Anthropic SDK Python 中关闭流式响应的方法解析

在 Anthropic SDK Python 项目中，开发者经常需要处理与 Claude 模型的交互方式。本文将深入探讨如何从流式响应模式切换到常规消息模式，以及两种方式的实现差异。

流式响应与常规响应的本质区别

流式响应(Streaming Response)是一种逐步返回结果的机制，适用于需要实时显示生成内容的场景。而常规消息模式则是等待完整响应生成后一次性返回，更适合不需要实时反馈的批处理场景。

原始流式响应代码分析

原代码示例展示了一个异步流式响应实现：

async def send_message_stream(self, message) -> None:
    self.prompt = f"{self.prompt}{HUMAN_PROMPT} {message}{AI_PROMPT}"
    answer = ""
    async with self.client.messages.stream(
      max_tokens=4096,
      model=self.model,
      temperature=self.temperature,
      messages=[{"role": "user", "content": self.prompt}],
    ) as stream:
      async for text in stream.text_stream:
        answer = f"{answer}{text}"
        yield answer
    self.prompt = f"{self.prompt}{answer}"
    message = await stream.get_final_message()
    print(message.model_dump_json(indent=2))

这段代码通过messages.stream()方法建立流式连接，并使用async for循环逐步获取响应内容。

转换为常规响应模式

要关闭流式响应，只需使用messages.create()方法替代messages.stream()。改进后的同步实现如下：

def send_message(self, message):
    self.prompt = f"{self.prompt}{HUMAN_PROMPT} {message}{AI_PROMPT}"
    response = self.client.messages.create(
        model=self.model,
        max_tokens=4096,
        temperature=self.temperature,
        messages=[{"role": "user", "content": self.prompt}]
    )
    answer = response.content[0].text
    self.prompt = f"{self.prompt}{answer}"
    return answer

关键修改点说明

1. 方法替换：将stream()改为create()
2. 异步转同步：移除了async/await相关语法
3. 响应处理：直接从响应对象获取完整内容
4. 简化流程：不再需要逐步拼接响应文本

两种模式的适用场景

1. 流式模式适用场景：

   • 需要实时显示生成内容
   • 处理长文本时希望逐步显示
   • 需要实现打字机效果的用户界面

2. 常规模式适用场景：

   • 批处理任务
   • 不需要实时反馈的后台处理
   • 简化代码逻辑的场景

性能考量

常规模式通常会有更短的总体响应时间，因为不需要处理多次网络往返。但在用户体验上，流式模式能让用户更早看到部分结果，感知上会更快。

错误处理建议

在实际应用中，建议为两种模式都添加适当的错误处理机制，特别是对于网络请求超时、API限制等情况。可以捕获anthropic.APIError异常进行统一处理。

通过理解这两种交互方式的区别和实现方法，开发者可以根据具体需求选择最适合的Claude模型调用方式。