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「zero data retention」（ゼロデータ保持）、すなわちZDRがこの機能にどのように適用されるかについては、APIとデータ保持を参照してください。
Claudeはドキュメントに関する質問に回答する際に詳細な引用を提供でき、各応答の背後にあるソースを追跡および検証するのに役立ちます。
すべてのアクティブなモデルが引用をサポートしています。
引用機能に関するフィードバックや提案は、引用フィードバックフォームを使用して共有してください。
次の例は、Messages APIでプレーンテキストドキュメントに対して引用を有効にする方法を示しています。
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-opus-5",
max_tokens=1024,
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "document",
"source": {
"type": "text",
"media_type": "text/plain",
"data": "The grass is green. The sky is blue.",
},
"title": "My Document",
"context": "This is a trustworthy document.",
"citations": {"enabled": True},
},
{"type": "text", "text": "What color is the grass and sky?"},
],
}
],
)
print(response)プロンプトベースのアプローチとの比較
Claudeにソースを引用するようプロンプトで指示する方法と比較して、引用機能には次の利点があります。
cited_textは出力トークンにカウントされないため、コスト削減が期待できます。cited_textを直接抽出するため、引用には提供されたドキュメントへの有効なポインタが含まれることが保証されます。次の手順で引用をClaudeと統合します。
ドキュメントを提供し、引用を有効にする
ドキュメントが処理される
Claudeが引用付きの応答を提供する
自動チャンク化とカスタムコンテンツの比較
デフォルトでは、プレーンテキストとPDFドキュメントは自動的に文単位にチャンク化されます。引用の粒度をより細かく制御する必要がある場合（たとえば、箇条書きやトランスクリプトの場合）は、代わりにカスタムコンテンツドキュメントを使用してください。詳細については、ドキュメントの種類を参照してください。
たとえば、ClaudeにRAGチャンクから特定の文を引用させたい場合は、各RAGチャンクをプレーンテキストドキュメントに入れる必要があります。そうではなく、それ以上のチャンク化を行いたくない場合や、追加のチャンク化をカスタマイズしたい場合は、RAGチャンクをカスタムコンテンツドキュメントに入れることができます。
sourceコンテンツ内にあるテキストは引用元にできます。titleとcontextはオプションのフィールドで、モデルに渡されますが、引用対象のコンテンツとしては使用されません。titleは長さに制限があるため、contextフィールドはドキュメントのメタデータをテキストまたは文字列化されたJSONとして保存するのに便利です。contentリストから0始まりで、終了インデックスは排他的です。cited_textフィールドは利便性のために提供されており、出力トークンにはカウントされません。cited_textは入力トークンにカウントされません。引用は、プロンプトキャッシング、トークンカウント、バッチ処理など、他のAPI機能と組み合わせて動作します。
引用と構造化出力は互換性がありません
引用は構造化出力と一緒に使用できません。ユーザーが提供したドキュメント（documentブロックまたはsearch_resultブロック）で引用を有効にし、かつoutput_config.formatパラメータ（または非推奨のoutput_formatパラメータ）も含めた場合、APIは400エラーを返します。
これは、引用がテキスト出力と引用ブロックを交互に配置する必要があり、構造化出力の厳密なJSONスキーマ制約と互換性がないためです。
引用とプロンプトキャッシングは効果的に併用できます。
応答で生成される引用ブロックを直接キャッシュすることはできませんが、それらが参照するソースドキュメントはキャッシュできます。パフォーマンスを最適化するには、トップレベルのドキュメントコンテンツブロックにcache_controlを適用してください。
client = anthropic.Anthropic()
# 長いドキュメントのコンテンツ(例:技術ドキュメント)
long_document = (
"This is a very long document with thousands of words..." + " ... " * 1000
) # Minimum cacheable length
response = client.messages.create(
model="claude-opus-5",
max_tokens=1024,
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "document",
"source": {
"type": "text",
"media_type": "text/plain",
"data": long_document,
},
"citations": {"enabled": True},
"cache_control": {
"type": "ephemeral"
}, # Cache the document content
},
{
"type": "text",
"text": "What does this document say about API features?",
},
],
}
],
)
print(response)この例では:
cache_controlを使用してキャッシュされます。引用では3種類のドキュメントがサポートされています。ドキュメントはメッセージ内で直接提供する（base64、テキスト、またはURL）か、Files APIを通じてアップロードしてfile_idで参照できます。
| 種類 | 最適な用途 | チャンク化 | 引用形式 |
|---|---|---|---|
| プレーンテキスト | シンプルなテキストドキュメント、散文 | 文単位 | 文字インデックス（0始まり） |
| テキストコンテンツを含むPDFファイル | 文単位 | ページ番号（1始まり） | |
| カスタムコンテンツ | リスト、トランスクリプト、特殊な書式、より細かい粒度の引用 | 追加のチャンク化なし | ブロックインデックス（0始まり） |
documentブロックがサポートしていないファイル形式（たとえば、.docxや.xlsx）については、ファイルをプレーンテキストに変換し、コンテンツをメッセージコンテンツに直接含めてください。.csvや.mdファイルなど、すでにプレーンテキストであるファイルは、明示的なtext/plainコンテンツタイプでアップロードすることもできます。他のファイル形式の取り扱いを参照してください。
プレーンテキストドキュメントは自動的に文単位にチャンク化されます。インラインで提供するか、file_idによる参照で提供できます。
このページの冒頭にある導入例は、すべてのSDKでの完全なプレーンテキストリクエストを示しています。ドキュメントブロックはtextソースを使用します。
{
"type": "document",
"source": {
"type": "text",
"media_type": "text/plain",
"data": "Plain text content..."
},
"title": "Document Title",
"context": "Context about the document that will not be cited from",
"citations": { "enabled": true }
}PDFドキュメントは、base64エンコードされたデータ、URL、またはfile_idとして提供できます。PDFのテキストは抽出され、文単位にチャンク化されます。画像の引用はまだサポートされていないため、ドキュメントのスキャンであり抽出可能なテキストを含まないPDFは引用できません。
client = anthropic.Anthropic()
pdf_base64 = base64.standard_b64encode(
pathlib.Path("/path/to/document.pdf").read_bytes()
).decode()
response = client.messages.create(
model="claude-opus-5",
max_tokens=1024,
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "document",
"source": {
"type": "base64",
"media_type": "application/pdf",
"data": pdf_base64,
},
"title": "Document Title",
"context": "Context about the document that will not be cited from",
"citations": {"enabled": True},
},
{"type": "text", "text": "Summarize this document."},
],
}
],
)
print(response)カスタムコンテンツドキュメントを使用すると、引用の粒度を制御できます。追加のチャンク化は行われず、提供されたコンテンツブロックに従ってチャンクがモデルに提供されます。
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-opus-5",
max_tokens=1024,
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "document",
"source": {
"type": "content",
"content": [
{"type": "text", "text": "First chunk"},
{"type": "text", "text": "Second chunk"},
],
},
"title": "Document Title",
"context": "Context about the document that will not be cited from",
"citations": {"enabled": True},
},
{"type": "text", "text": "Summarize this document."},
],
}
],
)
print(response)引用が有効になっている場合、応答には引用付きの複数のテキストブロックが含まれます。
{
"content": [
{"type": "text", "text": "According to the document, "},
{
"type": "text",
"text": "the grass is green",
"citations": [
{
"type": "char_location",
"cited_text": "The grass is green.",
"document_index": 0,
"document_title": "Example Document",
"start_char_index": 0,
"end_char_index": 20,
}
],
},
{"type": "text", "text": " and "},
{
"type": "text",
"text": "the sky is blue",
"citations": [
{
"type": "char_location",
"cited_text": "The sky is blue.",
"document_index": 0,
"document_title": "Example Document",
"start_char_index": 20,
"end_char_index": 36,
}
],
},
{
"type": "text",
"text": ". Information from page 5 states that ",
},
{
"type": "text",
"text": "water is essential",
"citations": [
{
"type": "page_location",
"cited_text": "Water is essential for life.",
"document_index": 1,
"document_title": "PDF Document",
"start_page_number": 5,
"end_page_number": 6,
}
],
},
{
"type": "text",
"text": ". The custom document mentions ",
},
{
"type": "text",
"text": "important findings",
"citations": [
{
"type": "content_block_location",
"cited_text": "These are important findings.",
"document_index": 2,
"document_title": "Custom Content Document",
"start_block_index": 0,
"end_block_index": 1,
}
],
},
]
}ストリーミング応答の場合、引用はcontent_block_deltaイベント内のcitations_deltaデルタタイプとして到着します。各デルタには、現在のtextコンテンツブロックのcitationsリストに追加する単一の引用が含まれます。
テキストデルタとともにcitations_deltaデルタタイプを処理し、ストリーミング中に引用付きの応答をレンダリングします。
RAGパイプラインからの検索結果を、組み込みの引用サポートを備えたファーストクラスのコンテンツブロックとして渡します。
ClaudeがPDFからテキストを抽出する方法と、ページベースの引用がソースファイルにどのようにマッピングされるかを学びます。
ドキュメントを一度アップロードし、複数の引用リクエストにわたってfile_idで参照します。
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