Quando você faz uma solicitação para a API Messages, a resposta do Claude inclui um campo stop_reason que indica por que o modelo parou de gerar sua resposta. Compreender esses valores é crucial para construir aplicações robustas que lidam adequadamente com diferentes tipos de resposta.

Para detalhes sobre stop_reason na resposta da API, consulte a referência da API Messages.

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O que é stop_reason?

O campo stop_reason faz parte de toda resposta bem-sucedida da API Messages. Ao contrário dos erros, que indicam falhas no processamento de sua solicitação, stop_reason informa por que o Claude completou com sucesso a geração de sua resposta.

Example response
{
  "id": "msg_01234",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Here's the answer to your question..."
    }
  ],
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 100,
    "output_tokens": 50
  }
}

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Valores de razão de parada

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end_turn

A razão de parada mais comum. Indica que o Claude terminou sua resposta naturalmente.

if response.stop_reason == "end_turn":
    # Process the complete response
    print(response.content[0].text)

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max_tokens

O Claude parou porque atingiu o limite de max_tokens especificado em sua solicitação.

# Request with limited tokens
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=10,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum physics"}]
)

if response.stop_reason == "max_tokens":
    # Response was truncated
    print("Response was cut off at token limit")
    # Consider making another request to continue

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stop_sequence

O Claude encontrou uma de suas sequências de parada personalizadas.

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    stop_sequences=["END", "STOP"],
    messages=[{"role": "user", "content": "Generate text until you say END"}]
)

if response.stop_reason == "stop_sequence":
    print(f"Stopped at sequence: {response.stop_sequence}")

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tool_use

O Claude está chamando uma ferramenta e espera que você a execute.

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    tools=[weather_tool],
    messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather?"}]
)

if response.stop_reason == "tool_use":
    # Extract and execute the tool
    for content in response.content:
        if content.type == "tool_use":
            result = execute_tool(content.name, content.input)
            # Return result to Claude for final response

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pause_turn

Usado com ferramentas de servidor como busca na web quando o Claude precisa pausar uma operação de longa duração.

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    tools=[{"type": "web_search_20250305", "name": "web_search"}],
    messages=[{"role": "user", "content": "Search for latest AI news"}]
)

if response.stop_reason == "pause_turn":
    # Continue the conversation
    messages = [
        {"role": "user", "content": original_query},
        {"role": "assistant", "content": response.content}
    ]
    continuation = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-20250514",
        messages=messages,
        tools=[{"type": "web_search_20250305", "name": "web_search"}]
    )

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refusal

O Claude se recusou a gerar uma resposta devido a preocupações de segurança.

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "[Unsafe request]"}]
)

if response.stop_reason == "refusal":
    # Claude declined to respond
    print("Claude was unable to process this request")
    # Consider rephrasing or modifying the request

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Melhores práticas para lidar com razões de parada

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1. Sempre verifique stop_reason

Torne um hábito verificar o stop_reason em sua lógica de tratamento de resposta:

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 == "pause_turn":
        return handle_pause(response)
    elif response.stop_reason == "refusal":
        return handle_refusal(response)
    else:
        # Handle end_turn and other cases
        return response.content[0].text

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2. Lide com max_tokens graciosamente

Quando uma resposta é truncada devido a limites de token:

def handle_truncated_response(response):
    if response.stop_reason == "max_tokens":
        # Option 1: Warn the user
        return f"{response.content[0].text}\n\n[Response truncated due to length]"
        
        # Option 2: Continue generation
        messages = [
            {"role": "user", "content": original_prompt},
            {"role": "assistant", "content": response.content[0].text}
        ]
        continuation = client.messages.create(
            model="claude-sonnet-4-20250514",
            max_tokens=1024,
            messages=messages + [{"role": "user", "content": "Please continue"}]
        )
        return response.content[0].text + continuation.content[0].text

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3. Implemente lógica de retry para pause_turn

Para ferramentas de servidor que podem pausar:

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-4-20250514",
            messages=messages,
            tools=original_tools
        )
    
    return response

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Razões de parada vs. erros

É importante distinguir entre valores de stop_reason e erros reais:

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Razões de parada (respostas bem-sucedidas)

  • Parte do corpo da resposta
  • Indicam por que a geração parou normalmente
  • A resposta contém conteúdo válido

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Erros (solicitações falhadas)

  • Códigos de status HTTP 4xx ou 5xx
  • Indicam falhas no processamento da solicitação
  • A resposta contém detalhes do erro
try:
    response = client.messages.create(...)
    
    # Handle successful response with stop_reason
    if response.stop_reason == "max_tokens":
        print("Response was truncated")
    
except anthropic.APIError as e:
    # Handle actual errors
    if e.status_code == 429:
        print("Rate limit exceeded")
    elif e.status_code == 500:
        print("Server error")

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Considerações sobre streaming

Ao usar streaming, stop_reason é:

  • null no evento inicial message_start
  • Fornecido no evento message_delta
  • Não fornecido em nenhum outro evento
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"Stream ended with: {stop_reason}")

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Padrões comuns

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Lidando com fluxos de trabalho de uso de ferramentas

def complete_tool_workflow(client, user_query, tools):
    messages = [{"role": "user", "content": user_query}]
    
    while True:
        response = client.messages.create(
            model="claude-sonnet-4-20250514",
            messages=messages,
            tools=tools
        )
        
        if response.stop_reason == "tool_use":
            # Execute tools and continue
            tool_results = execute_tools(response.content)
            messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
            messages.append({"role": "user", "content": tool_results})
        else:
            # Final response
            return response

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Garantindo respostas completas

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-4-20250514",
            messages=messages,
            max_tokens=4096
        )
        
        full_response += response.content[0].text
        
        if response.stop_reason != "max_tokens":
            break
            
        # Continue from where it left off
        messages = [
            {"role": "user", "content": prompt},
            {"role": "assistant", "content": full_response},
            {"role": "user", "content": "Please continue from where you left off."}
        ]
    
    return full_response

Ao lidar adequadamente com valores de stop_reason, você pode construir aplicações mais robustas que lidam graciosamente com diferentes cenários de resposta e fornecem melhores experiências do usuário.