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Documentation Index

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Cuando llamas al endpoint de Messages, cada respuesta incluye un stop_reason que explica por qué el modelo se detuvo. Manejar bien este campo es clave para crear aplicaciones fiables. Para ver stop_reason en el esquema de respuesta, revisa Mensajes.

​
¿Qué es stop_reason?

stop_reason aparece en cada respuesta exitosa. No es un error: indica cómo terminó la generación. Ejemplo de respuesta (truncada): 
{
  "id": "msg_abf981cf3f1c449eacb7a85c064ca505",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    { "type": "text", "text": "Aquí tienes un resumen..." }
  ],
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null
}

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Valores de stop_reason

Cuando una petición falla, el stop reason coincide con uno de los valores de error de la tabla y la respuesta se entrega como un objeto de error.
stop_reasonPor qué ocurreQué hacer
end_turnEl modelo terminó normalmente. A veces llega vacío después de un tool_result si envías texto adicional junto al bloque tool_result.Trátalo como completo. Si viene vacío, envía solo el tool_result o añade un nuevo mensaje como “Continúa”.
max_tokensLa respuesta llegó al límite de max_tokens.Aumenta max_tokens o pide continuar.
stop_sequenceSe generó una secuencia de parada configurada por ti.Considera la salida completa en ese punto o ajusta la secuencia.
tool_useEl modelo necesita que ejecutes una herramienta.Ejecuta la herramienta y devuelve un bloque tool_result.
pause_turnEl modelo pausó la conversación.Continúa cuando estés listo.
refusalEl modelo se negó por razones de seguridad o políticas.Muestra la negativa o re‑formula con contenido permitido.
invalid_request_errorEntradas inválidas (artefactos sin ingesta completa, configuración de herramientas inexistente, IDs incorrectos).Corrige la entrada y reintenta.
permission_errorEl token no tiene acceso al recurso referenciado.Revisa la pertenencia a la organización/proyecto y la visibilidad del artefacto.
request_too_largeLa entrada excede límites de tamaño o tokens.Reduce la entrada, divide el contenido o baja el contexto.
api_errorError interno del servidor.Reintenta con backoff exponencial.
overloaded_errorEl sistema está temporalmente sobrecargado.Reintenta con backoff y algo de jitter (aleatorización).