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Diffusion en continu

Événements envoyés par le serveur dans les deux formats : leurs structures diffèrent, et les confondre donne l’impression de ne rien recevoir.

Définissez stream à true et la réponse devient text/event-stream. Les deux points de terminaison prennent en charge le streaming, mais ils émettent des structures d’événements différentes.

Format Anthropic

curl -N https://aiprimetech.io/v1/messages \
  -H "x-api-key: $CLAUDEAPIKEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{"model":"claude-sonnet-4-6","max_tokens":512,"stream":true,
       "messages":[{"role":"user","content":"Count to five"}]}'
event: message_start
data: {"type":"message_start","message":{"id":"msg_...","usage":{"input_tokens":9}}}

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

event: message_delta
data: {"type":"message_delta","delta":{"stop_reason":"end_turn"},"usage":{"output_tokens":14}}

event: message_stop
data: {"type":"message_stop"}

Le texte arrive dans des content_block_delta événements à delta.text. Le décompte final des tokens de sortie arrive dans message_delta, et non message_start.

Format OpenAI

data: {"choices":[{"delta":{"content":"One"},"index":0}]}

data: {"choices":[{"delta":{},"finish_reason":"stop","index":0}]}

data: [DONE]

Le texte arrive à choices[0].delta.content, et le flux se termine par une sentinelle littérale data: [DONE] qui n’est pas du JSON.

Cette incompatibilité produit une réponse vide sans erreur : un client qui analyse choices[].delta.content dans un flux Messages ne trouve rien, à chaque fois, et signale un succès. Si le streaming semble fonctionner mais ne renvoie rien, vérifiez la structure que vous analysez.

Python, SDK Anthropic

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(api_key=class="s">"sk-your-key", base_url=class="s">"https://aiprimetech.io")

with client.messages.stream(
    model=class="s">"claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=512,
    messages=[{class="s">"role": class="s">"user", class="s">"content": class="s">"Count to five"}],
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end=class="s">"", flush=True)

Notes opérationnelles