Когда вы делаете запрос к Messages API, ответ Claude включает поле stop_reason, которое указывает, почему модель прекратила генерацию своего ответа. Понимание этих значений имеет решающее значение для создания надежных приложений, которые соответствующим образом обрабатывают различные типы ответов. Подробности о stop_reason в ответе API см. в справочнике Messages API.

​
Что такое stop_reason?

Поле stop_reason является частью каждого успешного ответа Messages API. В отличие от ошибок, которые указывают на сбои в обработке вашего запроса, stop_reason сообщает вам, почему Claude успешно завершил генерацию своего ответа.
Example response
{
  "id": "msg_01234",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Вот ответ на ваш вопрос..."
    }
  ],
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 100,
    "output_tokens": 50
  }
}

​
Значения причин остановки

​
end_turn

Наиболее распространенная причина остановки. Указывает, что Claude естественным образом завершил свой ответ. 
if response.stop_reason == "end_turn":
    # Обработать полный ответ
    print(response.content[0].text)

​
Пустые ответы с end_turn

Иногда Claude возвращает пустой ответ (ровно 2-3 токена без содержимого) с stop_reason: "end_turn". Это обычно происходит, когда Claude интерпретирует, что ход ассистента завершен, особенно после результатов инструментов. Распространенные причины:
  • Добавление текстовых блоков сразу после результатов инструментов (Claude учится ожидать, что пользователь всегда вставляет текст после результатов инструментов, поэтому он завершает свой ход, чтобы следовать шаблону)
  • Отправка завершенного ответа Claude обратно без добавления чего-либо (Claude уже решил, что он закончил, поэтому он останется законченным)
Как предотвратить пустые ответы: 
# НЕПРАВИЛЬНО: Добавление текста сразу после tool_result
messages = [
    {"role": "user", "content": "Вычислите сумму 1234 и 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": "Вот результат"  # Не добавляйте текст после tool_result
        }
    ]}
]

# ПРАВИЛЬНО: Отправляйте результаты инструментов напрямую без дополнительного текста
messages = [
    {"role": "user", "content": "Вычислите сумму 1234 и 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"
        }
    ]}  # Только tool_result, никакого дополнительного текста
]

# Если вы все еще получаете пустые ответы после исправления вышеуказанного:
def handle_empty_response(client, messages):
    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-20250514",
        max_tokens=1024,
        messages=messages
    )

    # Проверить, пуст ли ответ
    if (response.stop_reason == "end_turn" and
        not response.content):

        # НЕПРАВИЛЬНО: Не просто повторяйте с пустым ответом
        # Это не сработает, потому что Claude уже решил, что он закончил

        # ПРАВИЛЬНО: Добавьте подсказку продолжения в НОВОЕ сообщение пользователя
        messages.append({"role": "user", "content": "Пожалуйста, продолжите"})

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

    return response
Лучшие практики:
  1. Никогда не добавляйте текстовые блоки сразу после результатов инструментов - Это учит Claude ожидать пользовательский ввод после каждого использования инструмента
  2. Не повторяйте пустые ответы без изменений - Простая отправка пустого ответа обратно не поможет
  3. Используйте подсказки продолжения в крайнем случае - Только если вышеуказанные исправления не решают проблему

​
max_tokens

Claude остановился, потому что достиг лимита max_tokens, указанного в вашем запросе. 
# Запрос с ограниченными токенами
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=10,
    messages=[{"role": "user", "content": "Объясните квантовую физику"}]
)

if response.stop_reason == "max_tokens":
    # Ответ был обрезан
    print("Ответ был обрезан по лимиту токенов")
    # Рассмотрите возможность сделать еще один запрос для продолжения

​
stop_sequence

Claude встретил одну из ваших пользовательских последовательностей остановки. 
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    stop_sequences=["END", "STOP"],
    messages=[{"role": "user", "content": "Генерируйте текст, пока не скажете END"}]
)

if response.stop_reason == "stop_sequence":
    print(f"Остановлено на последовательности: {response.stop_sequence}")

​
tool_use

Claude вызывает инструмент и ожидает, что вы его выполните. 
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    tools=[weather_tool],
    messages=[{"role": "user", "content": "Какая погода?"}]
)

if response.stop_reason == "tool_use":
    # Извлечь и выполнить инструмент
    for content in response.content:
        if content.type == "tool_use":
            result = execute_tool(content.name, content.input)
            # Вернуть результат Claude для финального ответа

​
pause_turn

Используется с серверными инструментами, такими как веб-поиск, когда Claude нужно приостановить долго выполняющуюся операцию. 
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    tools=[{"type": "web_search_20250305", "name": "web_search"}],
    messages=[{"role": "user", "content": "Найдите последние новости об ИИ"}]
)

if response.stop_reason == "pause_turn":
    # Продолжить разговор
    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 отказался генерировать ответ из соображений безопасности. 
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "[Небезопасный запрос]"}]
)

if response.stop_reason == "refusal":
    # Claude отказался отвечать
    print("Claude не смог обработать этот запрос")
    # Рассмотрите возможность переформулировать или изменить запрос
Если вы часто сталкиваетесь с причинами остановки refusal при использовании Claude Sonnet 4.5 или Opus 4.1, вы можете попробовать обновить свои вызовы API для использования Sonnet 4 (claude-sonnet-4-20250514), который имеет другие ограничения использования. Узнайте больше о понимании фильтров безопасности API Sonnet 4.5.
Чтобы узнать больше об отказах, вызванных фильтрами безопасности API для Claude Sonnet 4.5, см. Понимание фильтров безопасности API Sonnet 4.5.

​
model_context_window_exceeded

Claude остановился, потому что достиг лимита контекстного окна модели. Это позволяет вам запрашивать максимально возможные токены, не зная точного размера входных данных. 
# Запрос с максимальными токенами, чтобы получить как можно больше
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=64000,  # Максимальные выходные токены модели
    messages=[{"role": "user", "content": "Большой ввод, который использует большую часть контекстного окна..."}]
)

if response.stop_reason == "model_context_window_exceeded":
    # Ответ достиг лимита контекстного окна до max_tokens
    print("Ответ достиг лимита контекстного окна модели")
    # Ответ все еще действителен, но был ограничен контекстным окном
Эта причина остановки доступна по умолчанию в Sonnet 4.5 и более новых моделях. Для более ранних моделей используйте бета-заголовок model-context-window-exceeded-2025-08-26, чтобы включить это поведение.

​
Лучшие практики для обработки причин остановки

​
1. Всегда проверяйте stop_reason

Сделайте привычкой проверять stop_reason в логике обработки ответов: 
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:
        # Обработать end_turn и другие случаи
        return response.content[0].text

​
2. Изящно обрабатывайте обрезанные ответы

Когда ответ обрезан из-за лимитов токенов или контекстного окна: 
def handle_truncated_response(response):
    if response.stop_reason in ["max_tokens", "model_context_window_exceeded"]:
        # Вариант 1: Предупредить пользователя о конкретном лимите
        if response.stop_reason == "max_tokens":
            message = "[Ответ обрезан из-за лимита max_tokens]"
        else:
            message = "[Ответ обрезан из-за лимита контекстного окна]"
        return f"{response.content[0].text}\n\n{message}"

        # Вариант 2: Продолжить генерацию
        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": "Пожалуйста, продолжите"}]
        )
        return response.content[0].text + continuation.content[0].text

​
3. Реализуйте логику повторных попыток для pause_turn

Для серверных инструментов, которые могут приостанавливаться: 
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

​
Причины остановки против ошибок

Важно различать значения stop_reason и фактические ошибки:

​
Причины остановки (успешные ответы)

  • Часть тела ответа
  • Указывают, почему генерация остановилась нормально
  • Ответ содержит действительное содержимое

​
Ошибки (неудачные запросы)

  • HTTP коды состояния 4xx или 5xx
  • Указывают на сбои обработки запроса
  • Ответ содержит детали ошибки
try:
    response = client.messages.create(...)
    
    # Обработать успешный ответ с stop_reason
    if response.stop_reason == "max_tokens":
        print("Ответ был обрезан")
    
except anthropic.APIError as e:
    # Обработать фактические ошибки
    if e.status_code == 429:
        print("Превышен лимит скорости")
    elif e.status_code == 500:
        print("Ошибка сервера")

​
Соображения потоковой передачи

При использовании потоковой передачи stop_reason:
  • null в начальном событии message_start
  • Предоставляется в событии message_delta
  • Не предоставляется в любых других событиях
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"Поток завершился с: {stop_reason}")

​
Общие шаблоны

​
Обработка рабочих процессов использования инструментов

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":
            # Выполнить инструменты и продолжить
            tool_results = execute_tools(response.content)
            messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
            messages.append({"role": "user", "content": tool_results})
        else:
            # Финальный ответ
            return response

​
Обеспечение полных ответов

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

        # Продолжить с того места, где остановились
        messages = [
            {"role": "user", "content": prompt},
            {"role": "assistant", "content": full_response},
            {"role": "user", "content": "Пожалуйста, продолжите с того места, где остановились."}
        ]

    return full_response

​
Получение максимальных токенов без знания размера входных данных

С причиной остановки model_context_window_exceeded вы можете запросить максимально возможные токены без вычисления размера входных данных: 
def get_max_possible_tokens(client, prompt):
    """
    Получить как можно больше токенов в пределах контекстного окна модели
    без необходимости вычислять количество входных токенов
    """
    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        max_tokens=64000  # Установить на максимальные выходные токены модели
    )

    if response.stop_reason == "model_context_window_exceeded":
        # Получили максимально возможные токены с учетом размера входных данных
        print(f"Сгенерировано {response.usage.output_tokens} токенов (достигнут лимит контекста)")
    elif response.stop_reason == "max_tokens":
        # Получили точно запрошенные токены
        print(f"Сгенерировано {response.usage.output_tokens} токенов (достигнут max_tokens)")
    else:
        # Естественное завершение
        print(f"Сгенерировано {response.usage.output_tokens} токенов (естественное завершение)")

    return response.content[0].text
Правильно обрабатывая значения stop_reason, вы можете создавать более надежные приложения, которые изящно обрабатывают различные сценарии ответов и обеспечивают лучший пользовательский опыт.