いずみこんな悩みを解決できる記事を書きました！
僕は現役フリーランスエンジニア（歴10年）で、資格は13個保有しています。
「Claude APIのツール入力をストリーミングで受け取り、レスポンスを低遅延にしたい」とお考えではありませんか？
Claudeにツールを渡すと、ツールの引数（JSON）が完成するまでサーバー側でバッファリングされます。
長い文章やコードを引数に取るツールでは、最初の断片が届くまでの待ち時間が長くなりがちです。
Fine-grained tool streamingを有効にすると、ツール引数を生成された端から受け取れるようになります。
いずみ体感速度がかなり変わるので、実装方法をまとめます。
ということで、本記事ではClaude APIのFine-grained tool streamingを使う方法を解説します。
いずみすぐ読み終わるので、ぜひ最後まで読んでくださいませ。
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【AI】Claude APIのFine-grained tool streamingを使う方法
早速、Claude APIのFine-grained tool streamingを使う方法を解説します。
Fine-grained tool streamingとは
Fine-grained tool streamingは、ツール入力をサーバー側でバッファリング・JSON検証せずに、生成された端からクライアントへ流す仕組みです。
通常のツール利用では、引数の値ごとにAPIが完成を待ってからまとめて送ってきます。
長いドキュメントやコードブロックを引数に取る場合、Fine-grained tool streamingを使うと最初の断片が届くまでの時間が短くなります。
いずみ要するに「引数の入力をリアルタイムで覗ける」機能ですね。
有効にする方法
ユーザー定義ツールの定義にeager_input_streamingをtrueで追加し、リクエストでストリーミングを有効にするだけです。
eager_input_streamingは任意項目で、省略すると従来どおりバッファリングありのストリーミングになります。
以前はベータヘッダーfine-grained-tool-streaming-2025-05-14が必要でしたが、ツールごとのeager_input_streaming項目に置き換えられました。
Claude APIに加え、Amazon Bedrock・Google Cloud・Microsoft Foundryの全モデルで利用できます。
実装（コード付き）
Pythonで簡単に実装してみます。
Python用のanthropicパッケージをインストールします。
pip install anthropicAPIキーは環境変数ANTHROPIC_API_KEYに設定しておきます。
ファイル書き込みツールを定義し、eager_input_streamingをTrueにします。
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
tools = [
{
"name": "make_file",
"description": "テキストをファイルに書き込む",
"eager_input_streaming": True,
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"filename": {"type": "string", "description": "書き込み先のファイル名"},
"lines_of_text": {"type": "array", "description": "書き込む行の配列"},
},
"required": ["filename", "lines_of_text"],
},
}
]client.messages.stream()を使い、input_jsonイベントで断片を表示します。
with client.messages.stream(
model="claude-opus-5",
max_tokens=8192,
tools=tools,
messages=[
{"role": "user", "content": "長めの詩を書いてpoem.txtというファイルを作って"}
],
) as stream:
for event in stream:
if event.type == "input_json":
print(event.partial_json, end="", flush=True)
final_message = stream.get_final_message()
print()
for block in final_message.content:
if block.type == "tool_use":
print(f"完成したツール入力: {block.input}")詩を書き進めるそばからpartial_jsonがターミナルに流れていきます。
いずみPython SDKのアキュムレータが断片の結合まで面倒を見てくれます。
生イベントを自分で組み立てる場合
アキュムレータを使わず生イベントを扱う場合、コンテンツブロックのインデックスごとに文字列を貯めます。
手順は「content_block_startで空文字を用意」「input_json_deltaのpartial_jsonを連結」「content_block_stopでパース」の3ステップです。
import json
tool_inputs: dict[int, str] = {}
with client.messages.stream(
model="claude-opus-5",
max_tokens=1024,
tools=tools,
messages=[{"role": "user", "content": "東京の天気は?"}],
) as stream:
for event in stream:
if event.type == "content_block_start" and event.content_block.type == "tool_use":
tool_inputs[event.index] = ""
elif event.type == "content_block_delta" and event.delta.type == "input_json_delta":
tool_inputs[event.index] += event.delta.partial_json
elif event.type == "content_block_stop" and event.index in tool_inputs:
raw = tool_inputs[event.index]
try:
print("ツール入力:", json.loads(raw))
except json.JSONDecodeError:
print("不正なJSON:", raw)最初のcontent_block_startのinputは{}という空オブジェクトで、スロットを確保するためのプレースホルダーにすぎません。
不正なJSONへの備え
Fine-grained tool streamingではサーバーがJSONを検証しないため、連結した文字列が不正なJSONになることがあります。
stop_reasonがmax_tokensになった場合、引数が途中で切れることもあります。
パース処理は必ずtry/exceptで囲み、失敗時はエラーとしてClaudeに返します。
ツール結果のcontentには{"INVALID_JSON": "受け取った文字列"}のようなラッパーを文字列化して入れ、is_errorをtrueにします。
tool_result = {
"type": "tool_result",
"tool_use_id": tool_use_id,
"is_error": True,
"content": json.dumps({"INVALID_JSON": raw}),
}ラッパーは文字列連結ではなくjson.dumpsで作るのが安全です。
使いどころ
引数が短いツールでは、バッファリングの有無で体感差はほとんど出ません。
コード生成・長文の下書き・大きな構造化データなど、引数が大きいツールで効果が出ます。
引数を画面にストリーミング表示したいエージェントUIとも相性が良いです。
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いずみ週2〜3日の案件はある程度スキルがないと紹介してもらえない印象です。
とはいえ、週5の案件ももちろんありますし、僕が利用した時は迅速・丁寧に対応していただきました！
よくある質問
ベータヘッダーはまだ必要ですか？
不要です。
ツール定義にeager_input_streamingをtrueで付ければ有効になります。
旧fine-grained-tool-streaming-2025-05-14ヘッダーは、項目を指定していないツールを一括で有効化する互換用として残っているだけです。
Anthropic製ツールでも使えますか？
eager_input_streamingはユーザー定義ツールにのみ設定できます。
旧ベータヘッダーはcomputer useやbrowser useのツールセットと同時に送るとリクエストが拒否されます。
受け取ったJSONが壊れていることはありますか？
あります。
サーバー側で検証しないため、断片を連結した結果が不正なJSONになる場合があります。
パースは必ず例外処理で囲んでください。
まとめ
今回は、Claude APIのFine-grained tool streamingを使う方法について解説しました。
以下が本記事のまとめになります。
いずみ最後までお読みいただき、ありがとうございました！
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