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    Primi passi

    Introduzione a ClaudeGuida rapida

    Modelli e prezzi

    Panoramica dei modelliScegliere un modelloNovità in Claude 4.5Migrazione a Claude 4.5Deprecazioni dei modelliPrezzi

    Crea con Claude

    Panoramica delle funzionalitàLavorare con l'API MessagesFinestre di contestoMigliori pratiche di prompt engineering

    Capacità

    Caching dei promptModifica del contestoPensiero estesoStreaming dei MessaggiElaborazione batchCitazioniSupporto multilingueConteggio dei tokenEmbeddingsVisioneSupporto PDFFiles APIRisultati di ricercaComponente aggiuntivo di Google Sheets

    Strumenti

    PanoramicaCome implementare l'uso degli strumentiUtilizzo efficiente dei token per gli strumentiStreaming granulare degli strumentiStrumento BashStrumento di esecuzione del codiceStrumento di utilizzo del computerStrumento editor di testoStrumento di recupero webStrumento di ricerca webStrumento memoria

    Competenze Agente

    PanoramicaIniziare con Agent Skills nell'APIMigliori pratiche per la creazione di SkillsUtilizzo di Skills

    Agent SDK

    Panoramica dell'Agent SDKRiferimento SDK Agent - TypeScriptRiferimento SDK Agent - Python

    Guide

    Input in StreamingGestione dei PermessiGestione delle SessioniHosting dell'Agent SDKModifica dei prompt di sistemaMCP nell'SDKStrumenti PersonalizzatiSubagenti nell'SDKComandi Slash nell'SDKAgent Skills nell'SDKTracciamento di Costi e UtilizzoListe TodoPlugin nell'SDK

    MCP nell'API

    Connettore MCPServer MCP remoti

    Claude su piattaforme di terze parti

    Amazon BedrockVertex AI

    Ingegneria dei prompt

    PanoramicaGeneratore di promptUsa template di promptMiglioratore di promptSii chiaro e direttoUsa esempi (prompt multishot)Lascia pensare Claude (CoT)Usa i tag XMLDare un ruolo a Claude (system prompt)Precompila la risposta di ClaudeConcatena prompt complessiSuggerimenti contesto lungoSuggerimenti per il pensiero esteso

    Testa e valuta

    Definisci criteri di successoSviluppare casi di testUtilizzo dello Strumento di ValutazioneRidurre la latenza

    Rafforza le protezioni

    Ridurre le allucinazioniAumentare la coerenza dell'outputMitigare i jailbreakhandle-streaming-refusalsRidurre la fuga di promptMantenere Claude nel personaggio

    Amministrazione e monitoraggio

    Panoramica dell'API AdminAPI di Utilizzo e CostiAPI di analisi del codice Claude
    Console
    Capacità

    Supporto PDF

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

    Ora puoi chiedere a Claude di qualsiasi testo, immagini, grafici e tabelle nei PDF che fornisci. Alcuni casi d'uso di esempio:

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

    Prima di iniziare

    Verifica i requisiti PDF

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

    RequisitoLimite
    Dimensione massima richiesta32MB
    Pagine massime per richiesta100
    FormatoPDF standard (senza password/crittografia)

    Si prega di notare che entrambi i limiti si applicano all'intero payload della richiesta, incluso qualsiasi altro contenuto inviato insieme ai PDF.

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

    Piattaforme e modelli supportati

    Il supporto PDF è attualmente supportato tramite accesso diretto API 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 Amazon Bedrock

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

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

    Modalità di Elaborazione Documenti

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

      • Fornisce estrazione di testo di base dai PDF
      • Non può analizzare immagini, grafici o layout visivi all'interno dei PDF
      • Utilizza circa 1.000 token per un PDF di 3 pagine
      • Utilizzata 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 circa 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 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 PDF senza citazioni forzate.

    Problemi Comuni

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

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

    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 esempio semplice usando 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. Tramite un file_id dall'API Files

    Opzione 1: Documento PDF basato su URL

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

    Shell
     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-sonnet-4-5",
         "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": "Quali sono i risultati chiave in questo documento?"
             }]
         }]
     }'
    Python
    import anthropic
    
    client = anthropic.Anthropic()
    message = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5",
        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": "Quali sono i risultati chiave in questo documento?"
                    }
                ]
            }
        ],
    )
    
    print(message.content)
    TypeScript
    import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';
    
    const anthropic = new Anthropic();
    
    async function main() {
      const response = await anthropic.messages.create({
        model: 'claude-sonnet-4-5',
        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: 'Quali sono i risultati chiave in questo documento?',
              },
            ],
          },
        ],
      });
      
      console.log(response);
    }
    
    main();
    Java
    import java.util.List;
    
    import com.anthropic.client.AnthropicClient;
    import com.anthropic.client.okhttp.AnthropicOkHttpClient;
    import com.anthropic.models.messages.MessageCreateParams;
    import com.anthropic.models.messages.*;
    
    public class PdfExample {
        public static void main(String[] args) {
            AnthropicClient client = AnthropicOkHttpClient.fromEnv();
    
            // Create document block with URL
            DocumentBlockParam documentParam = DocumentBlockParam.builder()
                    .urlPdfSource("https://assets.anthropic.com/m/1cd9d098ac3e6467/original/Claude-3-Model-Card-October-Addendum.pdf")
                    .build();
    
            // Create a message with document and text content blocks
            MessageCreateParams params = MessageCreateParams.builder()
                    .model(Model.CLAUDE_OPUS_4_20250514)
                    .maxTokens(1024)
                    .addUserMessageOfBlockParams(
                            List.of(
    ContentBlockParam.ofDocument(documentParam),
    ContentBlockParam.ofText(
    TextBlockParam.builder()
    .text("Quali sono i risultati chiave in questo documento?")
    .build()
    )
                            )
                    )
                    .build();
    
            Message message = client.messages().create(params);
            System.out.println(message.content());
        }
    }

    Opzione 2: Documento PDF codificato in Base64

    Se devi inviare PDF dal tuo sistema locale o quando un URL non è disponibile:

    # Metodo 1: Recupera e codifica 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
    
    # Metodo 2: Codifica un file PDF locale
    # base64 document.pdf | tr -d '\n' > pdf_base64.txt
    
    # Crea un file di richiesta JSON usando il contenuto di pdf_base64.txt
    jq -n --rawfile PDF_BASE64 pdf_base64.txt '{
        "model": "claude-sonnet-4-5",
        "max_tokens": 1024,
        "messages": [{
            "role": "user",
            "content": [{
                "type": "document",
                "source": {
                    "type": "base64",
                    "media_type": "application/pdf",
                    "data": $PDF_BASE64
                }
            },
            {
                "type": "text",
                "text": "Quali sono i risultati chiave in questo documento?"
            }]
        }]
    }' > request.json
    
    # Invia la richiesta API usando 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

    Opzione 3: API Files

    Per PDF che userai ripetutamente, o quando vuoi evitare il sovraccarico di codifica, usa l'API Files:

    # Prima, carica il tuo PDF nell'API Files
    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]"
    
    # Poi usa il file_id restituito nel tuo messaggio
    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-sonnet-4-5", 
        "max_tokens": 1024,
        "messages": [{
          "role": "user",
          "content": [{
            "type": "document",
            "source": {
              "type": "file",
              "file_id": "file_abc123"
            }
          },
          {
            "type": "text",
            "text": "Quali sono i risultati chiave in questo documento?"
          }]
        }]
      }'

    Come funziona il supporto PDF

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

    1. 1

      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.
    2. 2

      Claude analizza sia il testo che le immagini per comprendere meglio il documento.

      • I documenti sono forniti come combinazione di testo e immagini per l'analisi.
      • Questo permette agli utenti di chiedere approfondimenti sugli elementi visivi di un PDF, come grafici, diagrammi e altri contenuti non testuali.
    3. 3

      Claude risponde, facendo riferimento ai contenuti del PDF se pertinente.

      Claude può fare riferimento sia al contenuto testuale che visivo quando risponde. Puoi migliorare ulteriormente le prestazioni integrando il supporto PDF con:

      • Prompt caching: Per migliorare le prestazioni per analisi ripetute.
      • Elaborazione batch: Per elaborazione di documenti ad alto volume.
      • Uso di strumenti: Per estrarre informazioni specifiche dai documenti da utilizzare come input per strumenti.

    Stima i tuoi costi

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

    • Costi token testo: Ogni pagina utilizza tipicamente 1.500-3.000 token per pagina a seconda della densità del contenuto. Si applica il prezzo API standard senza costi aggiuntivi per PDF.
    • Costi token immagine: Poiché ogni pagina viene convertita in un'immagine, si applicano gli stessi calcoli di costo 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 migliori pratiche per risultati ottimali:

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

    Scala la tua implementazione

    Per elaborazione ad alto volume, considera questi approcci:

    Usa il prompt caching

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

    # Crea un file di richiesta JSON usando il contenuto di pdf_base64.txt
    jq -n --rawfile PDF_BASE64 pdf_base64.txt '{
        "model": "claude-sonnet-4-5",
        "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": "Quale modello ha i tassi di vittoria di preferenza umana più alti in ogni caso d'uso?"
            }]
        }]
    }' > request.json
    
    # Poi effettua la chiamata API usando 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

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

    # Crea un file di richiesta JSON usando il contenuto di pdf_base64.txt
    jq -n --rawfile PDF_BASE64 pdf_base64.txt '
    {
      "requests": [
          {
              "custom_id": "my-first-request",
              "params": {
                  "model": "claude-sonnet-4-5",
                  "max_tokens": 1024,
                  "messages": [
                    {
                        "role": "user",
                        "content": [
                            {
                                "type": "document",
                                "source": {
     "type": "base64",
     "media_type": "application/pdf",
     "data": $PDF_BASE64
                                }
                            },
                            {
                                "type": "text",
                                "text": "Quale modello ha i tassi di vittoria di preferenza umana più alti in ogni caso d\'uso?"
                            }
                        ]
                    }
                  ]
              }
          },
          {
              "custom_id": "my-second-request",
              "params": {
                  "model": "claude-sonnet-4-5",
                  "max_tokens": 1024,
                  "messages": [
                    {
                        "role": "user",
                        "content": [
                            {
                                "type": "document",
                                "source": {
     "type": "base64",
     "media_type": "application/pdf",
     "data": $PDF_BASE64
                                }
                            },
                            {
                                "type": "text",
                                "text": "Estrai 5 approfondimenti chiave da questo documento."
                            }
                        ]
                    }
                  ]
              }
          }
      ]
    }
    ' > request.json
    
    # Poi effettua la chiamata API usando 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

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

    Visualizza riferimento API

    Vedi la documentazione API completa per il supporto PDF.

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