Capacità del modello

Supporto PDF

Elabora PDF con Claude. Estrai testo, analizza grafici e comprendi i contenuti visivi dai tuoi documenti.

Ora 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 dei PDF

Claude funziona con qualsiasi PDF standard. Tuttavia, dovresti assicurarti che la dimensione della tua richiesta soddisfi questi requisiti quando utilizzi il supporto PDF:

Requisito	Limite
Dimensione massima della richiesta	32MB
Pagine massime per richiesta	100
Formato	PDF standard (senza password/crittografia)

Tieni presente che entrambi i limiti si applicano all'intero payload della richiesta, inclusi altri contenuti inviati insieme ai PDF.

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 diretto all'API e Google Vertex AI. Tutti i modelli attivi supportano l'elaborazione di PDF.

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

Supporto PDF su Amazon Bedrock

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

Importante: Per accedere alle capacità complete di comprensione visiva dei PDF di Claude nell'API Converse, devi abilitare le citazioni. Senza le citazioni abilitate, l'API ricade nell'estrazione di testo di base solamente. Scopri di più su come lavorare con le citazioni.

Modalità di elaborazione dei documenti

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
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 che le citazioni siano abilitate. Attualmente non c'è opzione per utilizzare l'analisi visiva senza citazioni (a differenza dell'API InvokeModel).
API InvokeModel: Fornisce 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.

Questo è un vincolo noto dell'API Converse che stiamo lavorando per risolvere. Per applicazioni che richiedono analisi visiva dei PDF senza citazioni, considera di utilizzare l'API InvokeModel.

Per file non-PDF come .csv, .xlsx, .docx, .md o .txt, vedi Lavorare con altri formati di file.

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:

Come riferimento URL a un PDF ospitato online
Come PDF codificato in base64 nei blocchi di contenuto document
Per mezzo di un 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:

 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?"
         }]
     }]
 }'

Opzione 2: Documento PDF codificato in base64

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

# 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

Opzione 3: API Files

Per i PDF che utilizzerai ripetutamente, o quando vuoi evitare il sovraccarico di codifica, utilizza 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?"
      }]
    }]
  }'

Come funziona il supporto PDF

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

Il sistema estrae i contenuti del documento.
- Il sistema converte ogni pagina del documento in un'immagine.
- Il testo di ogni pagina viene estratto e fornito insieme all'immagine di ogni pagina.
Claude analizza sia il testo che le immagini per comprendere meglio il documento.
- I documenti vengono forniti come una combinazione di testo e immagini per l'analisi.
- Questo consente agli utenti di chiedere informazioni su elementi visivi di un PDF, come grafici, diagrammi e altri contenuti non testuali.
Claude risponde, facendo riferimento ai contenuti del PDF se rilevante.
Claude può fare riferimento sia a contenuti testuali che visivi quando risponde. Puoi migliorare ulteriormente le prestazioni integrando il supporto PDF con:
- Prompt caching: Per migliorare le prestazioni per analisi ripetute.
- Batch processing: Per l'elaborazione di documenti ad alto volume.
- Tool use: Per estrarre informazioni specifiche dai documenti da utilizzare come input degli strumenti.

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 tipicamente 1.500-3.000 token per pagina a seconda della densità del contenuto. Si applica il prezzo standard dell'API senza costi aggiuntivi 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 dei PDF

Migliora le prestazioni

Segui queste best practice per risultati ottimali:

Posiziona i PDF prima del testo nelle tue richieste
Utilizza font 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 grandi in blocchi quando necessario
Abilita il prompt caching per analisi ripetute

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:

# Crea un file di richiesta JSON utilizzando il contenuto di 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

# Quindi effettua la chiamata API utilizzando il file 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

Elabora batch di documenti

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

# Crea un file di richiesta JSON utilizzando il contenuto di 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

# Quindi effettua la chiamata API utilizzando il file 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

Passaggi successivi

Prova esempi di PDF

Esplora esempi pratici di elaborazione di PDF nella nostra ricetta cookbook.

Visualizza riferimento API

Consulta la documentazione API completa per il supporto dei PDF.

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Capacità del modello

Supporto PDF

Elabora PDF con Claude. Estrai testo, analizza grafici e comprendi i contenuti visivi dai tuoi documenti.

Ora 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 dei PDF

Claude funziona con qualsiasi PDF standard. Tuttavia, dovresti assicurarti che la dimensione della tua richiesta soddisfi questi requisiti quando utilizzi il supporto PDF:

Requisito	Limite
Dimensione massima della richiesta	32MB
Pagine massime per richiesta	100
Formato	PDF standard (senza password/crittografia)

Tieni presente che entrambi i limiti si applicano all'intero payload della richiesta, inclusi altri contenuti inviati insieme ai PDF.

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 diretto all'API e Google Vertex AI. Tutti i modelli attivi supportano l'elaborazione di PDF.

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

Supporto PDF su 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

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
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 che le citazioni siano abilitate. Attualmente non c'è opzione per utilizzare l'analisi visiva senza citazioni (a differenza dell'API InvokeModel).
API InvokeModel: Fornisce controllo completo sull'elaborazione dei PDF senza citazioni forzate.

Problemi comuni

Questo è un vincolo noto dell'API Converse che stiamo lavorando per risolvere. Per applicazioni che richiedono analisi visiva dei PDF senza citazioni, considera di utilizzare l'API InvokeModel.

Per file non-PDF come .csv, .xlsx, .docx, .md o .txt, vedi Lavorare con altri formati di file.

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:

Come riferimento URL a un PDF ospitato online
Come PDF codificato in base64 nei blocchi di contenuto document
Per mezzo di un 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:

 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?"
         }]
     }]
 }'

Opzione 2: Documento PDF codificato in base64

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

# 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

Opzione 3: API Files

Per i PDF che utilizzerai ripetutamente, o quando vuoi evitare il sovraccarico di codifica, utilizza 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?"
      }]
    }]
  }'

Come funziona il supporto PDF

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

Il sistema estrae i contenuti del documento.
- Il sistema converte ogni pagina del documento in un'immagine.
- Il testo di ogni pagina viene estratto e fornito insieme all'immagine di ogni pagina.
Claude analizza sia il testo che le immagini per comprendere meglio il documento.
- I documenti vengono forniti come una combinazione di testo e immagini per l'analisi.
- Questo consente agli utenti di chiedere informazioni su elementi visivi di un PDF, come grafici, diagrammi e altri contenuti non testuali.
Claude risponde, facendo riferimento ai contenuti del PDF se rilevante.
Claude può fare riferimento sia a contenuti testuali che visivi quando risponde. Puoi migliorare ulteriormente le prestazioni integrando il supporto PDF con:
- Prompt caching: Per migliorare le prestazioni per analisi ripetute.
- Batch processing: Per l'elaborazione di documenti ad alto volume.
- Tool use: Per estrarre informazioni specifiche dai documenti da utilizzare come input degli strumenti.

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 tipicamente 1.500-3.000 token per pagina a seconda della densità del contenuto. Si applica il prezzo standard dell'API senza costi aggiuntivi 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 dei PDF

Migliora le prestazioni

Segui queste best practice per risultati ottimali:

Posiziona i PDF prima del testo nelle tue richieste
Utilizza font 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 grandi in blocchi quando necessario
Abilita il prompt caching per analisi ripetute

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:

# Crea un file di richiesta JSON utilizzando il contenuto di 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

# Quindi effettua la chiamata API utilizzando il file 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

Elabora batch di documenti

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

# Crea un file di richiesta JSON utilizzando il contenuto di 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

# Quindi effettua la chiamata API utilizzando il file 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

Passaggi successivi

Prova esempi di PDF

Esplora esempi pratici di elaborazione di PDF nella nostra ricetta cookbook.

Visualizza riferimento API

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