Web-Fetch-Tool

Das Web-Fetch-Tool ermöglicht es Claude, vollständige Inhalte von angegebenen Webseiten und PDF-Dokumenten abzurufen.

Die neueste Version des Web-Fetch-Tools (web_fetch_20260209) unterstützt dynamisches Filtern mit Claude Opus 4.8, Claude Mythos Preview, Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6 und Claude Sonnet 4.6. Claude kann Code schreiben und ausführen, um abgerufene Inhalte zu filtern, bevor sie das Kontextfenster erreichen, wobei nur relevante Informationen behalten und der Rest verworfen wird. Dies reduziert den Token-Verbrauch bei gleichbleibender Antwortqualität. Die vorherige Tool-Version (web_fetch_20250910) bleibt ohne dynamisches Filtern verfügbar.

Informationen zur Zero-Data-Retention-Berechtigung und zum allowed_callers-Workaround findest du unter Server-Tools.

Informationen zur Modellunterstützung findest du in der Tool-Referenz.

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So funktioniert Web-Fetch

Wenn du das Web-Fetch-Tool zu deiner API-Anfrage hinzufügst:

1. Claude entscheidet basierend auf dem Prompt und den verfügbaren URLs, wann Inhalte abgerufen werden sollen.
2. Die API ruft den vollständigen Textinhalt von der angegebenen URL ab.
3. Bei PDFs wird eine automatische Textextraktion durchgeführt.
4. Claude analysiert den abgerufenen Inhalt und liefert eine Antwort mit optionalen Zitaten.

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Wann Claude abruft

Claude ruft Inhalte ab, wenn die Anfrage auf eine bestimmte Seite oder ein bestimmtes Dokument verweist:

• Eine URL wird in der Konversation (oder einem vorherigen Tool-Ergebnis) bereitgestellt
• Der Benutzer nennt eine bestimmte Ressource (einen bestimmten Artikel, eine README, eine Preisseite oder einen Dokumentationsabschnitt) ohne URL, und das Web-Search-Tool ist ebenfalls aktiviert, sodass Claude sie zuerst lokalisieren kann (siehe Kombinierte Suche und Abruf)

Claude ruft keine Inhalte für allgemeine Wissensfragen oder offene Fragen ab, die sich nicht auf eine bestimmte Seite beziehen. „Fasse diesen Artikel zusammen: <url>" löst einen Abruf aus; „Was sind Best Practices für REST-API-Design?" wird direkt beantwortet.

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Dynamisches Filtern

Das Abrufen vollständiger Webseiten und PDFs kann schnell Token verbrauchen, insbesondere wenn nur bestimmte Informationen aus großen Dokumenten benötigt werden. Mit der Tool-Version web_fetch_20260209 kann Claude Code schreiben und ausführen, um den abgerufenen Inhalt zu filtern, bevor er in den Kontext geladen wird.

Dieses dynamische Filtern ist besonders nützlich für:

• Das Extrahieren bestimmter Abschnitte aus langen Dokumenten
• Das Verarbeiten strukturierter Daten von Webseiten
• Das Filtern relevanter Informationen aus PDFs
• Das Reduzieren von Token-Kosten bei der Arbeit mit großen Dokumenten

Um dynamisches Filtern zu aktivieren, verwende die Tool-Version web_fetch_20260209:

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Fetch the content at https://example.com/research-paper and extract the key findings.",
        }
    ],
    tools=[{"type": "web_fetch_20260209", "name": "web_fetch"}],
)
print(response)

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So verwendest du Web-Fetch

Gib das Web-Fetch-Tool in deiner API-Anfrage an:

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Please analyze the content at https://example.com/article",
        }
    ],
    tools=[{"type": "web_fetch_20250910", "name": "web_fetch", "max_uses": 5}],
)
print(response)

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Tool-Definition

Das Web-Fetch-Tool unterstützt die folgenden Parameter:

{
  "type": "web_fetch_20250910",
  "name": "web_fetch",

  // Optional: Limit the number of fetches per request
  "max_uses": 10,

  // Optional: Only fetch from these domains
  "allowed_domains": ["example.com", "docs.example.com"],

  // Optional: Never fetch from these domains
  "blocked_domains": ["private.example.com"],

  // Optional: Enable citations for fetched content
  "citations": {
    "enabled": true
  },

  // Optional: Maximum content length in tokens
  "max_content_tokens": 100000
}

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Max uses

Der Parameter max_uses begrenzt die Anzahl der durchgeführten Web-Fetches. Wenn Claude mehr Abrufe versucht als erlaubt, ist das web_fetch_tool_result ein Fehler mit dem Fehlercode max_uses_exceeded. Derzeit gibt es kein Standardlimit.

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Domain-Filterung

Informationen zur Domain-Filterung mit allowed_domains und blocked_domains findest du unter Server-Tools.

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Inhaltslimits

Der Parameter max_content_tokens begrenzt die Menge an Inhalten, die in den Kontext aufgenommen werden. Wenn der abgerufene Inhalt dieses Limit überschreitet, kürzt das Tool ihn. Dies hilft, die Token-Nutzung beim Abrufen großer Dokumente zu kontrollieren.

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Zitate

Im Gegensatz zur Websuche, bei der Zitate immer aktiviert sind, sind Zitate für Web-Fetch optional. Setze "citations": {"enabled": true}, um Claude zu ermöglichen, bestimmte Passagen aus abgerufenen Dokumenten zu zitieren.

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Antwort

Hier ist ein Beispiel für eine Antwortstruktur:

{
  "role": "assistant",
  "content": [
    // 1. Claude's decision to fetch
    {
      "type": "text",
      "text": "I'll fetch the content from the article to analyze it."
    },
    // 2. The fetch request
    {
      "type": "server_tool_use",
      "id": "srvtoolu_01234567890abcdef",
      "name": "web_fetch",
      "input": {
        "url": "https://example.com/article"
      }
    },
    // 3. Fetch results
    {
      "type": "web_fetch_tool_result",
      "tool_use_id": "srvtoolu_01234567890abcdef",
      "content": {
        "type": "web_fetch_result",
        "url": "https://example.com/article",
        "content": {
          "type": "document",
          "source": {
            "type": "text",
            "media_type": "text/plain",
            "data": "Full text content of the article..."
          },
          "title": "Article Title",
          "citations": { "enabled": true }
        },
        "retrieved_at": "2025-08-25T10:30:00Z"
      }
    },
    // 4. Claude's analysis with citations (if enabled)
    {
      "text": "Based on the article, ",
      "type": "text"
    },
    {
      "text": "the main argument presented is that artificial intelligence will transform healthcare",
      "type": "text",
      "citations": [
        {
          "type": "char_location",
          "document_index": 0,
          "document_title": "Article Title",
          "start_char_index": 1234,
          "end_char_index": 1456,
          "cited_text": "Artificial intelligence is poised to revolutionize healthcare delivery..."
        }
      ]
    }
  ],
  "id": "msg_a930390d3a",
  "usage": {
    "input_tokens": 25039,
    "output_tokens": 931,
    "server_tool_use": {
      "web_fetch_requests": 1
    }
  },
  "stop_reason": "end_turn"
}

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Fetch-Ergebnisse

Fetch-Ergebnisse enthalten:

• url: Die URL, die abgerufen wurde
• content: Ein Dokumentblock, der den abgerufenen Inhalt enthält
• retrieved_at: Zeitstempel, wann der Inhalt abgerufen wurde

Bei PDF-Dokumenten wird der Inhalt als base64-kodierte Daten zurückgegeben:

{
  "type": "web_fetch_tool_result",
  "tool_use_id": "srvtoolu_02",
  "content": {
    "type": "web_fetch_result",
    "url": "https://example.com/paper.pdf",
    "content": {
      "type": "document",
      "source": {
        "type": "base64",
        "media_type": "application/pdf",
        "data": "JVBERi0xLjQKJcOkw7zDtsOfCjIgMCBvYmo..."
      },
      "citations": { "enabled": true }
    },
    "retrieved_at": "2025-08-25T10:30:02Z"
  }
}

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Fehler

Wenn das Web-Fetch-Tool auf einen Fehler stößt, gibt die Claude API eine 200-Antwort (Erfolg) zurück, wobei der Fehler im Antworttext dargestellt wird:

{
  "type": "web_fetch_tool_result",
  "tool_use_id": "srvtoolu_a93jad",
  "content": {
    "type": "web_fetch_tool_error",
    "error_code": "url_not_accessible"
  }
}

Dies sind die möglichen Fehlercodes:

• invalid_input: Ungültiges URL-Format
• url_too_long: URL überschreitet die maximale Länge (250 Zeichen)
• url_not_allowed: URL durch Domain-Filterregeln und Modellbeschränkungen blockiert
• url_not_accessible: Abrufen des Inhalts fehlgeschlagen (HTTP-Fehler)
• too_many_requests: Ratenlimit überschritten
• unsupported_content_type: Inhaltstyp nicht unterstützt (nur Text und PDF)
• max_uses_exceeded: Maximale Anzahl der Web-Fetch-Tool-Nutzungen überschritten
• unavailable: Ein interner Fehler ist aufgetreten

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URL-Validierung

Aus Sicherheitsgründen kann das Web-Fetch-Tool nur URLs abrufen, die zuvor im Konversationskontext erschienen sind. Dazu gehören:

• URLs in Benutzernachrichten
• URLs in clientseitigen Tool-Ergebnissen
• URLs aus vorherigen Web-Search- oder Web-Fetch-Ergebnissen

Das Tool kann keine beliebigen URLs abrufen, die Claude generiert, oder URLs aus containerbasierten Server-Tools (Code Execution, Bash usw.).

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Kombinierte Suche und Abruf

Web-Fetch arbeitet nahtlos mit der Websuche zusammen, um umfassende Informationen zu sammeln:

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Find recent articles about quantum computing and analyze the most relevant one in detail",
        }
    ],
    tools=[
        {"type": "web_search_20250305", "name": "web_search", "max_uses": 3},
        {
            "type": "web_fetch_20250910",
            "name": "web_fetch",
            "max_uses": 5,
            "citations": {"enabled": True},
        },
    ],
)
print(response)

In diesem Workflow wird Claude:

1. Die Websuche verwenden, um relevante Artikel zu finden
2. Die vielversprechendsten Ergebnisse auswählen
3. Web-Fetch verwenden, um den vollständigen Inhalt abzurufen
4. Eine detaillierte Analyse mit Zitaten bereitstellen

Wenn sowohl das Web-Search- als auch das Web-Fetch-Tool aktiviert sind und der Benutzer eine bestimmte Seite oder ein bestimmtes Dokument nennt, ohne eine URL anzugeben (zum Beispiel „lies die README aus dem Repository anthropics/anthropic-sdk-python"), verwendet Claude die Websuche, um es zu lokalisieren, und ruft dann das Ergebnis ab.

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Prompt-Caching

Informationen zum Caching von Tool-Definitionen über mehrere Turns hinweg findest du unter Tool-Nutzung mit Prompt-Caching.

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Streaming

Wenn Streaming aktiviert ist, sind Fetch-Events Teil des Streams mit einer Pause während des Inhaltsabrufs:

event: message_start
data: {"type": "message_start", "message": {"id": "msg_abc123", "type": "message"}}

event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 0, "content_block": {"type": "text", "text": ""}}

// Claude's decision to fetch

event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 1, "content_block": {"type": "server_tool_use", "id": "srvtoolu_xyz789", "name": "web_fetch"}}

// Fetch URL streamed
event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 1, "delta": {"type": "input_json_delta", "partial_json": "{\"url\":\"https://example.com/article\"}"}}

// Pause while fetch executes

// Fetch results streamed
event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 2, "content_block": {"type": "web_fetch_tool_result", "tool_use_id": "srvtoolu_xyz789", "content": {"type": "web_fetch_result", "url": "https://example.com/article", "content": {"type": "document", "source": {"type": "text", "media_type": "text/plain", "data": "Article content..."}}}}}

// Claude's response continues...

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Batch-Anfragen

Du kannst das Web-Fetch-Tool in die Messages Batches API einbinden. Web-Fetch-Tool-Aufrufe über die Messages Batches API werden genauso berechnet wie in regulären Messages-API-Anfragen.

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Nutzung und Preise

Die Nutzung von Web Fetch verursacht keine zusätzlichen Kosten über die standardmäßigen Token-Kosten hinaus:

{
  "usage": {
    "input_tokens": 25039,
    "output_tokens": 931,
    "cache_read_input_tokens": 0,
    "cache_creation_input_tokens": 0,
    "server_tool_use": {
      "web_fetch_requests": 1
    }
  }
}

Das Web-Fetch-Tool ist über die Claude API ohne zusätzliche Kosten verfügbar. Du zahlst nur die standardmäßigen Token-Kosten für die abgerufenen Inhalte, die Teil deines Konversationskontexts werden.

Um dich davor zu schützen, versehentlich große Inhalte abzurufen, die übermäßig viele Tokens verbrauchen würden, verwende den Parameter max_content_tokens, um angemessene Limits basierend auf deinem Anwendungsfall und deinen Budgetüberlegungen festzulegen.

Beispiel für den Token-Verbrauch bei typischen Inhalten:

• Durchschnittliche Webseite (10 kB): ~2.500 Tokens
• Große Dokumentationsseite (100 kB): ~25.000 Tokens
• Forschungsarbeit als PDF (500 kB): ~125.000 Tokens

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