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Message를 생성할 때 "stream": true를 설정하면 server-sent events(SSE)를 사용하여 응답을 점진적으로 스트리밍할 수 있습니다.
Python SDK와 TypeScript SDK는 여러 가지 스트리밍 방법을 제공합니다. PHP SDK는 createStream()을 통해 스트리밍을 제공합니다. Python SDK는 동기 및 비동기 스트림을 모두 지원합니다. 자세한 내용은 각 SDK의 문서를 참조하세요.
client = anthropic.Anthropic()
with client.messages.stream(
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
model="claude-opus-5",
) as stream:
for text in stream.text_stream:
print(text, end="", flush=True)텍스트가 도착하는 대로 처리할 필요가 없다면, SDK는 내부적으로 스트리밍을 사용하면서 .create()가 반환하는 것과 동일한 완전한 Message 객체를 반환하는 방법을 제공합니다. 이는 max_tokens 값이 큰 요청에서 특히 유용하며, 이 경우 SDK는 HTTP 타임아웃을 피하기 위해 스트리밍을 요구합니다.
client = anthropic.Anthropic()
with client.messages.stream(
max_tokens=128000,
messages=[{"role": "user", "content": "Write a detailed analysis..."}],
model="claude-opus-5",
) as stream:
message = stream.get_final_message()
for block in message.content:
if block.type == "text":
print(block.text).stream() 호출은 server-sent events로 HTTP 연결을 유지하며, 이후 .get_final_message()(Python) 또는 .finalMessage()(TypeScript)가 모든 이벤트를 누적하여 완전한 Message 객체를 반환합니다. Go에서는 스트림 루프 내에서 message.Accumulate(event)를 호출하여 동일한 완전한 Message를 구성합니다. Java에서는 MessageAccumulator.create()를 사용하고 각 이벤트에 대해 accumulator.accumulate(event)를 호출합니다. C#에서는 스트림의 .Aggregate() 확장 메서드를 await하여 완전한 Message를 얻거나, MessageContentAggregator를 .CollectAsync()에 전달하여 이벤트를 처리하면서 집계할 수 있습니다. Ruby에서는 스트림에서 .accumulated_message를 호출합니다. PHP SDK에서는 스트림 이벤트를 수동으로 반복하여 응답을 누적합니다.
각 server-sent event에는 명명된 이벤트 유형과 관련 JSON 데이터가 포함됩니다. 각 이벤트는 SSE 이벤트 이름(예: event: message_stop)을 사용하며, 데이터에 일치하는 이벤트 type을 포함합니다.
각 스트림은 다음과 같은 이벤트 흐름을 사용합니다:
message_start: 빈 content를 가진 Message 객체를 포함합니다.content_block_start, 하나 이상의 content_block_delta 이벤트, 그리고 content_block_stop 이벤트를 가집니다. 각 콘텐츠 블록에는 최종 Message content 배열에서의 인덱스에 해당하는 index가 있습니다. 한 가지 예외: 서버 측 폴백 응답 중에는 각 모델 경계에서 fallback 콘텐츠 블록이 델타 없이 content_block_start와 content_block_stop 쌍으로 도착합니다.Message 객체에 대한 최상위 수준 변경 사항을 나타내는 하나 이상의 message_delta 이벤트.message_stop 이벤트.message_delta 이벤트의 usage 필드에 표시되는 토큰 수는 누적 값입니다.
이벤트 스트림에는 임의 개수의 ping 이벤트가 포함될 수도 있습니다.
API는 때때로 이벤트 스트림에서 오류를 보낼 수 있습니다. 예를 들어, 사용량이 많은 기간 동안 overloaded_error를 받을 수 있으며, 이는 일반적으로 비스트리밍 컨텍스트에서 HTTP 529에 해당합니다:
event: error
data: {"type": "error", "error": {"type": "overloaded_error", "message": "Overloaded"}}버전 관리 정책에 따라 새로운 이벤트 유형이 추가될 수 있으며, 코드는 알 수 없는 이벤트 유형을 우아하게 처리해야 합니다.
각 content_block_delta 이벤트에는 주어진 index의 content 블록을 업데이트하는 유형의 delta가 포함됩니다.
text 콘텐츠 블록 델타는 다음과 같습니다:
event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta","index": 0,"delta": {"type": "text_delta", "text": "ello frien"}}tool_use 콘텐츠 블록의 델타는 블록의 input 필드에 대한 업데이트에 해당합니다. 최대한의 세분성을 지원하기 위해 델타는 _부분 JSON 문자열_이며, 최종 tool_use.input은 항상 _객체_입니다.
문자열 델타를 누적한 후 content_block_stop 이벤트를 받으면 Pydantic과 같은 라이브러리를 사용하여 부분 JSON 파싱을 수행하거나, 파싱된 증분 값에 접근할 수 있는 헬퍼를 제공하는 SDK를 사용하여 JSON을 파싱할 수 있습니다.
tool_use 콘텐츠 블록 델타는 다음과 같습니다:
event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta","index": 1,"delta": {"type": "input_json_delta","partial_json": "{\"location\": \"San Fra"}}}참고: 현재 모델은 한 번에 input에서 하나의 완전한 키와 값 속성만 내보내는 것을 지원합니다. 따라서 도구를 사용할 때 모델이 작업하는 동안 스트리밍 이벤트 사이에 지연이 있을 수 있습니다. input 키와 값이 누적되면, 향후 모델에서 더 세밀한 세분성을 자동으로 지원할 수 있도록 청크 단위의 부분 JSON을 포함한 여러 content_block_delta 이벤트로 내보내집니다.
스트리밍이 활성화된 상태에서 사고를 사용하면 thinking_delta 이벤트를 통해 사고 콘텐츠를 받게 됩니다. 이러한 델타는 thinking 콘텐츠 블록의 thinking 필드에 해당합니다.
사고 콘텐츠의 경우, content_block_stop 이벤트 직전에 특별한 signature_delta 이벤트가 전송됩니다. 이 서명은 사고 블록의 무결성을 검증하는 데 사용됩니다.
사고 구성에 display: "omitted"가 설정되면 thinking_delta 이벤트가 전송되지 않습니다. 사고 블록이 열리고, 단일 signature_delta를 받은 후 닫힙니다. 사고 표시 제어를 참조하세요.
일반적인 사고 델타는 다음과 같습니다:
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"}}서명 델타는 다음과 같습니다:
event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "signature_delta", "signature": "EqQBCgIYAhIM1gbcDa9GJwZA2b3hGgxBdjrkzLoky3dl1pkiMOYds..."}}스트리밍 모드를 사용할 때는 클라이언트 SDK를 사용하세요. 그러나 직접 API 통합을 구축하는 경우 이러한 이벤트를 직접 처리해야 합니다.
스트림 응답은 다음으로 구성됩니다:
message_start 이벤트content_block_start 이벤트content_block_delta 이벤트content_block_stop 이벤트message_delta 이벤트message_stop 이벤트응답 전체에 ping 이벤트가 분산되어 있을 수도 있습니다. 형식에 대한 자세한 내용은 이벤트 유형을 참조하세요.
client = anthropic.Anthropic()
with client.messages.stream(
model="claude-opus-5",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
max_tokens=256,
) as stream:
for text in stream.text_stream:
print(text, end="", flush=True)event: message_start
data: {"type": "message_start", "message": {"id": "msg_1nZdL29xx5MUA1yADyHTEsnR8uuvGzszyY", "type": "message", "role": "assistant", "content": [], "model": "claude-opus-5", "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"}
도구 사용은 매개변수 값에 대한 세분화된 스트리밍을 지원합니다. eager_input_streaming으로 도구별로 활성화하세요.
이 요청은 Claude에게 도구를 사용하여 날씨를 보고하도록 요청합니다.
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-5",
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)event: message_start
data: {"type":"message_start","message":{"id":"msg_014p7gG3wDgGV9EUtLvnow3U","type":"message","role":"assistant","model":"claude-opus-5","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"}이 요청은 스트리밍과 함께 사고를 활성화합니다. display: "summarized" 설정은 전체 사고 과정이 아닌 Claude의 추론에 대한 요약된 내용을 스트리밍합니다.
client = anthropic.Anthropic()
with client.messages.stream(
model="claude-opus-5",
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)event: message_start
data: {"type": "message_start", "message": {"id": "msg_01...", "type": "message", "role": "assistant", "content": [], "model": "claude-opus-5", "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"}이 요청은 Claude에게 현재 날씨 정보를 웹에서 검색하도록 요청합니다.
client = anthropic.Anthropic()
with client.messages.stream(
model="claude-opus-5",
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)event: message_start
data: {"type":"message_start","message":{"id":"msg_01G...","type":"message","role":"assistant","model":"claude-opus-5","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"}Claude 4.5 모델 및 이전 버전의 경우, 네트워크 문제, 타임아웃 또는 기타 오류로 인해 중단된 스트리밍 요청을 스트림이 중단된 지점부터 재개하여 복구할 수 있습니다. 이 접근 방식은 전체 응답을 다시 처리하는 것을 방지합니다.
기본 복구 전략은 다음과 같습니다:
Claude 4.6 및 이후 모델의 경우, 동일한 캡처 후 재개 전략이 적용되지만 2단계가 변경됩니다: 부분 응답을 어시스턴트 메시지에 배치하는 대신, 모델이 중단된 지점부터 계속하도록 지시하는 사용자 메시지를 추가합니다.
Your previous response was interrupted and ended with [previous_response]. Continue from where you left off.text, tool_use, thinking)이 포함될 수 있다는 점에 유의하세요. 도구 사용 및 확장 사고 블록은 부분적으로 복구할 수 없습니다. 가장 최근의 텍스트 블록부터 스트리밍을 재개할 수 있습니다.스트림이 완료되면 각 stop_reason 값을 처리합니다.
더 낮은 지연 시간을 위해 서버 측 버퍼링 없이 도구 입력 JSON을 스트리밍합니다.
thinking_delta 및 signature_delta 이벤트로 사고 출력을 스트리밍합니다.
스트리밍, 누적 및 재연결을 처리해 주는 공식 SDK를 사용하세요.
실시간 응답이 필요하지 않을 때 대량의 요청을 비동기적으로 처리합니다.
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