第3章 · Claude API Basics

Streaming で逐次表示する

Streaming Responses
→ で次のスライド · F でフルスクリーン · N で講師ノート · Esc で終了

重要キーワード

Streaming
ストリーミング
応答を逐次受け取る方式 (体感レイテンシ改善)
SSE
Server-Sent Events
HTTP 上のテキストストリーミング規格
TTFT
Time To First Token
最初のトークンが届くまでの時間
Backpressure
バックプレッシャ
受信側が処理しきれないときの流量制御

Streaming (ストリーミング)

長い応答を 逐次表示 したいときは streaming を使います。 チャット UI の体感レイテンシ (TTFT = Time To First Token) が大きく改善します。

基本

with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Pythonの歴史を教えて"}],
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

イベント単位で扱う

text_stream だけでなく、低レベルのイベントも取れます。

with client.messages.stream(...) as stream:
    for event in stream:
        if event.type == "content_block_delta":
            print(event.delta.text, end="")
        elif event.type == "message_stop":
            print("\n---")

主なイベント種別

event.type 意味
message_start 応答開始
content_block_start 新ブロック開始
content_block_delta テキスト追加
content_block_stop ブロック終了
message_delta 部分メタデータ (stop_reason など)
message_stop 応答完了

Server-Sent Events (SSE)

REST API レベルでは SSE 形式でデルタが送られます。 Web アプリでブラウザに直接流すなら、サーバー側で受けて text/event-stream のレスポンスとして転送するのが定番。

Flask での例

@app.route("/stream", methods=["POST"])
def stream_chat():
    prompt = request.json["prompt"]
    def generate():
        with client.messages.stream(
            model="claude-sonnet-4-6",
            max_tokens=1024,
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        ) as s:
            for text in s.text_stream:
                yield f"data: {text}\n\n"
        yield "data: [DONE]\n\n"
    return Response(generate(), mimetype="text/event-stream")

実は本講座のアプリ (/api/playground ルート) もこの方式で実装されています。 ソースコード app.pyapi_playground() を見てみましょう。

エラー処理

ストリーム中の例外は stream.__exit__ で再 raise されるので、 通常の try/except で捉えられます。

try:
    with client.messages.stream(...) as s:
        for t in s.text_stream:
            ...
except RateLimitError:
    ...

完了後にメタデータを取る

ストリーミングでも最終的な Message オブジェクトを取得できます。

with client.messages.stream(...) as s:
    for t in s.text_stream:
        process(t)
    final = s.get_final_message()
    print("usage:", final.usage)

Streaming を体感する

長めの応答で違いを感じてみましょう。下のボタンで Playground を開き、同じプロンプトを 2 回 送ります。

  1. 1 回目: 「ストリーミング表示」に チェックを入れたまま 送信 → 最初の文字が数百 ms で出はじめる
  2. 2 回目: 「ストリーミング表示」の チェックを外して 送信 → 受信し終わるまで画面は空のまま

応答パネルの下に 最初の文字まで 0.85s (TTFT) ・ 受信 24 回 ・ 412 字 ・ 合計 6.1s のような実測値が出ます。 合計時間はほとんど変わらないのに、最初の文字までの時間だけが数倍違う — これが streaming の効き目です。 (「なめらか表示」は、届いたかたまりを 1 文字ずつ流し込んで描画するオプションです。OFF にすると デルタが届いた瞬間にドサッと出るので、API が実際に返している単位が見えます。)

▶ ストリーミング体感 (Playground は SSE 対応)
Python の歴史を 500 字程度で教えてください。物語のように。
Hands-on Exercise

演習: ストリーミング CLI

ここでいう 前のレッスンとは ch3-l2「Messages API の基本」 の演習 です。 見当たらない人のために解答コードを再掲します。これを ストリーミング対応 に書き換えてください。

# 書き換える前 (ch3-l2 の解答): 生成が終わるまで 1 文字も表示されない
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()
history = []

while True:
    u = input('> ').strip()
    if u.lower() == 'quit': break
    history.append({'role': 'user', 'content': u})
    msg = client.messages.create(
        model='claude-haiku-4-5',
        max_tokens=512,
        messages=history,
    )
    text = msg.content[0].text
    history.append({'role': 'assistant', 'content': text})
    print(text)
    print(f'  [tokens] in={msg.usage.input_tokens} out={msg.usage.output_tokens}')

要件

  1. messages.create(...)messages.stream(...) に変え、届いたテキストを その場で 出す (print(t, end="", flush=True))
  2. Ctrl+C で生成だけを打ち切れる (try / except KeyboardInterrupt)。打ち切ってもプログラムは終了せず、次の入力に戻る
  3. 会話履歴の保持と usage 表示は元のまま維持する (usage は stream.get_final_message() から取る)

確認ポイント

  • 最初の文字が出るまでの時間 (TTFT) が create 版より明らかに短い
  • Ctrl+C した直後、「途中まで」の応答が手元に残る → それを履歴に入れるかは自分で決める

⚠️ 「各文字が逐次表示される」の実際: text_stream が返すのは 1 文字ずつではなく 数文字〜十数文字のかたまり (delta) です。文字単位で流したいときは delta をさらに 1 文字ずつに分解して time.sleep(0.02) を挟みます (サンプル解答の「発展」を参照)。

▶ Playground を開いて実行

理解度チェック

4 問のクイズで理解度を確認しましょう。

クイズを開く
🎉

まとめ

お疲れ様でした!