PDF-Unterstützung

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:

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.

Da die PDF-Unterstützung auf Claudes Visionsfähigkeiten basiert, 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:

Dokumentverarbeitungsmodi

1. 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

2. 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
   • Erfordert, dass Zitate in der Converse API aktiviert sind

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.

PDFs mit Claude verarbeiten

Senden Sie Ihre erste PDF-Anfrage

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

1. Als URL-Referenz zu einem online gehosteten PDF
2. Als base64-codiertes PDF in document Content-Blöcken
3. 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:

client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    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?"},
            ],
        }
    ],
)

print(message.content)

Option 2: Base64-codiertes PDF-Dokument

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

import base64
import httpx

# First, load and encode the PDF
pdf_url = "https://assets.anthropic.com/m/1cd9d098ac3e6467/original/Claude-3-Model-Card-October-Addendum.pdf"
pdf_data = base64.standard_b64encode(httpx.get(pdf_url).content).decode("utf-8")

# Alternative: Load from a local file
# with open("document.pdf", "rb") as f:
#     pdf_data = base64.standard_b64encode(f.read()).decode("utf-8")

# Send to Claude using base64 encoding
client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "document",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": "application/pdf",
                        "data": pdf_data,
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "What are the key findings in this document?"},
            ],
        }
    ],
)

print(message.content)

Option 3: Files API

Für PDFs, die Sie wiederholt verwenden, oder wenn Sie Codierungs-Overhead vermeiden möchten, verwenden Sie die Files API:

client = anthropic.Anthropic()

# Upload the PDF file
with open("document.pdf", "rb") as f:
    file_upload = client.beta.files.upload(file=("document.pdf", f, "application/pdf"))

# Use the uploaded file in a message
message = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    max_tokens=1024,
    betas=["files-api-2025-04-14"],
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "document",
                    "source": {"type": "file", "file_id": file_upload.id},
                },
                {"type": "text", "text": "What are the key findings in this document?"},
            ],
        }
    ],
)

print(message.content)

Wie die PDF-Unterstützung funktioniert

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

Schätzen Sie Ihre Kosten

Die Token-Anzahl einer PDF-Datei hängt vom insgesamt aus dem Dokument extrahierten Text sowie von der Anzahl der Seiten ab:

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

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

PDF-Verarbeitung optimieren

Verbessern Sie die Leistung

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 Seitennummern (aus dem PDF-Viewer) in Eingabeaufforderungen
• Teilen Sie große PDFs bei Bedarf in Abschnitte auf
• Aktivieren Sie Prompt Caching für wiederholte Analysen

Skalieren Sie Ihre Implementierung

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

Nutzen Sie Prompt-Caching

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

client = anthropic.Anthropic()
# ...
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "document",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": "application/pdf",
                        "data": pdf_data,
                    },
                    "cache_control": {"type": "ephemeral"},
                },
                {"type": "text", "text": "Analyze this document."},
            ],
        }
    ],
)

Verarbeiten Sie Dokument-Batches

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

client = anthropic.Anthropic()
# ...
message_batch = client.messages.batches.create(
    requests=[
        {
            "custom_id": "doc1",
            "params": {
                "model": "claude-opus-4-7",
                "max_tokens": 1024,
                "messages": [
                    {
                        "role": "user",
                        "content": [
                            {
                                "type": "document",
                                "source": {
                                    "type": "base64",
                                    "media_type": "application/pdf",
                                    "data": pdf_data,
                                },
                            },
                            {"type": "text", "text": "Summarize this document."},
                        ],
                    }
                ],
            },
        }
    ]
)

Nächste Schritte