PDF-Unterstützung

This feature is eligible for Zero Data Retention (ZDR). When your organization has a ZDR arrangement, data sent through this feature is not stored after the API response is returned.

Sie können Claude nach beliebigem Text, Bildern, Diagrammen und Tabellen in bereitgestellten PDFs fragen. Einige Beispielanwendungsfälle:

Analyse von Finanzberichten und Verständnis von Diagrammen/Tabellen
Extrahieren von Schlüsselinformationen aus Rechtsdokumenten
Übersetzungshilfe für Dokumente
Umwandlung von Dokumentinformationen in strukturierte Formate

Bevor Sie beginnen

PDF-Anforderungen überprüfen

Claude funktioniert mit jedem Standard-PDF. Stellen Sie sicher, dass Ihre Anfragegröße diese Anforderungen erfüllt:

Anforderung	Limit
Maximale Anfragegröße	32 MB (variiert je nach Plattform)
Maximale Seiten pro Anfrage	600 (100 für Modelle mit einem 200k-Token-Kontextfenster)
Format	Standard-PDF (keine Passwörter/Verschlüsselung)

Beide Limits gelten für die gesamte Anfrage-Payload, einschließlich aller anderen Inhalte, die zusammen mit PDFs gesendet werden. Für große PDFs sollten Sie das Hochladen mit der Files API in Betracht ziehen und nach file_id referenzieren, um die Anfrage-Payloads klein zu halten.

Dichte PDFs (viele Seiten mit kleiner Schrift, komplexe Tabellen oder umfangreiche Grafiken) können das Kontextfenster füllen, bevor das Seitenlimit erreicht wird. Anfragen mit großen PDFs können auch vor Erreichen des Seitenlimits fehlschlagen, selbst wenn Sie die Files API verwenden. Versuchen Sie, das Dokument in Abschnitte zu unterteilen. Bei großen Dateien kann das Heruntersampling eingebetteter Bilder auch hilfreich sein, da jede Seite als Bild verarbeitet wird.

Da die PDF-Unterstützung auf Claudes Visionsfähigkeiten beruht, unterliegt sie den gleichen Einschränkungen und Überlegungen wie andere Visions-Aufgaben.

Unterstützte Plattformen und Modelle

Die PDF-Unterstützung wird derzeit über direkten API-Zugriff und Google Vertex AI unterstützt. Alle aktiven Modelle unterstützen die PDF-Verarbeitung.

Die PDF-Unterstützung ist jetzt auf Amazon Bedrock mit den folgenden Überlegungen verfügbar:

Amazon Bedrock PDF-Unterstützung

Bei Verwendung der PDF-Unterstützung über die Converse API von Amazon Bedrock gibt es zwei unterschiedliche Dokumentverarbeitungsmodi:

Wichtig: Um auf Claudes vollständige visuelle PDF-Verständnisfähigkeiten in der Converse API zuzugreifen, müssen Sie Zitate aktivieren. Ohne aktivierte Zitate fällt die API auf die grundlegende Textextraktion zurück. Erfahren Sie mehr über Arbeiten mit Zitaten.

Dokumentverarbeitungsmodi

Converse Document Chat (Originalmodus - Nur Textextraktion)
- Bietet grundlegende Textextraktion aus PDFs
- Kann Bilder, Diagramme oder visuelle Layouts in PDFs nicht analysieren
- Verwendet ungefähr 1.000 Token für ein 3-seitiges PDF
- Wird automatisch verwendet, wenn Zitate nicht aktiviert sind
Claude PDF Chat (Neuer Modus - Vollständiges visuelles Verständnis)
- Bietet vollständige visuelle Analyse von PDFs
- Kann Diagramme, Grafiken, Bilder und visuelle Layouts verstehen und analysieren
- Verarbeitet jede Seite als Text und Bild für umfassendes Verständnis
- Verwendet ungefähr 7.000 Token für ein 3-seitiges PDF

Wichtige Einschränkungen

Converse API: Die visuelle PDF-Analyse erfordert, dass Zitate aktiviert sind. Es gibt derzeit keine Option, um visuelle Analyse ohne Zitate zu verwenden (anders als die InvokeModel API).
InvokeModel API: Bietet vollständige Kontrolle über die PDF-Verarbeitung ohne erzwungene Zitate.

Häufige Probleme

Wenn Kunden berichten, dass Claude Bilder oder Diagramme in ihren PDFs bei Verwendung der Converse API nicht sieht, müssen sie wahrscheinlich das Zitate-Flag aktivieren. Ohne es fällt Converse auf die grundlegende Textextraktion zurück.

Dies ist eine bekannte Einschränkung der Converse API. Für Anwendungen, die visuelle PDF-Analyse ohne Zitate erfordern, erwägen Sie stattdessen die Verwendung der InvokeModel API.

Für Nicht-PDF-Dateien wie .csv, .xlsx, .docx, .md oder .txt Dateien siehe Arbeiten mit anderen Dateiformaten.

PDFs mit Claude verarbeiten

Senden Sie Ihre erste PDF-Anfrage

Beginnen wir mit einem einfachen Beispiel mit der Messages API. Sie können PDFs an Claude auf drei Arten bereitstellen:

Als URL-Referenz zu einem online gehosteten PDF
Als base64-codiertes PDF in document Content Blöcken
Nach file_id aus der Files API

Option 1: URL-basiertes PDF-Dokument

Der einfachste Ansatz ist, direkt von einer URL auf ein PDF zu verweisen:

Option 2: Base64-codiertes PDF-Dokument

Wenn Sie PDFs von Ihrem lokalen System senden müssen oder wenn eine URL nicht verfügbar ist:

Option 3: Files API

Für PDFs, die Sie wiederholt verwenden, oder wenn Sie Codierungsaufwand vermeiden möchten, verwenden Sie die Files API:

Wie die PDF-Unterstützung funktioniert

Wenn Sie ein PDF an Claude senden, finden die folgenden Schritte statt:

Das System extrahiert den Inhalt des Dokuments.
- Das System konvertiert jede Seite des Dokuments in ein Bild.
- Der Text von jeder Seite wird extrahiert und zusammen mit dem Bild jeder Seite bereitgestellt.
Claude analysiert sowohl den Text als auch die Bilder, um das Dokument besser zu verstehen.
- Dokumente werden als Kombination von Text und Bildern zur Analyse bereitgestellt.
- Dies ermöglicht es Benutzern, Einblicke in visuelle Elemente eines PDFs wie Diagramme, Schaubilder und andere nicht-textliche Inhalte zu erhalten.
Claude antwortet und verweist bei Bedarf auf die Inhalte des PDFs.
Claude kann sowohl textliche als auch visuelle Inhalte in seiner Antwort referenzieren. Sie können die Leistung weiter verbessern, indem Sie die PDF-Unterstützung mit folgenden Funktionen integrieren:
- Prompt Caching: Um die Leistung bei wiederholter Analyse zu verbessern.
- Batch-Verarbeitung: Für die Verarbeitung großer Mengen von Dokumenten.
- Tool Use: Um spezifische Informationen aus Dokumenten zu extrahieren und als Tool-Eingaben zu verwenden.

Schätzen Sie Ihre Kosten

Die Token-Anzahl einer PDF-Datei hängt vom insgesamt extrahierten Text des Dokuments sowie von der Anzahl der Seiten ab:

Texttoken-Kosten: Jede Seite verwendet typischerweise 1.500-3.000 Token pro Seite, abhängig von der Inhaltsdichte. Die Standard-API-Preisgestaltung gilt ohne zusätzliche PDF-Gebühren.
Bildtoken-Kosten: Da jede Seite in ein Bild konvertiert wird, gelten die gleichen bildgestützten Kostenberechnungen.

Sie können Token Counting verwenden, um Kosten für Ihre spezifischen PDFs zu schätzen.

PDF-Verarbeitung optimieren

Leistung verbessern

Befolgen Sie diese Best Practices für optimale Ergebnisse:

Platzieren Sie PDFs vor Text in Ihren Anfragen
Verwenden Sie Standard-Schriftarten
Stellen Sie sicher, dass der Text klar und lesbar ist
Drehen Sie Seiten in die richtige aufrechte Ausrichtung
Verwenden Sie logische Seitenzahlen (aus dem PDF-Viewer) in Prompts
Teilen Sie große PDFs bei Bedarf in Chunks auf
Aktivieren Sie Prompt Caching für wiederholte Analyse

Skalieren Sie Ihre Implementierung

Für die Verarbeitung großer Mengen sollten Sie diese Ansätze in Betracht ziehen:

Verwenden Sie Prompt Caching

Cachen Sie PDFs, um die Leistung bei wiederholten Abfragen zu verbessern:

Verarbeiten Sie Dokument-Batches

Verwenden Sie die Message Batches API für Workflows mit großem Volumen:

Nächste Schritte

Probieren Sie PDF-Beispiele aus

Erkunden Sie praktische Beispiele der PDF-Verarbeitung im Cookbook-Rezept.

 curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
   -H "content-type: application/json" \
   -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
   -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
   -d '{
     "model": "claude-opus-4-6",
     "max_tokens": 1024,
     "messages": [{
         "role": "user",
         "content": [{
             "type": "document",
             "source": {
                 "type": "url",
                 "url": "https://assets.anthropic.com/m/1cd9d098ac3e6467/original/Claude-3-Model-Card-October-Addendum.pdf"
             }
         },
         {
             "type": "text",
             "text": "What are the key findings in this document?"
         }]
     }]
 }'

# Method 1: Fetch and encode a remote PDF
curl -s "https://assets.anthropic.com/m/1cd9d098ac3e6467/original/Claude-3-Model-Card-October-Addendum.pdf" | base64 | tr -d '\n' > pdf_base64.txt

# Method 2: Encode a local PDF file
# base64 document.pdf | tr -d '\n' > pdf_base64.txt

# Create a JSON request file using the pdf_base64.txt content
jq -n --rawfile PDF_BASE64 pdf_base64.txt '{
    "model": "claude-opus-4-6",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{
        "role": "user",
        "content": [{
            "type": "document",
            "source": {
                "type": "base64",
                "media_type": "application/pdf",
                "data": $PDF_BASE64
            }
        },
        {
            "type": "text",
            "text": "What are the key findings in this document?"
        }]
    }]
}' > request.json

# Send the API request using the JSON file
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "content-type: application/json" \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d @request.json

# First, upload your PDF to the Files API
curl -X POST https://api.anthropic.com/v1/files \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "anthropic-beta: files-api-2025-04-14" \
  -F "[email protected]"

# Then use the returned file_id in your message
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "content-type: application/json" \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "anthropic-beta: files-api-2025-04-14" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-4-6",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": [{
        "type": "document",
        "source": {
          "type": "file",
          "file_id": "file_abc123"
        }
      },
      {
        "type": "text",
        "text": "What are the key findings in this document?"
      }]
    }]
  }'

# Erstellen Sie eine JSON-Anfragedatei mit dem Inhalt von pdf_base64.txt
jq -n --rawfile PDF_BASE64 pdf_base64.txt '{
    "model": "claude-opus-4-6",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{
        "role": "user",
        "content": [{
            "type": "document",
            "source": {
                "type": "base64",
                "media_type": "application/pdf",
                "data": $PDF_BASE64
            },
            "cache_control": {
              "type": "ephemeral"
            }
        },
        {
            "type": "text",
            "text": "Which model has the highest human preference win rates across each use-case?"
        }]
    }]
}' > request.json

# Dann führen Sie den API-Aufruf mit der JSON-Datei durch
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "content-type: application/json" \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d @request.json

# Erstellen Sie eine JSON-Anfragedatei mit dem Inhalt von pdf_base64.txt
jq -n --rawfile PDF_BASE64 pdf_base64.txt '
{
  "requests": [
      {
          "custom_id": "my-first-request",
          "params": {
              "model": "claude-opus-4-6",
              "max_tokens": 1024,
              "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {
                            "type": "document",
                            "source": {
                                "type": "base64",
                                "media_type": "application/pdf",
                                "data": $PDF_BASE64
                            }
                        },
                        {
                            "type": "text",
                            "text": "Which model has the highest human preference win rates across each use-case?"
                        }
                    ]
                }
              ]
          }
      },
      {
          "custom_id": "my-second-request",
          "params": {
              "model": "claude-opus-4-6",
              "max_tokens": 1024,
              "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {
                            "type": "document",
                            "source": {
                                "type": "base64",
                                "media_type": "application/pdf",
                                "data": $PDF_BASE64
                            }
                        },
                        {
                            "type": "text",
                            "text": "Extract 5 key insights from this document."
                        }
                    ]
                }
              ]
          }
      }
  ]
}
' > request.json

# Dann führen Sie den API-Aufruf mit der JSON-Datei durch
curl https://api.anthropic.com/v1/messages/batches \
  -H "content-type: application/json" \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d @request.json