Ahora puedes preguntarle a Claude sobre cualquier texto, imágenes, gráficos y tablas en los PDFs que proporciones. Algunos casos de uso de ejemplo:
Claude funciona con cualquier PDF estándar. Sin embargo, debes asegurar que el tamaño de tu solicitud cumpla con estos requisitos al usar compatibilidad con PDF:
| Requisito | Límite |
|---|---|
| Tamaño máximo de solicitud | 32MB |
| Páginas máximas por solicitud | 100 |
| Formato | PDF estándar (sin contraseñas/cifrado) |
Ten en cuenta que ambos límites se aplican a toda la carga útil de la solicitud, incluido cualquier otro contenido enviado junto con los PDFs.
Dado que la compatibilidad con PDF se basa en las capacidades de visión de Claude, está sujeta a las mismas limitaciones y consideraciones que otras tareas de visión.
La compatibilidad con PDF actualmente se admite a través del acceso directo a la API y Google Vertex AI. Todos los modelos activos admiten procesamiento de PDF.
La compatibilidad con PDF ahora está disponible en Amazon Bedrock con las siguientes consideraciones:
Al usar compatibilidad con PDF a través de la API Converse de Amazon Bedrock, hay dos modos distintos de procesamiento de documentos:
Importante: Para acceder a las capacidades completas de comprensión visual de PDF de Claude en la API Converse, debes habilitar citas. Sin citas habilitadas, la API vuelve a la extracción de texto básica solamente. Obtén más información sobre trabajar con citas.
Converse Document Chat (Modo original - Solo extracción de texto)
Claude PDF Chat (Nuevo modo - Comprensión visual completa)
Si los clientes reportan que Claude no ve imágenes o gráficos en sus PDFs al usar la API Converse, probablemente necesiten habilitar la bandera de citas. Sin ella, Converse vuelve a la extracción de texto básica solamente.
Esta es una limitación conocida de la API Converse que estamos trabajando para resolver. Para aplicaciones que requieren análisis visual de PDF sin citas, considera usar la API InvokeModel en su lugar.
Para archivos que no sean PDF como .csv, .xlsx, .docx, .md o .txt, consulta Trabajar con otros formatos de archivo.
Comencemos con un ejemplo simple usando la API de Mensajes. Puedes proporcionar PDFs a Claude de tres formas:
documentfile_id de la API de ArchivosEl enfoque más simple es hacer referencia a un PDF directamente desde una URL:
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?"
}]
}]
}'Si necesitas enviar PDFs desde tu sistema local o cuando una URL no está disponible:
# Método 1: Obtener y codificar un PDF remoto
curl -s "https://assets.anthropic.com/m/1cd9d098ac3e6467/original/Claude-3-Model-Card-October-Addendum.pdf" | base64 | tr -d '\n' > pdf_base64.txt
# Método 2: Codificar un archivo PDF local
# base64 document.pdf | tr -d '\n' > pdf_base64.txt
# Crear un archivo de solicitud JSON usando el contenido de 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
}
},
{
"type": "text",
"text": "What are the key findings in this document?"
}]
}]
}' > request.json
# Enviar la solicitud de API usando el archivo JSON
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.jsonPara PDFs que usarás repetidamente, o cuando quieras evitar la sobrecarga de codificación, usa la API de Archivos:
# Primero, carga tu PDF a la API de Archivos
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]"
# Luego usa el file_id devuelto en tu mensaje
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?"
}]
}]
}'Cuando envías un PDF a Claude, ocurren los siguientes pasos:
El sistema extrae el contenido del documento.
Claude analiza tanto el texto como las imágenes para comprender mejor el documento.
Claude responde, haciendo referencia al contenido del PDF si es relevante.
Claude puede hacer referencia tanto a contenido textual como visual cuando responde. Puedes mejorar aún más el rendimiento integrando compatibilidad con PDF con:
El recuento de tokens de un archivo PDF depende del texto total extraído del documento así como del número de páginas:
Puedes usar conteo de tokens para estimar costos para tus PDFs específicos.
Sigue estas mejores prácticas para obtener resultados óptimos:
Para el procesamiento de alto volumen, considera estos enfoques:
Almacena en caché los PDFs para mejorar el rendimiento en consultas repetidas:
# Crea un archivo de solicitud JSON usando el contenido de 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
# Luego realiza la llamada a la API usando el archivo JSON
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.jsonUsa la API de Message Batches para flujos de trabajo de alto volumen:
# Crea un archivo de solicitud JSON usando el contenido de 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
# Luego realiza la llamada a la API usando el archivo JSON
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.jsonExplora ejemplos prácticos de procesamiento de PDF en nuestra receta de cookbook.
Consulta la documentación completa de la API para soporte de PDF.
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