ツール

Webフェッチツール

Webフェッチツールを使用してClaudeが指定されたWebページとPDFドキュメントから完全なコンテンツを取得できます

Webフェッチツールを使用すると、Claudeが指定されたWebページとPDFドキュメントから完全なコンテンツを取得できます。

Webフェッチツールは現在ベータ版です。これを有効にするには、APIリクエストでベータヘッダー web-fetch-2025-09-10 を使用してください。

このフォームを使用して、モデルレスポンスの品質、API自体、またはドキュメントの品質に関するフィードバックを提供してください。

Claudeが信頼できない入力を機密データと一緒に処理する環境でWebフェッチツールを有効にすると、データ流出のリスクが生じます。このツールは信頼できる環境でのみ使用するか、機密でないデータを処理する場合のみ使用することをお勧めします。

流出リスクを最小化するため、Claudeは動的にURLを構築することは許可されていません。Claudeは、ユーザーによって明示的に提供されたURL、または以前のWeb検索またはWebフェッチ結果から得られたURLのみをフェッチできます。ただし、このツールを使用する際に慎重に検討すべき残存リスクがあります。

データ流出が懸念される場合は、以下を検討してください：

Webフェッチツールを完全に無効にする
max_uses パラメータを使用してリクエスト数を制限する
allowed_domains パラメータを使用して既知の安全なドメインに制限する

サポートされているモデル

Webフェッチは以下で利用可能です：

Claude Sonnet 4.5 (claude-sonnet-4-5-20250929)
Claude Sonnet 4 (claude-sonnet-4-20250514)
Claude Sonnet 3.7 (廃止予定) (claude-3-7-sonnet-20250219)
Claude Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5-20251001)
Claude Haiku 3.5 (claude-3-5-haiku-latest)
Claude Opus 4.5 (claude-opus-4-5-20251101)
Claude Opus 4.1 (claude-opus-4-1-20250805)
Claude Opus 4 (claude-opus-4-20250514)

Webフェッチの仕組み

APIリクエストにWebフェッチツールを追加すると：

Claudeはプロンプトと利用可能なURLに基づいてコンテンツをフェッチするかどうかを決定します。
APIは指定されたURLから完全なテキストコンテンツを取得します。
PDFの場合、自動テキスト抽出が実行されます。
Claudeはフェッチされたコンテンツを分析し、オプションの引用付きレスポンスを提供します。

Webフェッチツールは現在、Javascriptで動的にレンダリングされるWebサイトをサポートしていません。

Webフェッチの使用方法

APIリクエストにWebフェッチツールを提供します：

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
    --header "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
    --header "anthropic-version: 2023-06-01" \
    --header "anthropic-beta: web-fetch-2025-09-10" \
    --header "content-type: application/json" \
    --data '{
        "model": "claude-sonnet-4-5",
        "max_tokens": 1024,
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Please analyze the content at https://example.com/article"
            }
        ],
        "tools": [{
            "type": "web_fetch_20250910",
            "name": "web_fetch",
            "max_uses": 5
        }]
    }'

ツール定義

Webフェッチツールは以下のパラメータをサポートしています：

JSON

{
  "type": "web_fetch_20250910",
  "name": "web_fetch",

  // オプション：リクエストごとのフェッチ数を制限
  "max_uses": 10,

  // オプション：これらのドメインからのみフェッチ
  "allowed_domains": ["example.com", "docs.example.com"],

  // オプション：これらのドメインからはフェッチしない
  "blocked_domains": ["private.example.com"],

  // オプション：フェッチされたコンテンツの引用を有効にする
  "citations": {
    "enabled": true
  },

  // オプション：最大コンテンツ長（トークン単位）
  "max_content_tokens": 100000
}

Max uses

max_uses パラメータはWebフェッチの実行数を制限します。Claudeが許可されたフェッチ数を超えてフェッチしようとした場合、web_fetch_tool_result は max_uses_exceeded エラーコードを持つエラーになります。現在、デフォルト制限はありません。

ドメインフィルタリング

ドメインフィルタを使用する場合：

ドメインはHTTP/HTTPSスキームを含めないでください（https://example.com の代わりに example.com を使用）
サブドメインは自動的に含まれます（example.com は docs.example.com をカバー）
サブパスがサポートされています（example.com/blog）
同じリクエストで allowed_domains または blocked_domains のいずれかを使用できますが、両方は使用できません。

ドメイン名のUnicode文字は、異なるスクリプトの視覚的に類似した文字がドメインフィルタをバイパスできるホモグラフ攻撃を通じてセキュリティの脆弱性を作成する可能性があることに注意してください。たとえば、аmazon.com（キリル文字の「а」を使用）は amazon.com と同じに見えるかもしれませんが、異なるドメインを表します。

ドメイン許可/ブロックリストを設定する場合：

可能な限りASCIーのみのドメイン名を使用してください
URLパーサーがUnicode正規化を異なる方法で処理する可能性があることを考慮してください
潜在的なホモグラフ変動でドメインフィルタをテストしてください
疑わしいUnicode文字がないかドメイン設定を定期的に監査してください

コンテンツ制限

max_content_tokens パラメータは、コンテキストに含まれるコンテンツの量を制限します。フェッチされたコンテンツがこの制限を超える場合、切り詰められます。これは大きなドキュメントをフェッチする際のトークン使用量を制御するのに役立ちます。

max_content_tokens パラメータの制限は概算です。実際に使用される入力トークン数は少量異なる場合があります。

引用

Web検索では引用が常に有効になっていますが、Webフェッチでは引用はオプションです。"citations": {"enabled": true} を設定して、Claudeがフェッチされたドキュメントから特定の段落を引用できるようにします。

APIの出力をエンドユーザーに直接表示する場合、元のソースへの引用を含める必要があります。APIの出力を修正する場合（再処理や独自のマテリアルとの組み合わせを含む）、法務チームとの相談に基づいて適切に引用を表示してください。

レスポンス

以下はレスポンス構造の例です：

{
  "role": "assistant",
  "content": [
    // 1. Claudeのフェッチ決定
    {
      "type": "text",
      "text": "I'll fetch the content from the article to analyze it."
    },
    // 2. フェッチリクエスト
    {
      "type": "server_tool_use",
      "id": "srvtoolu_01234567890abcdef",
      "name": "web_fetch",
      "input": {
        "url": "https://example.com/article"
      }
    },
    // 3. フェッチ結果
    {
      "type": "web_fetch_tool_result",
      "tool_use_id": "srvtoolu_01234567890abcdef",
      "content": {
        "type": "web_fetch_result",
        "url": "https://example.com/article",
        "content": {
          "type": "document",
          "source": {
            "type": "text",
            "media_type": "text/plain",
            "data": "Full text content of the article..."
          },
          "title": "Article Title",
          "citations": {"enabled": true}
        },
        "retrieved_at": "2025-08-25T10:30:00Z"
      }
    },
    // 4. Claudeの分析（引用が有効な場合）
    {
      "text": "Based on the article, ",
      "type": "text"
    },
    {
      "text": "the main argument presented is that artificial intelligence will transform healthcare",
      "type": "text",
      "citations": [
        {
          "type": "char_location",
          "document_index": 0,
          "document_title": "Article Title",
          "start_char_index": 1234,
          "end_char_index": 1456,
          "cited_text": "Artificial intelligence is poised to revolutionize healthcare delivery..."
        }
      ]
    }
  ],
  "id": "msg_a930390d3a",
  "usage": {
    "input_tokens": 25039,
    "output_tokens": 931,
    "server_tool_use": {
      "web_fetch_requests": 1
    }
  },
  "stop_reason": "end_turn"
}

フェッチ結果

フェッチ結果には以下が含まれます：

url：フェッチされたURL
content：フェッチされたコンテンツを含むドキュメントブロック
retrieved_at：コンテンツが取得されたときのタイムスタンプ

Webフェッチツールは結果をキャッシュしてパフォーマンスを向上させ、冗長なリクエストを削減します。これは、返されるコンテンツが常にURLで利用可能な最新バージョンであるとは限らないことを意味します。キャッシュ動作は自動的に管理され、異なるコンテンツタイプと使用パターンに対して最適化するために時間とともに変更される可能性があります。

PDFドキュメントの場合、コンテンツはBase64エンコードされたデータとして返されます：

{
  "type": "web_fetch_tool_result",
  "tool_use_id": "srvtoolu_02",
  "content": {
    "type": "web_fetch_result",
    "url": "https://example.com/paper.pdf",
    "content": {
      "type": "document",
      "source": {
        "type": "base64",
        "media_type": "application/pdf",
        "data": "JVBERi0xLjQKJcOkw7zDtsOfCjIgMCBvYmo..."
      },
      "citations": {"enabled": true}
    },
    "retrieved_at": "2025-08-25T10:30:02Z"
  }
}

エラー

Webフェッチツールがエラーに遭遇した場合、Claude APIは200（成功）レスポンスを返し、エラーはレスポンスボディで表現されます：

{
  "type": "web_fetch_tool_result",
  "tool_use_id": "srvtoolu_a93jad",
  "content": {
    "type": "web_fetch_tool_error",
    "error_code": "url_not_accessible"
  }
}

これらは可能なエラーコードです：

invalid_input：無効なURL形式
url_too_long：URLが最大長（250文字）を超えている
url_not_allowed：URLがドメインフィルタリングルールとモデル制限によってブロックされている
url_not_accessible：コンテンツのフェッチに失敗した（HTTPエラー）
too_many_requests：レート制限を超えた
unsupported_content_type：サポートされていないコンテンツタイプ（テキストとPDFのみ）
max_uses_exceeded：最大Webフェッチツール使用数を超えた
unavailable：内部エラーが発生した

URL検証

セキュリティ上の理由から、Webフェッチツールは会話コンテキストに以前表示されたURLのみをフェッチできます。これには以下が含まれます：

ユーザーメッセージ内のURL
クライアント側ツール結果内のURL
以前のWeb検索またはWebフェッチ結果からのURL

ツールは、Claudeが生成した任意のURLやコンテナベースのサーバーツール（コード実行、Bashなど）からのURLをフェッチできません。

検索とフェッチの組み合わせ

WebフェッチはシームレスにWeb検索と連携して、包括的な情報収集を行います：

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Find recent articles about quantum computing and analyze the most relevant one in detail"
        }
    ],
    tools=[
        {
            "type": "web_search_20250305",
            "name": "web_search",
            "max_uses": 3
        },
        {
            "type": "web_fetch_20250910",
            "name": "web_fetch",
            "max_uses": 5,
            "citations": {"enabled": True}
        }
    ],
    extra_headers={
        "anthropic-beta": "web-fetch-2025-09-10"
    }
)

このワークフローでは、Claudeは以下を実行します：

Web検索を使用して関連記事を検索する
最も有望な結果を選択する
Webフェッチを使用して完全なコンテンツを取得する
引用付きの詳細な分析を提供する

プロンプトキャッシング

Webフェッチはプロンプトキャッシングと連携します。プロンプトキャッシングを有効にするには、リクエストに cache_control ブレークポイントを追加します。キャッシュされたフェッチ結果は会話ターン全体で再利用できます。

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# Webフェッチを使用した最初のリクエスト
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": "Analyze this research paper: https://arxiv.org/abs/2024.12345"
    }
]

response1 = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    messages=messages,
    tools=[{
        "type": "web_fetch_20250910",
        "name": "web_fetch"
    }],
    extra_headers={
        "anthropic-beta": "web-fetch-2025-09-10"
    }
)

# Claudeのレスポンスを会話に追加
messages.append({
    "role": "assistant",
    "content": response1.content
})

# キャッシュブレークポイント付きの2番目のリクエスト
messages.append({
    "role": "user",
    "content": "What methodology does the paper use?",
    "cache_control": {"type": "ephemeral"}
})

response2 = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    messages=messages,
    tools=[{
        "type": "web_fetch_20250910",
        "name": "web_fetch"
    }],
    extra_headers={
        "anthropic-beta": "web-fetch-2025-09-10"
    }
)

# 2番目のレスポンスはキャッシュされたフェッチ結果から利益を得ます
print(f"Cache read tokens: {response2.usage.get('cache_read_input_tokens', 0)}")

ストリーミング

ストリーミングが有効な場合、フェッチイベントはストリームの一部であり、コンテンツ取得中に一時停止します：

event: message_start
data: {"type": "message_start", "message": {"id": "msg_abc123", "type": "message"}}

event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 0, "content_block": {"type": "text", "text": ""}}

// Claudeのフェッチ決定

event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 1, "content_block": {"type": "server_tool_use", "id": "srvtoolu_xyz789", "name": "web_fetch"}}

// フェッチURLがストリーム
event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 1, "delta": {"type": "input_json_delta", "partial_json": "{\"url\":\"https://example.com/article\"}"}}

// フェッチ実行中に一時停止

// フェッチ結果がストリーム
event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 2, "content_block": {"type": "web_fetch_tool_result", "tool_use_id": "srvtoolu_xyz789", "content": {"type": "web_fetch_result", "url": "https://example.com/article", "content": {"type": "document", "source": {"type": "text", "media_type": "text/plain", "data": "Article content..."}}}}}

// Claudeのレスポンスが続く...

バッチリクエスト

Messages Batches APIにWebフェッチツールを含めることができます。Messages Batches APIを通じたWebフェッチツール呼び出しは、通常のMessages APIリクエストと同じ価格です。

使用量と価格

Web fetch usage has no additional charges beyond standard token costs:

"usage": {
  "input_tokens": 25039,
  "output_tokens": 931,
  "cache_read_input_tokens": 0,
  "cache_creation_input_tokens": 0,
  "server_tool_use": {
    "web_fetch_requests": 1
  }
}

The web fetch tool is available on the Claude API at no additional cost. You only pay standard token costs for the fetched content that becomes part of your conversation context.

To protect against inadvertently fetching large content that would consume excessive tokens, use the max_content_tokens parameter to set appropriate limits based on your use case and budget considerations.

Example token usage for typical content:

Average web page (10KB): ~2,500 tokens
Large documentation page (100KB): ~25,000 tokens
Research paper PDF (500KB): ~125,000 tokens

ツール

Webフェッチツール

Webフェッチツールを使用してClaudeが指定されたWebページとPDFドキュメントから完全なコンテンツを取得できます

Webフェッチツールを使用すると、Claudeが指定されたWebページとPDFドキュメントから完全なコンテンツを取得できます。

Webフェッチツールは現在ベータ版です。これを有効にするには、APIリクエストでベータヘッダー web-fetch-2025-09-10 を使用してください。

このフォームを使用して、モデルレスポンスの品質、API自体、またはドキュメントの品質に関するフィードバックを提供してください。

データ流出が懸念される場合は、以下を検討してください：

Webフェッチツールを完全に無効にする
max_uses パラメータを使用してリクエスト数を制限する
allowed_domains パラメータを使用して既知の安全なドメインに制限する

サポートされているモデル

Webフェッチは以下で利用可能です：

Claude Sonnet 4.5 (claude-sonnet-4-5-20250929)
Claude Sonnet 4 (claude-sonnet-4-20250514)
Claude Sonnet 3.7 (廃止予定) (claude-3-7-sonnet-20250219)
Claude Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5-20251001)
Claude Haiku 3.5 (claude-3-5-haiku-latest)
Claude Opus 4.5 (claude-opus-4-5-20251101)
Claude Opus 4.1 (claude-opus-4-1-20250805)
Claude Opus 4 (claude-opus-4-20250514)

Webフェッチの仕組み

APIリクエストにWebフェッチツールを追加すると：

Claudeはプロンプトと利用可能なURLに基づいてコンテンツをフェッチするかどうかを決定します。
APIは指定されたURLから完全なテキストコンテンツを取得します。
PDFの場合、自動テキスト抽出が実行されます。
Claudeはフェッチされたコンテンツを分析し、オプションの引用付きレスポンスを提供します。

Webフェッチツールは現在、Javascriptで動的にレンダリングされるWebサイトをサポートしていません。

Webフェッチの使用方法

APIリクエストにWebフェッチツールを提供します：

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
    --header "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
    --header "anthropic-version: 2023-06-01" \
    --header "anthropic-beta: web-fetch-2025-09-10" \
    --header "content-type: application/json" \
    --data '{
        "model": "claude-sonnet-4-5",
        "max_tokens": 1024,
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Please analyze the content at https://example.com/article"
            }
        ],
        "tools": [{
            "type": "web_fetch_20250910",
            "name": "web_fetch",
            "max_uses": 5
        }]
    }'

ツール定義

Webフェッチツールは以下のパラメータをサポートしています：

JSON

{
  "type": "web_fetch_20250910",
  "name": "web_fetch",

  // オプション：リクエストごとのフェッチ数を制限
  "max_uses": 10,

  // オプション：これらのドメインからのみフェッチ
  "allowed_domains": ["example.com", "docs.example.com"],

  // オプション：これらのドメインからはフェッチしない
  "blocked_domains": ["private.example.com"],

  // オプション：フェッチされたコンテンツの引用を有効にする
  "citations": {
    "enabled": true
  },

  // オプション：最大コンテンツ長（トークン単位）
  "max_content_tokens": 100000
}

Max uses

ドメインフィルタリング

ドメインフィルタを使用する場合：

ドメインはHTTP/HTTPSスキームを含めないでください（https://example.com の代わりに example.com を使用）
サブドメインは自動的に含まれます（example.com は docs.example.com をカバー）
サブパスがサポートされています（example.com/blog）
同じリクエストで allowed_domains または blocked_domains のいずれかを使用できますが、両方は使用できません。

ドメイン許可/ブロックリストを設定する場合：

可能な限りASCIーのみのドメイン名を使用してください
URLパーサーがUnicode正規化を異なる方法で処理する可能性があることを考慮してください
潜在的なホモグラフ変動でドメインフィルタをテストしてください
疑わしいUnicode文字がないかドメイン設定を定期的に監査してください

コンテンツ制限

max_content_tokens パラメータの制限は概算です。実際に使用される入力トークン数は少量異なる場合があります。

引用

レスポンス

以下はレスポンス構造の例です：

{
  "role": "assistant",
  "content": [
    // 1. Claudeのフェッチ決定
    {
      "type": "text",
      "text": "I'll fetch the content from the article to analyze it."
    },
    // 2. フェッチリクエスト
    {
      "type": "server_tool_use",
      "id": "srvtoolu_01234567890abcdef",
      "name": "web_fetch",
      "input": {
        "url": "https://example.com/article"
      }
    },
    // 3. フェッチ結果
    {
      "type": "web_fetch_tool_result",
      "tool_use_id": "srvtoolu_01234567890abcdef",
      "content": {
        "type": "web_fetch_result",
        "url": "https://example.com/article",
        "content": {
          "type": "document",
          "source": {
            "type": "text",
            "media_type": "text/plain",
            "data": "Full text content of the article..."
          },
          "title": "Article Title",
          "citations": {"enabled": true}
        },
        "retrieved_at": "2025-08-25T10:30:00Z"
      }
    },
    // 4. Claudeの分析（引用が有効な場合）
    {
      "text": "Based on the article, ",
      "type": "text"
    },
    {
      "text": "the main argument presented is that artificial intelligence will transform healthcare",
      "type": "text",
      "citations": [
        {
          "type": "char_location",
          "document_index": 0,
          "document_title": "Article Title",
          "start_char_index": 1234,
          "end_char_index": 1456,
          "cited_text": "Artificial intelligence is poised to revolutionize healthcare delivery..."
        }
      ]
    }
  ],
  "id": "msg_a930390d3a",
  "usage": {
    "input_tokens": 25039,
    "output_tokens": 931,
    "server_tool_use": {
      "web_fetch_requests": 1
    }
  },
  "stop_reason": "end_turn"
}

フェッチ結果

フェッチ結果には以下が含まれます：

url：フェッチされたURL
content：フェッチされたコンテンツを含むドキュメントブロック
retrieved_at：コンテンツが取得されたときのタイムスタンプ

PDFドキュメントの場合、コンテンツはBase64エンコードされたデータとして返されます：

{
  "type": "web_fetch_tool_result",
  "tool_use_id": "srvtoolu_02",
  "content": {
    "type": "web_fetch_result",
    "url": "https://example.com/paper.pdf",
    "content": {
      "type": "document",
      "source": {
        "type": "base64",
        "media_type": "application/pdf",
        "data": "JVBERi0xLjQKJcOkw7zDtsOfCjIgMCBvYmo..."
      },
      "citations": {"enabled": true}
    },
    "retrieved_at": "2025-08-25T10:30:02Z"
  }
}

エラー

Webフェッチツールがエラーに遭遇した場合、Claude APIは200（成功）レスポンスを返し、エラーはレスポンスボディで表現されます：

{
  "type": "web_fetch_tool_result",
  "tool_use_id": "srvtoolu_a93jad",
  "content": {
    "type": "web_fetch_tool_error",
    "error_code": "url_not_accessible"
  }
}

これらは可能なエラーコードです：

invalid_input：無効なURL形式
url_too_long：URLが最大長（250文字）を超えている
url_not_allowed：URLがドメインフィルタリングルールとモデル制限によってブロックされている
url_not_accessible：コンテンツのフェッチに失敗した（HTTPエラー）
too_many_requests：レート制限を超えた
unsupported_content_type：サポートされていないコンテンツタイプ（テキストとPDFのみ）
max_uses_exceeded：最大Webフェッチツール使用数を超えた
unavailable：内部エラーが発生した

URL検証

セキュリティ上の理由から、Webフェッチツールは会話コンテキストに以前表示されたURLのみをフェッチできます。これには以下が含まれます：

ユーザーメッセージ内のURL
クライアント側ツール結果内のURL
以前のWeb検索またはWebフェッチ結果からのURL

ツールは、Claudeが生成した任意のURLやコンテナベースのサーバーツール（コード実行、Bashなど）からのURLをフェッチできません。

検索とフェッチの組み合わせ

WebフェッチはシームレスにWeb検索と連携して、包括的な情報収集を行います：

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Find recent articles about quantum computing and analyze the most relevant one in detail"
        }
    ],
    tools=[
        {
            "type": "web_search_20250305",
            "name": "web_search",
            "max_uses": 3
        },
        {
            "type": "web_fetch_20250910",
            "name": "web_fetch",
            "max_uses": 5,
            "citations": {"enabled": True}
        }
    ],
    extra_headers={
        "anthropic-beta": "web-fetch-2025-09-10"
    }
)

このワークフローでは、Claudeは以下を実行します：

Web検索を使用して関連記事を検索する
最も有望な結果を選択する
Webフェッチを使用して完全なコンテンツを取得する
引用付きの詳細な分析を提供する

プロンプトキャッシング

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# Webフェッチを使用した最初のリクエスト
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": "Analyze this research paper: https://arxiv.org/abs/2024.12345"
    }
]

response1 = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    messages=messages,
    tools=[{
        "type": "web_fetch_20250910",
        "name": "web_fetch"
    }],
    extra_headers={
        "anthropic-beta": "web-fetch-2025-09-10"
    }
)

# Claudeのレスポンスを会話に追加
messages.append({
    "role": "assistant",
    "content": response1.content
})

# キャッシュブレークポイント付きの2番目のリクエスト
messages.append({
    "role": "user",
    "content": "What methodology does the paper use?",
    "cache_control": {"type": "ephemeral"}
})

response2 = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    messages=messages,
    tools=[{
        "type": "web_fetch_20250910",
        "name": "web_fetch"
    }],
    extra_headers={
        "anthropic-beta": "web-fetch-2025-09-10"
    }
)

# 2番目のレスポンスはキャッシュされたフェッチ結果から利益を得ます
print(f"Cache read tokens: {response2.usage.get('cache_read_input_tokens', 0)}")

ストリーミング

ストリーミングが有効な場合、フェッチイベントはストリームの一部であり、コンテンツ取得中に一時停止します：

event: message_start
data: {"type": "message_start", "message": {"id": "msg_abc123", "type": "message"}}

event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 0, "content_block": {"type": "text", "text": ""}}

// Claudeのフェッチ決定

event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 1, "content_block": {"type": "server_tool_use", "id": "srvtoolu_xyz789", "name": "web_fetch"}}

// フェッチURLがストリーム
event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 1, "delta": {"type": "input_json_delta", "partial_json": "{\"url\":\"https://example.com/article\"}"}}

// フェッチ実行中に一時停止

// フェッチ結果がストリーム
event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 2, "content_block": {"type": "web_fetch_tool_result", "tool_use_id": "srvtoolu_xyz789", "content": {"type": "web_fetch_result", "url": "https://example.com/article", "content": {"type": "document", "source": {"type": "text", "media_type": "text/plain", "data": "Article content..."}}}}}

// Claudeのレスポンスが続く...

バッチリクエスト

使用量と価格

Web fetch usage has no additional charges beyond standard token costs:

"usage": {
  "input_tokens": 25039,
  "output_tokens": 931,
  "cache_read_input_tokens": 0,
  "cache_creation_input_tokens": 0,
  "server_tool_use": {
    "web_fetch_requests": 1
  }
}

The web fetch tool is available on the Claude API at no additional cost. You only pay standard token costs for the fetched content that becomes part of your conversation context.

Example token usage for typical content:

Average web page (10KB): ~2,500 tokens
Large documentation page (100KB): ~25,000 tokens
Research paper PDF (500KB): ~125,000 tokens