列内のインデックスに対応する index があります。例外として、サーバーサイドフォールバックレスポンス中は、各モデル境界で fallback コンテンツブロックが、間にデルタを含まない content_block_start と content_block_stop のペアとして到着します。
最終的な Message オブジェクトへのトップレベルの変更を示す、1つ以上の message_delta イベント。
最後の message_stop イベント。

message_delta イベントの usage フィールドに表示されるトークン数は累積値です。

Pingイベント

イベントストリームには、任意の数の ping イベントが含まれる場合もあります。

エラーイベント

Example error

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

その他のイベント

コンテンツブロックデルタタイプ

各 content_block_delta イベントには、指定された index の content ブロックを更新するタイプの delta が含まれます。

テキストデルタ

text コンテンツブロックのデルタは次のようになります。

Text delta

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

入力JSONデルタ

tool_use コンテンツブロックのデルタは次のようになります。

Input JSON delta

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

思考デルタ

典型的な思考デルタは次のようになります。

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"}}

署名デルタは次のようになります。

Signature delta

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

完全なHTTPストリームレスポンス

ストリームレスポンスは以下で構成されます。

message_start イベント
複数のコンテンツブロック（場合により）。それぞれが以下を含みます。
- content_block_start イベント
- 複数の content_block_delta イベント（場合により）
- content_block_stop イベント
1つ以上の message_delta イベント
message_stop イベント

レスポンス全体に ping イベントが散在している場合もあります。形式の詳細については、イベントタイプを参照してください。

基本的なストリーミングリクエスト

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"}

ツール使用を伴うストリーミングリクエスト

ツール使用は、パラメータ値のきめ細かいストリーミングをサポートしています。ツールごとに eager_input_streaming で有効にします。

このリクエストは、Claudeにツールを使用して天気を報告するよう求めます。

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"}

拡張思考を伴うストリーミングリクエスト

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"}

ウェブ検索ツール使用を伴うストリーミングリクエスト

このリクエストは、Claudeに現在の天気情報をウェブで検索するよう求めます。

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"}

エラーリカバリ

Claude 4.5以前

基本的なリカバリ戦略は以下のとおりです。

部分的なレスポンスをキャプチャする： エラーが発生する前に正常に受信されたすべてのコンテンツを保存します
継続リクエストを構築する： 部分的なアシスタントレスポンスを新しいアシスタントメッセージの冒頭として含む、新しいAPIリクエストを作成します
ストリーミングを再開する： 中断された箇所からレスポンスの残りを受信し続けます

Claude 4.6以降

部分的なレスポンスをキャプチャする： エラーが発生する前に正常に受信されたすべてのコンテンツを保存します
継続リクエストを構築する： 部分的なレスポンスと続行の指示を含むユーザーメッセージを持つ、新しいAPIリクエストを作成します。例：
Sample prompt
```
Your previous response was interrupted and ended with [previous_response]. Continue from where you left off.
```
ストリーミングを再開する： 中断された箇所からレスポンスの残りを受信し続けます

エラーリカバリのベストプラクティス

SDK機能を使用する： SDKの組み込みメッセージ蓄積およびエラー処理機能を活用します
コンテンツタイプを処理する： メッセージには複数のコンテンツブロック（text、tool_use、thinking）が含まれる可能性があることに注意してください。ツール使用および拡張思考ブロックは部分的に復旧できません。最新のテキストブロックからストリーミングを再開できます。

次のステップ

停止理由とフォールバック

ストリームが完了したら、各 stop_reason 値を処理します。

きめ細かいツールストリーミング

サーバーサイドのバッファリングなしでツール入力JSONをストリーミングし、レイテンシを低減します。

拡張思考

thinking_delta および signature_delta イベントで拡張思考の出力をストリーミングします。

クライアントSDK

ストリーミング、蓄積、再接続を処理する公式SDKを使用します。

バッチ処理

リアルタイムレスポンスが不要な場合、大量のリクエストを非同期で処理します。

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SDKでのストリーミング

イベントを処理せずに最終メッセージを取得する

イベントタイプ

Pingイベント

エラーイベント

その他のイベント

コンテンツブロックデルタタイプ

テキストデルタ

入力JSONデルタ

思考デルタ

完全なHTTPストリームレスポンス

基本的なストリーミングリクエスト

ツール使用を伴うストリーミングリクエスト

拡張思考を伴うストリーミングリクエスト

ウェブ検索ツール使用を伴うストリーミングリクエスト

エラーリカバリ

Claude 4.5以前

Claude 4.6以降

エラーリカバリのベストプラクティス

次のステップ

SDKでのストリーミング

イベントを処理せずに最終メッセージを取得する

イベントタイプ

Pingイベント

エラーイベント

その他のイベント

コンテンツブロックデルタタイプ

テキストデルタ

入力JSONデルタ

思考デルタ

完全なHTTPストリームレスポンス

基本的なストリーミングリクエスト

ツール使用を伴うストリーミングリクエスト

拡張思考を伴うストリーミングリクエスト

ウェブ検索ツール使用を伴うストリーミングリクエスト

エラーリカバリ

Claude 4.5以前

Claude 4.6以降

エラーリカバリのベストプラクティス

次のステップ

SDKでのストリーミング

イベントを処理せずに最終メッセージを取得する

イベントタイプ

Pingイベント

エラーイベント

その他のイベント

コンテンツブロックデルタタイプ

テキストデルタ

入力JSONデルタ

思考デルタ

完全なHTTPストリームレスポンス

基本的なストリーミングリクエスト

ツール使用を伴うストリーミングリクエスト

拡張思考を伴うストリーミングリクエスト

ウェブ検索ツール使用を伴うストリーミングリクエスト

エラーリカバリ

Claude 4.5以前

Claude 4.6以降

エラーリカバリのベストプラクティス

次のステップ

SDKでのストリーミング

イベントを処理せずに最終メッセージを取得する

イベントタイプ

Pingイベント

エラーイベント

その他のイベント

コンテンツブロックデルタタイプ

テキストデルタ

入力JSONデルタ

思考デルタ

完全なHTTPストリームレスポンス

基本的なストリーミングリクエスト

ツール使用を伴うストリーミングリクエスト

拡張思考を伴うストリーミングリクエスト

ウェブ検索ツール使用を伴うストリーミングリクエスト

エラーリカバリ

Claude 4.5以前

Claude 4.6以降

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