Supporto PDF

Puoi chiedere a Claude informazioni su qualsiasi testo, immagine, grafico e tabella nei PDF che fornisci. Alcuni casi d'uso di esempio:

• Analizzare rapporti finanziari e comprendere grafici/tabelle
• Estrarre informazioni chiave da documenti legali
• Assistenza nella traduzione di documenti
• Convertire informazioni da documenti in formati strutturati

Prima di iniziare

Verifica i requisiti PDF

Claude funziona con qualsiasi PDF standard. Assicurati che la dimensione della tua richiesta soddisfi questi requisiti:

Entrambi i limiti si applicano all'intero payload della richiesta, incluso qualsiasi altro contenuto inviato insieme ai PDF. Per PDF di grandi dimensioni, considera il caricamento con l'API Files e il riferimento tramite file_id per mantenere i payload delle richieste piccoli.

Poiché il supporto PDF si basa sulle capacità di visione di Claude, è soggetto alle stesse limitazioni e considerazioni di altri compiti di visione.

Piattaforme e modelli supportati

Il supporto PDF è attualmente supportato tramite accesso API diretto e Google Vertex AI. Tutti i modelli attivi supportano l'elaborazione PDF.

Il supporto PDF è ora disponibile su Amazon Bedrock con le seguenti considerazioni:

Supporto PDF di Amazon Bedrock

Quando si utilizza il supporto PDF tramite l'API Converse di Amazon Bedrock, ci sono due modalità di elaborazione dei documenti distinte:

Modalità di elaborazione dei documenti

1. Converse Document Chat (Modalità originale - Solo estrazione di testo)

   • Fornisce estrazione di testo di base dai PDF
   • Non può analizzare immagini, grafici o layout visivi all'interno dei PDF
   • Utilizza approssimativamente 1.000 token per un PDF di 3 pagine
   • Utilizzato automaticamente quando le citazioni non sono abilitate

2. Claude PDF Chat (Nuova modalità - Comprensione visiva completa)

   • Fornisce analisi visiva completa dei PDF
   • Può comprendere e analizzare grafici, diagrammi, immagini e layout visivi
   • Elabora ogni pagina sia come testo che come immagine per una comprensione completa
   • Utilizza approssimativamente 7.000 token per un PDF di 3 pagine
   • Richiede che le citazioni siano abilitate nell'API Converse

Limitazioni chiave

• API Converse: L'analisi visiva dei PDF richiede l'abilitazione delle citazioni. Attualmente non esiste un'opzione per utilizzare l'analisi visiva senza citazioni (a differenza dell'API InvokeModel).
• API InvokeModel: Fornisce il controllo completo sull'elaborazione dei PDF senza citazioni forzate.

Problemi comuni

Se i clienti segnalano che Claude non vede immagini o grafici nei loro PDF quando utilizza l'API Converse, probabilmente devono abilitare il flag delle citazioni. Senza di esso, Converse ricade nell'estrazione di testo di base solamente.

Elabora PDF con Claude

Invia la tua prima richiesta PDF

Iniziamo con un semplice esempio utilizzando l'API Messages. Puoi fornire PDF a Claude in tre modi:

1. Come riferimento URL a un PDF ospitato online
2. Come PDF codificato in base64 nei blocchi di contenuto document
3. Per file_id dall'API Files

Opzione 1: Documento PDF basato su URL

L'approccio più semplice è fare riferimento a un PDF direttamente da un URL:

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)

Opzione 2: Documento PDF codificato in base64

Se hai bisogno di inviare PDF dal tuo sistema locale o quando un URL non è disponibile:

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)

Opzione 3: API Files

Per i PDF che utilizzerai ripetutamente, o quando vuoi evitare il sovraccarico di codifica, utilizza l'API Files:

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)

Come funziona il supporto PDF

Quando invii un PDF a Claude, si verificano i seguenti passaggi:

Stima i tuoi costi

Il conteggio dei token di un file PDF dipende dal testo totale estratto dal documento e dal numero di pagine:

• Costi dei token di testo: Ogni pagina utilizza in genere 1.500-3.000 token per pagina a seconda della densità del contenuto. Si applica il prezzo API standard senza commissioni aggiuntive per i PDF.
• Costi dei token di immagine: Poiché ogni pagina viene convertita in un'immagine, si applicano gli stessi calcoli dei costi basati su immagini.

Puoi utilizzare il conteggio dei token per stimare i costi per i tuoi PDF specifici.

Ottimizza l'elaborazione PDF

Migliora le prestazioni

Segui queste best practice per risultati ottimali:

• Posiziona i PDF prima del testo nelle tue richieste
• Utilizza caratteri standard
• Assicurati che il testo sia chiaro e leggibile
• Ruota le pagine nell'orientamento verticale corretto
• Utilizza numeri di pagina logici (dal visualizzatore PDF) nei prompt
• Dividi i PDF di grandi dimensioni in blocchi quando necessario
• Abilita il prompt caching per l'analisi ripetuta

Scalare la tua implementazione

Per l'elaborazione ad alto volume, considera questi approcci:

Usa la cache dei prompt

Memorizza nella cache i PDF per migliorare le prestazioni su query ripetute:

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."},
            ],
        }
    ],
)

Elabora batch di documenti

Utilizza l'API Message Batches per flussi di lavoro ad alto volume:

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."},
                        ],
                    }
                ],
            },
        }
    ]
)

Passaggi successivi