Capacités

Support des PDF

Traitez les PDF avec Claude. Extrayez du texte, analysez des graphiques et comprenez le contenu visuel de vos documents.

Vous pouvez maintenant poser des questions à Claude sur n'importe quel texte, image, graphique et tableau dans les PDF que vous fournissez. Quelques exemples de cas d'utilisation :

Analyser les rapports financiers et comprendre les graphiques/tableaux
Extraire les informations clés des documents juridiques
Assistance à la traduction de documents
Convertir les informations de documents en formats structurés

Avant de commencer

Vérifier les exigences des PDF

Claude fonctionne avec n'importe quel PDF standard. Cependant, vous devez vous assurer que la taille de votre demande répond à ces exigences lors de l'utilisation du support PDF :

Exigence	Limite
Taille maximale de la demande	32 Mo
Nombre maximum de pages par demande	100
Format	PDF standard (sans mots de passe/chiffrement)

Veuillez noter que les deux limites s'appliquent à l'ensemble de la charge utile de la demande, y compris tout autre contenu envoyé avec les PDF.

Puisque le support PDF s'appuie sur les capacités de vision de Claude, il est soumis aux mêmes limitations et considérations que les autres tâches de vision.

Plateformes et modèles pris en charge

Le support PDF est actuellement pris en charge via l'accès direct à l'API et Google Vertex AI. Tous les modèles actifs prennent en charge le traitement des PDF.

Le support PDF est maintenant disponible sur Amazon Bedrock avec les considérations suivantes :

Support des PDF sur Amazon Bedrock

Lors de l'utilisation du support PDF via l'API Converse d'Amazon Bedrock, il existe deux modes de traitement de documents distincts :

Important : Pour accéder aux capacités complètes de compréhension visuelle des PDF de Claude dans l'API Converse, vous devez activer les citations. Sans les citations activées, l'API revient à l'extraction de texte basique uniquement. En savoir plus sur l'utilisation des citations.

Modes de traitement des documents

Converse Document Chat (Mode original - Extraction de texte uniquement)
- Fournit l'extraction de texte basique à partir des PDF
- Ne peut pas analyser les images, graphiques ou mises en page visuelles dans les PDF
- Utilise environ 1 000 jetons pour un PDF de 3 pages
- Utilisé automatiquement lorsque les citations ne sont pas activées
Claude PDF Chat (Nouveau mode - Compréhension visuelle complète)
- Fournit une analyse visuelle complète des PDF
- Peut comprendre et analyser les graphiques, diagrammes, images et mises en page visuelles
- Traite chaque page à la fois comme du texte et comme une image pour une compréhension complète
- Utilise environ 7 000 jetons pour un PDF de 3 pages
- Nécessite que les citations soient activées dans l'API Converse

Limitations clés

API Converse : L'analyse visuelle des PDF nécessite que les citations soient activées. Il n'existe actuellement aucune option pour utiliser l'analyse visuelle sans citations (contrairement à l'API InvokeModel).
API InvokeModel : Fournit un contrôle complet sur le traitement des PDF sans citations forcées.

Problèmes courants

Si les clients signalent que Claude ne voit pas les images ou graphiques dans leurs PDF lors de l'utilisation de l'API Converse, ils devront probablement activer l'indicateur de citations. Sans cela, Converse revient à l'extraction de texte basique uniquement.

C'est une contrainte connue de l'API Converse que nous travaillons à résoudre. Pour les applications qui nécessitent une analyse visuelle des PDF sans citations, envisagez d'utiliser l'API InvokeModel à la place.

Pour les fichiers non-PDF comme .csv, .xlsx, .docx, .md ou .txt, voir Travailler avec d'autres formats de fichiers.

Traiter les PDF avec Claude

Envoyer votre première demande PDF

Commençons par un exemple simple utilisant l'API Messages. Vous pouvez fournir des PDF à Claude de trois façons :

Comme référence URL à un PDF hébergé en ligne
Comme PDF codé en base64 dans des blocs de contenu document
Par un file_id de l'API Files

Option 1 : Document PDF basé sur une URL

L'approche la plus simple est de référencer un PDF directement à partir d'une 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?"
         }]
     }]
 }'

Option 2 : Document PDF codé en base64

Si vous devez envoyer des PDF à partir de votre système local ou lorsqu'une URL n'est pas disponible :

# 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

Option 3 : API Files

Pour les PDF que vous utiliserez à plusieurs reprises, ou lorsque vous souhaitez éviter les frais généraux d'encodage, utilisez l'API Files :

# 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?"
      }]
    }]
  }'

Comment fonctionne le support des PDF

Lorsque vous envoyez un PDF à Claude, les étapes suivantes se produisent :

Le système extrait le contenu du document.
- Le système convertit chaque page du document en image.
- Le texte de chaque page est extrait et fourni aux côtés de l'image de chaque page.
Claude analyse à la fois le texte et les images pour mieux comprendre le document.
- Les documents sont fournis comme une combinaison de texte et d'images pour analyse.
- Cela permet aux utilisateurs de demander des informations sur les éléments visuels d'un PDF, tels que les graphiques, diagrammes et autres contenus non textuels.
Claude répond, en référençant le contenu du PDF si pertinent.
Claude peut référencer à la fois le contenu textuel et visuel lorsqu'il répond. Vous pouvez améliorer davantage les performances en intégrant le support PDF avec :
- Mise en cache des invites : Pour améliorer les performances pour l'analyse répétée.
- Traitement par lots : Pour le traitement de documents à grand volume.
- Utilisation d'outils : Pour extraire des informations spécifiques des documents à utiliser comme entrées d'outils.

Estimer vos coûts

Le nombre de jetons d'un fichier PDF dépend du texte total extrait du document ainsi que du nombre de pages :

Coûts des jetons de texte : Chaque page utilise généralement 1 500 à 3 000 jetons par page selon la densité du contenu. La tarification standard de l'API s'applique sans frais supplémentaires pour les PDF.
Coûts des jetons d'image : Puisque chaque page est convertie en image, les mêmes calculs de coûts basés sur les images s'appliquent.

Vous pouvez utiliser le comptage des jetons pour estimer les coûts de vos PDF spécifiques.

Optimiser le traitement des PDF

Améliorer les performances

Suivez ces meilleures pratiques pour des résultats optimaux :

Placez les PDF avant le texte dans vos demandes
Utilisez des polices standard
Assurez-vous que le texte est clair et lisible
Faites pivoter les pages à l'orientation verticale appropriée
Utilisez les numéros de page logiques (du lecteur PDF) dans les invites
Divisez les grands PDF en chunks si nécessaire
Activez la mise en cache des invites pour l'analyse répétée

Augmentez votre implémentation

Pour le traitement à haut volume, considérez ces approches :

Utilisez la mise en cache des invites

Mettez en cache les PDF pour améliorer les performances sur les requêtes répétées :

# Créez un fichier de requête JSON en utilisant le contenu 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

# Ensuite, effectuez l'appel API en utilisant le fichier 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.json

Traitez les lots de documents

Utilisez l'API Message Batches pour les flux de travail à haut volume :

# Créez un fichier de requête JSON en utilisant le contenu 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

# Ensuite, effectuez l'appel API en utilisant le fichier 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.json

Étapes suivantes

Essayez les exemples PDF

Explorez des exemples pratiques de traitement PDF dans notre recette de cookbook.

Consultez la référence API

Consultez la documentation API complète pour le support des PDF.

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Capacités

Support des PDF

Traitez les PDF avec Claude. Extrayez du texte, analysez des graphiques et comprenez le contenu visuel de vos documents.

Vous pouvez maintenant poser des questions à Claude sur n'importe quel texte, image, graphique et tableau dans les PDF que vous fournissez. Quelques exemples de cas d'utilisation :

Analyser les rapports financiers et comprendre les graphiques/tableaux
Extraire les informations clés des documents juridiques
Assistance à la traduction de documents
Convertir les informations de documents en formats structurés

Avant de commencer

Vérifier les exigences des PDF

Claude fonctionne avec n'importe quel PDF standard. Cependant, vous devez vous assurer que la taille de votre demande répond à ces exigences lors de l'utilisation du support PDF :

Exigence	Limite
Taille maximale de la demande	32 Mo
Nombre maximum de pages par demande	100
Format	PDF standard (sans mots de passe/chiffrement)

Veuillez noter que les deux limites s'appliquent à l'ensemble de la charge utile de la demande, y compris tout autre contenu envoyé avec les PDF.

Puisque le support PDF s'appuie sur les capacités de vision de Claude, il est soumis aux mêmes limitations et considérations que les autres tâches de vision.

Plateformes et modèles pris en charge

Le support PDF est actuellement pris en charge via l'accès direct à l'API et Google Vertex AI. Tous les modèles actifs prennent en charge le traitement des PDF.

Le support PDF est maintenant disponible sur Amazon Bedrock avec les considérations suivantes :

Support des PDF sur Amazon Bedrock

Lors de l'utilisation du support PDF via l'API Converse d'Amazon Bedrock, il existe deux modes de traitement de documents distincts :

Modes de traitement des documents

Converse Document Chat (Mode original - Extraction de texte uniquement)
- Fournit l'extraction de texte basique à partir des PDF
- Ne peut pas analyser les images, graphiques ou mises en page visuelles dans les PDF
- Utilise environ 1 000 jetons pour un PDF de 3 pages
- Utilisé automatiquement lorsque les citations ne sont pas activées
Claude PDF Chat (Nouveau mode - Compréhension visuelle complète)
- Fournit une analyse visuelle complète des PDF
- Peut comprendre et analyser les graphiques, diagrammes, images et mises en page visuelles
- Traite chaque page à la fois comme du texte et comme une image pour une compréhension complète
- Utilise environ 7 000 jetons pour un PDF de 3 pages
- Nécessite que les citations soient activées dans l'API Converse

Limitations clés

API Converse : L'analyse visuelle des PDF nécessite que les citations soient activées. Il n'existe actuellement aucune option pour utiliser l'analyse visuelle sans citations (contrairement à l'API InvokeModel).
API InvokeModel : Fournit un contrôle complet sur le traitement des PDF sans citations forcées.

Problèmes courants

Pour les fichiers non-PDF comme .csv, .xlsx, .docx, .md ou .txt, voir Travailler avec d'autres formats de fichiers.

Traiter les PDF avec Claude

Envoyer votre première demande PDF

Commençons par un exemple simple utilisant l'API Messages. Vous pouvez fournir des PDF à Claude de trois façons :

Comme référence URL à un PDF hébergé en ligne
Comme PDF codé en base64 dans des blocs de contenu document
Par un file_id de l'API Files

Option 1 : Document PDF basé sur une URL

L'approche la plus simple est de référencer un PDF directement à partir d'une 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?"
         }]
     }]
 }'

Option 2 : Document PDF codé en base64

Si vous devez envoyer des PDF à partir de votre système local ou lorsqu'une URL n'est pas disponible :

# 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

Option 3 : API Files

Pour les PDF que vous utiliserez à plusieurs reprises, ou lorsque vous souhaitez éviter les frais généraux d'encodage, utilisez l'API Files :

# 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?"
      }]
    }]
  }'

Comment fonctionne le support des PDF

Lorsque vous envoyez un PDF à Claude, les étapes suivantes se produisent :

Le système extrait le contenu du document.
- Le système convertit chaque page du document en image.
- Le texte de chaque page est extrait et fourni aux côtés de l'image de chaque page.
Claude analyse à la fois le texte et les images pour mieux comprendre le document.
- Les documents sont fournis comme une combinaison de texte et d'images pour analyse.
- Cela permet aux utilisateurs de demander des informations sur les éléments visuels d'un PDF, tels que les graphiques, diagrammes et autres contenus non textuels.
Claude répond, en référençant le contenu du PDF si pertinent.
Claude peut référencer à la fois le contenu textuel et visuel lorsqu'il répond. Vous pouvez améliorer davantage les performances en intégrant le support PDF avec :
- Mise en cache des invites : Pour améliorer les performances pour l'analyse répétée.
- Traitement par lots : Pour le traitement de documents à grand volume.
- Utilisation d'outils : Pour extraire des informations spécifiques des documents à utiliser comme entrées d'outils.

Estimer vos coûts

Le nombre de jetons d'un fichier PDF dépend du texte total extrait du document ainsi que du nombre de pages :

Coûts des jetons de texte : Chaque page utilise généralement 1 500 à 3 000 jetons par page selon la densité du contenu. La tarification standard de l'API s'applique sans frais supplémentaires pour les PDF.
Coûts des jetons d'image : Puisque chaque page est convertie en image, les mêmes calculs de coûts basés sur les images s'appliquent.

Vous pouvez utiliser le comptage des jetons pour estimer les coûts de vos PDF spécifiques.

Optimiser le traitement des PDF

Améliorer les performances

Suivez ces meilleures pratiques pour des résultats optimaux :

Placez les PDF avant le texte dans vos demandes
Utilisez des polices standard
Assurez-vous que le texte est clair et lisible
Faites pivoter les pages à l'orientation verticale appropriée
Utilisez les numéros de page logiques (du lecteur PDF) dans les invites
Divisez les grands PDF en chunks si nécessaire
Activez la mise en cache des invites pour l'analyse répétée

Augmentez votre implémentation

Pour le traitement à haut volume, considérez ces approches :

Utilisez la mise en cache des invites

Mettez en cache les PDF pour améliorer les performances sur les requêtes répétées :

# Créez un fichier de requête JSON en utilisant le contenu 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

# Ensuite, effectuez l'appel API en utilisant le fichier 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.json

Traitez les lots de documents

Utilisez l'API Message Batches pour les flux de travail à haut volume :

# Créez un fichier de requête JSON en utilisant le contenu 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

# Ensuite, effectuez l'appel API en utilisant le fichier 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.json

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