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Anthropic gen_ai span never ends when a streaming call is consumed via .asResponse()

Abierto
#24,258 1 comentario 0 reacciones 1 asignado Ver en GitHub

@RulaKhaled ya está trabajando en esto.

Desde el 9/9/2026.

Evaluación

Este issue todavía no se ha evaluado.

Descripción

javascript Spans
Problem

anthropicAIIntegration starts a gen_ai.chat span for messages.create({ stream: true }) but never ends it when the caller takes the raw Response via .asResponse() (or .withResponse()) instead of iterating the SDK's Stream. The span is silently dropped — no error, no partial data.

Cause

packages/server-utils/src/integrations/anthropic.ts:147 — wrapStreamResult checks isAsyncIterable(result). With .asResponse() the result is a raw Response, so the check fails and it returns false, meaning "end via beforeSpanEnd". beforeSpanEnd never fires, so nothing ends the span.

Repro

Two identical streaming calls, one per consumption style:

const client = new Anthropic({ apiKey: 'sk-fake', baseURL: 'http://127.0.0.1:3999' });

// A: raw Response
const res = await client.messages.create({ ...params, stream: true }).asResponse();
for await (const _ of res.body) {}

// B: SDK async iterable
const stream = await client.messages.create({ ...params, stream: true });
for await (const _ of stream) {}

Span lifecycle:

[spanStart] chat claude-haiku-4-5   <- A
[spanStart] chat claude-haiku-4-5   <- B
[spanEnd]   chat claude-haiku-4-5   <- only one ends
Impact

Any consumer using .asResponse()/.withResponse() on a streaming call loses the span. Found via @flue/runtime, whose @earendil-works/pi-ai layer calls client.messages.create({ ...params, stream: true }, opts).asResponse() — a Flue app currently reports only a raw http.client span for every LLM call. Not Flue-specific.

Verified on @sentry/node@11.0.0-beta.2, @anthropic-ai/sdk@0.91.1, Node 24.11.1.

Lenguaje dominante
TypeScript
Estrellas
8.7k
Forks
1.9k
Merge medio
1 d 18 h
PR fusionados (30 d)
562

Guía de contribución

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Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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