PDF-Unterstützung

Du kannst Claude zu beliebigen Texten, Bildern, Diagrammen und Tabellen in PDFs befragen, die du bereitstellst. Einige Beispielanwendungsfälle:

• Analyse von Finanzberichten und Verständnis von Diagrammen/Tabellen
• Extraktion wichtiger Informationen aus juristischen Dokumenten
• Übersetzungsunterstützung für Dokumente
• Umwandlung von Dokumentinformationen in strukturierte Formate

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Bevor du beginnst

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PDF-Anforderungen prüfen

Claude funktioniert mit jedem Standard-PDF. Stelle sicher, dass deine 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 solltest du in Betracht ziehen, sie mit der Files API hochzuladen und per file_id zu referenzieren, um die Anfrage-Payloads klein zu halten.

Da die PDF-Unterstützung auf den Vision-Fähigkeiten von Claude basiert, unterliegt sie denselben Einschränkungen und Überlegungen wie andere Vision-Aufgaben.

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Unterstützte Plattformen und Modelle

PDF-Unterstützung ist verfügbar über die Claude API, Claude Platform on AWS, Amazon Bedrock (siehe Amazon Bedrock PDF-Unterstützung), Vertex AI und Microsoft Foundry. Alle aktiven Modelle unterstützen die PDF-Verarbeitung.

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Amazon Bedrock PDF-Unterstützung

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

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Dokumentverarbeitungsmodi

1. Converse Document Chat (Ursprünglicher Modus – nur Textextraktion)

   • Bietet grundlegende Textextraktion aus PDFs
   • Kann keine Bilder, Diagramme oder visuellen Layouts innerhalb von PDFs 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 sowohl als Text als auch als Bild für ein umfassendes Verständnis
   • Verwendet ungefähr 7.000 Token für ein 3-seitiges PDF
   • Erfordert aktivierte Zitate in der Converse API

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Wichtige Einschränkungen

• Converse API: Visuelle PDF-Analyse erfordert aktivierte Zitate. Es gibt derzeit keine Option, visuelle Analyse ohne Zitate zu verwenden (im Gegensatz zur InvokeModel API).
• InvokeModel API: Bietet vollständige Kontrolle über die PDF-Verarbeitung ohne erzwungene Zitate.

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Häufige Probleme

Wenn Claude bei Verwendung der Converse API keine Bilder oder Diagramme in deinen PDFs erkennt, musst du wahrscheinlich das Zitate-Flag aktivieren. Ohne dieses Flag greift Converse nur auf die grundlegende Textextraktion zurück.

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PDFs mit Claude verarbeiten

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Sende deine erste PDF-Anfrage

Beginnen wir mit einem einfachen Beispiel unter Verwendung der Messages API. Du kannst Claude PDFs auf drei Arten bereitstellen:

1. Als URL-Referenz zu einem online gehosteten PDF
2. Als base64-kodiertes PDF in document-Content-Blöcken
3. Über eine file_id aus der Files API

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Option 1: URL-basiertes PDF-Dokument

Der einfachste Ansatz ist, ein PDF direkt über eine URL zu referenzieren:

client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    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)

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Option 2: Base64-kodiertes PDF-Dokument

Wenn du PDFs von deinem lokalen System senden musst oder wenn keine URL verfügbar ist:

import base64
import httpx

# Lade und kodiere zuerst das 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: Lade aus einer lokalen Datei
# with open("document.pdf", "rb") as f:
#     pdf_data = base64.standard_b64encode(f.read()).decode("utf-8")

# Sende an Claude mit Base64-Kodierung
client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    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)

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Option 3: Files API

Für PDFs, die du wiederholt verwenden wirst, oder wenn du den Kodierungsaufwand vermeiden möchtest, verwende die Files API:

client = anthropic.Anthropic()

# Lade die PDF-Datei hoch
with open("document.pdf", "rb") as f:
    file_upload = client.beta.files.upload(file=("document.pdf", f, "application/pdf"))

# 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": "document",
                    "source": {"type": "file", "file_id": file_upload.id},
                },
                {"type": "text", "text": "What are the key findings in this document?"},
            ],
        }
    ],
)

print(message.content)

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So funktioniert die PDF-Unterstützung

Wenn du ein PDF an Claude sendest, laufen die folgenden Schritte ab:

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Schätze deine Kosten

Die Token-Anzahl einer PDF-Datei hängt vom gesamten extrahierten Text des Dokuments 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. Es gelten die Standard-API-Preise ohne zusätzliche PDF-Gebühren.
• Bild-Token-Kosten: Da jede Seite in ein Bild umgewandelt wird, werden dieselben bildbasierten Kostenberechnungen angewendet.

Du kannst Token-Zählung verwenden, um die Kosten für deine spezifischen PDFs zu schätzen.

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PDF-Verarbeitung optimieren

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Leistung verbessern

Befolge diese Best Practices für optimale Ergebnisse:

• Platziere PDFs vor dem Text in deinen Anfragen
• Verwende Standardschriftarten
• Stelle sicher, dass der Text klar und lesbar ist
• Drehe Seiten in die korrekte aufrechte Ausrichtung
• Verwende logische Seitenzahlen (aus dem PDF-Viewer) in Prompts
• Teile große PDFs bei Bedarf in Abschnitte auf
• Aktiviere Prompt-Caching für wiederholte Analysen

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Skaliere deine Implementierung

Für die Verarbeitung großer Mengen solltest du diese Ansätze in Betracht ziehen:

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Prompt-Caching verwenden

Cache PDFs, um die Leistung bei wiederholten Abfragen zu verbessern:

client = anthropic.Anthropic()
# ...
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    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."},
            ],
        }
    ],
)

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Dokument-Batches verarbeiten

Verwende die Message Batches API für Workflows mit hohem Volumen:

client = anthropic.Anthropic()
# ...
message_batch = client.messages.batches.create(
    requests=[
        {
            "custom_id": "doc1",
            "params": {
                "model": "claude-opus-4-8",
                "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."},
                        ],
                    }
                ],
            },
        }
    ]
)

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Nächste Schritte