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Messages/Bilder und Vision

Vision

Claudes Vision-Fähigkeiten ermöglichen es, Bilder zu verstehen und zu analysieren, was spannende Möglichkeiten für multimodale Interaktion eröffnet.

Dieser Leitfaden beschreibt, wie du Bilder an Claude sendest, welche Limits und Kosten gelten und wo du Anleitungen für koordinatenbasierte Workflows findest.


Bilder an Claude senden

Nutze Claudes Vision-Fähigkeiten über:

  • claude.ai. Lade ein Bild wie eine Datei hoch oder ziehe ein Bild per Drag-and-Drop direkt in das Chat-Fenster.
  • Die Anthropic Workbench. Oben rechts in jedem User-Nachrichtenblock erscheint ein Button zum Hinzufügen von Bildern.
  • API-Anfrage. Siehe die folgenden Beispiele.

Über die API stellst du Claude Bilder als image-Content-Blöcke bereit, wobei du einen von drei Quelltypen verwendest:

  1. Ein base64-kodiertes Bild, das in den Request-Body eingebettet ist
  2. Eine URL-Referenz auf ein online gehostetes Bild
  3. Eine file_id, die von der Files API zurückgegeben wird (einmal hochladen, mehrfach referenzieren)


Auf Amazon Bedrock und Google Cloud sind derzeit nur base64-kodierte Quellen verfügbar.



Genau wie das Platzieren langer Dokumente vor deiner Anfrage die Ergebnisse bei Text-Prompts verbessert, funktioniert Claude am besten, wenn Bilder vor dem Text kommen. Bilder, die nach dem Text platziert oder mit Text durchsetzt sind, funktionieren ebenfalls gut, aber wenn dein Anwendungsfall es zulässt, bevorzuge eine Bild-dann-Text-Struktur.

Beispiel für ein base64-kodiertes Bild

image1_data = "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAIAAACQd1PeAAAADElEQVR4nGP4z8AAAAMBAQDJ/pLvAAAAAElFTkSuQmCC"
image1_media_type = "image/png"

client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": image1_media_type,
                        "data": image1_data,
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "Describe this image."},
            ],
        }
    ],
)
print(message)

Beispiel für ein URL-basiertes Bild

client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "url",
                        "url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a7/Camponotus_flavomarginatus_ant.jpg",
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "Describe this image."},
            ],
        }
    ],
)
print(message)

Beispiel für ein Bild über die Files API

Für Bilder, die du wiederholt verwendest, oder wenn du den Kodierungsaufwand vermeiden möchtest, nutze die Files API. Lade das Bild einmal hoch und referenziere dann die zurückgegebene file_id in nachfolgenden Nachrichten, anstatt die base64-Daten erneut zu senden.



In mehrstufigen Konversationen und agentischen Workflows sendet jede Anfrage den gesamten Konversationsverlauf erneut. Wenn Bilder base64-kodiert sind, werden die vollständigen Bild-Bytes bei jedem Turn in den Payload aufgenommen, was die Anfragegröße und Latenz mit wachsender Konversation erheblich erhöhen kann. Das Hochladen von Bildern in die Files API und das Referenzieren per file_id hält die Request-Payloads klein, unabhängig davon, wie viele Bilder sich im Konversationsverlauf ansammeln.

client = anthropic.Anthropic()

# Lade die Bilddatei hoch
with open("image.jpg", "rb") as f:
    file_upload = client.beta.files.upload(file=("image.jpg", f, "image/jpeg"))

# Verwende die hochgeladene Datei in einer Nachricht
message = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    betas=["files-api-2025-04-14"],
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image",
                    "source": {"type": "file", "file_id": file_upload.id},
                },
                {"type": "text", "text": "Describe this image."},
            ],
        }
    ],
)

print(message.content)

Siehe Messages-API-Beispiele für weiteren Beispielcode und Parameterdetails.

Mehrere Bilder

Du kannst mehrere Bilder in einer einzigen Anfrage einfügen, und Claude analysiert sie gemeinsam. Das ist nützlich zum Vergleichen von Bildern, zum Fragen nach Unterschieden oder zum Arbeiten mit einer Sequenz wie den Seiten eines Dokuments. Wenn du mehrere Bilder sendest, führe jedes mit einem kurzen Textlabel ein (Image 1:, Image 2: usw.), damit du in deinem Prompt und in Folge-Turns namentlich darauf verweisen kannst.

Python
client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "Image 1:"},
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": "image/png",
                        "data": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAIAAACQd1PeAAAADElEQVR4nGP4z8AAAAMBAQDJ/pLvAAAAAElFTkSuQmCC",
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "Image 2:"},
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": "image/png",
                        "data": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAIAAACQd1PeAAAADElEQVR4nGNgYPgPAAEDAQAIicLsAAAAAElFTkSuQmCC",
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "How are these images different?"},
            ],
        }
    ],
)
print(message)

In einer mehrstufigen Konversation fügst du neue Bilder in späteren user-Turns auf die gleiche Weise hinzu. Claude hat Zugriff auf jedes Bild aus früheren Turns, sodass Folgefragen wie „Sind diese ähnlich wie die ersten beiden?" funktionieren, ohne die früheren Bilder erneut in den Content des neuen Turns aufzunehmen.


Bild-Limits und Kosten

Anfrage-Limits

Die maximale Anzahl von Bildern pro Nachricht oder Anfrage beträgt:

  • 20 pro Nachricht auf claude.ai.
  • 100 pro Anfrage über die API, für Modelle mit einem Kontextfenster von 200k Token.
  • 600 pro Anfrage über die API, für alle anderen Modelle.

Die maximalen Abmessungen pro Bild betragen 8000x8000 px.

Wenn eine einzelne API-Anfrage mehr als 20 Bilder enthält, gilt ein strengeres Limit für die Abmessungen pro Bild. Auf Amazon Bedrock und Google Cloud zählen auch Dokumentblöcke wie PDFs zu diesem Schwellenwert. Bilder, die das strengere Limit überschreiten, werden mit einem invalid_request_error abgelehnt, dessen Meldung auf „many-image requests" verweist und das aktuelle Limit in Pixeln angibt. Um auf allen Plattformen unter dem Limit zu bleiben, verkleinere entweder jedes Bild so, dass keine Dimension 2000 px überschreitet, oder beschränke die Anfrage auf 20 oder weniger Bild- und Dokumentblöcke.

Die maximale Größe pro Bild beträgt:

  • 10 MB (base64-kodiert) bei direkter Nutzung der Claude API.
  • 5 MB (base64-kodiert) auf Amazon Bedrock und Google Cloud.
  • 10 MB auf claude.ai.


Obwohl die API bis zu 600 Bilder pro Anfrage unterstützt, können die Limits für die Anfragegröße (32 MB für Standard-Endpunkte; niedriger auf einigen partnerbetriebenen Plattformen, zum Beispiel Amazon Bedrock und Google Cloud) zuerst erreicht werden. Bei vielen Bildern solltest du das Hochladen über die Files API und das Referenzieren per file_id in Betracht ziehen, um die Request-Payloads klein zu halten.

Selbst bei Verwendung der Files API können Anfragen mit vielen großen Bildern fehlschlagen, bevor die Anzahl von 600 Bildern erreicht wird. Reduziere die Bildabmessungen oder Dateigrößen (zum Beispiel durch Downsampling) vor dem Hochladen (siehe Auflösung und Token-Kosten).

Unterstützte Formate

Claude unterstützt JPEG-, PNG-, GIF- und WebP-Bilder (image/jpeg, image/png, image/gif, image/webp). Animationen werden nicht unterstützt, und es wird nur das erste Frame verwendet.

Auflösung und Token-Kosten

Claude betrachtet Bilder in Patches statt in Pixeln. Jeder Patch ist ein 28×28-Pixel-Block des Bildes, der als visuelles Token bezeichnet wird. Ein Bild kostet daher ⌈width / 28⌉ × ⌈height / 28⌉ visuelle Token.

Jedes Modell hat eine maximale native Bildauflösung, ausgedrückt als Limit für die lange Kante und als Limit für visuelle Token. Bilder, die eines der beiden Limits überschreiten, werden vor der Verarbeitung herunterskaliert; siehe Wie Claude Bilder skaliert und auffüllt für die genaue Regel.

AuflösungsstufeModelleMax. lange KanteMax. visuelle Token
HochauflösendClaude Fable 5, Claude Mythos 5, Claude Opus 4.8, Claude Opus 4.7, Claude Sonnet 52576 px4784
StandardAlle anderen Modelle1568 px1568

Die Unterstützung für hohe Auflösung ist bei den aufgeführten Modellen automatisch aktiv und erfordert keinen Beta-Header oder clientseitiges Opt-in.

Die folgende Tabelle zeigt die Kosten in visuellen Token für verschiedene Bildgrößen auf jeder Stufe:

BildgrößeToken (Standard-Stufe)Token (Hochauflösungs-Stufe)
200x200 px (0,04 Megapixel)6464
1000x1000 px (1 Megapixel)12961296
1092x1092 px (1,19 Megapixel)15211521
1920x1080 px (2,07 Megapixel)15602691
2000x1500 px (3 Megapixel)15643888
3840x2160 px (8,29 Megapixel)15604784

Um die Kosten abzuschätzen, multipliziere die Token-Anzahl mit dem Preis pro Token des Modells, das du verwendest. Zum Beispiel kostet das 1000×1000-Bild bei Claude Haiku 4.5 mit 1 $ pro Million Input-Token (Standard-Stufe) etwa 1,30 $ pro tausend Bilder. Bei Claude Opus 4.8 mit 5 $ pro Million (Hochauflösungs-Stufe) kostet dasselbe Bild etwa 6,48 $ pro tausend und das 4K-Bild etwa 23,92 $ pro tausend.

Hochauflösende Bilder können bis zu etwa dreimal mehr visuelle Token verbrauchen als dasselbe Bild auf einem Modell der Standard-Stufe. Wenn du die zusätzliche Detailtreue, die hohe Auflösung für Computer-Nutzung, Screenshot-Verständnis und dichte Dokumente bietet, nicht benötigst, verkleinere Bilder vor dem Senden, um die Token-Kosten zu kontrollieren. Um die Latenz zu minimieren und koordinatenbasierte Workflows zu vereinfachen, solltest du Bilder bevorzugt vor dem Hochladen verkleinern.

Hinweise zur Bildqualität

Beachte beim Bereitstellen von Bildern für Claude Folgendes, um die besten Ergebnisse zu erzielen:

  • Bildschärfe: Stelle sicher, dass Bilder klar und nicht zu verschwommen oder verpixelt sind.
  • Text: Wenn das Bild wichtigen Text enthält, achte darauf, dass er lesbar und nicht zu klein ist. Vermeide es, wichtigen visuellen Kontext wegzuschneiden, nur um den Text zu vergrößern.
  • Größenänderung: Berücksichtige, dass dein Bild möglicherweise verkleinert wird, wenn es zu groß ist (siehe Auflösung und Token-Kosten); dadurch könnte zum Beispiel Text weniger lesbar werden. Erwäge, deine Bilder vorab zu verkleinern, zuzuschneiden oder beides.
  • Bildkomprimierung: Das Komprimieren von Bildern vor dem Senden mit einem verlustbehafteten Format wie JPEG oder WebP (verlustbehafteter Modus) kann die Latenz reduzieren, indem die Größe der Anfragen verringert wird. Dies kann jedoch Artefakte einführen, die sich nachteilig auf die Modellleistung auswirken, insbesondere wenn mehrere Komprimierungsdurchläufe angewendet werden. Starke JPEG-Komprimierung kann zum Beispiel Text schwer lesbar machen. Überprüfe, ob deine Komprimierungseinstellungen für die Aufgabe geeignet sind, indem du die tatsächlich an die API gesendeten Bilder inspizierst.

Koordinaten und Bounding-Boxes

Für Bounding-Boxes, Punkte und Pixelkoordinaten siehe Koordinaten und Bounding-Boxes. Claude gibt absolute Pixelkoordinaten relativ zu dem Bild zurück, das es nach der Größenänderung sieht; dieser Leitfaden behandelt, wie Claude Bilder skaliert und auffüllt und wie du vorab skalierst oder umrechnest, damit die Koordinaten mit deinem Originalbild übereinstimmen.


Einschränkungen

Obwohl Claudes Fähigkeiten zum Bildverständnis auf dem neuesten Stand sind, gibt es einige Einschränkungen, die du beachten solltest:

  • Personenidentifikation: Claude darf nicht verwendet werden, um Personen in Bildern namentlich zu identifizieren, und lehnt dies ab.
  • Genauigkeit: Claude kann halluzinieren oder Fehler machen, wenn es Bilder von geringer Qualität, gedrehte oder sehr kleine Bilder unter 200 Pixeln interpretiert.
  • Räumliches Denken: Claudes Koordinaten- und Lokalisierungsausgaben sind Näherungswerte. Befolge die Hinweise in Koordinaten und Bounding-Boxes und überprüfe die Ausgaben, bevor du dich darauf verlässt.
  • Zählen: Claude kann ungefähre Zählungen von Objekten in einem Bild angeben, ist aber möglicherweise nicht immer präzise, insbesondere bei einer großen Anzahl kleiner Objekte.
  • KI-generierte Bilder: Claude kann nicht feststellen, ob ein Bild KI-generiert ist, und könnte falsch liegen, wenn es danach gefragt wird. Verlasse dich nicht darauf, um gefälschte oder synthetische Bilder zu erkennen.
  • Unangemessene Inhalte: Claude verarbeitet keine unangemessenen oder expliziten Bilder, die gegen die Acceptable Use Policy verstoßen.
  • Anwendungen im Gesundheitswesen: Obwohl Claude allgemeine medizinische Bilder analysieren kann, ist es nicht dafür ausgelegt, komplexe diagnostische Scans wie CTs oder MRTs zu interpretieren. Claudes Ausgaben sollten nicht als Ersatz für professionelle medizinische Beratung oder Diagnose betrachtet werden.

Überprüfe und verifiziere Claudes Bildinterpretationen immer sorgfältig, insbesondere bei Anwendungsfällen mit hohem Risiko. Verwende Claude nicht für Aufgaben, die perfekte Präzision oder sensible Bildanalyse ohne menschliche Aufsicht erfordern.


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