Messagesファイルの操作

PDFサポート

ClaudeでPDFを処理：ドキュメントからテキストを抽出し、チャートを分析し、視覚的なコンテンツを理解します。

提供したPDF内のあらゆるテキスト、画像、チャート、表についてClaudeに質問できます。ユースケースの例：

財務報告書の分析とチャート／表の理解
法的文書からの重要情報の抽出
ドキュメント翻訳の支援
ドキュメント情報の構造化フォーマットへの変換

始める前に

PDFの要件を確認する

Claudeはあらゆる標準的なPDFに対応しています。リクエストサイズが以下の要件を満たしていることを確認してください：

要件	制限
最大リクエストサイズ	32 MB（プラットフォームによって異なります）
リクエストあたりの最大ページ数	600（リクエストのコンテキストウィンドウが1Mトークン未満の場合は100）
フォーマット	標準PDF（パスワード／暗号化なし）

どちらの制限も、PDFと一緒に送信される他のコンテンツを含む、リクエストペイロード全体に適用されます。大きなPDFの場合は、Files APIでアップロードし、file_idで参照することでリクエストペイロードを小さく保つことを検討してください。

PDFサポートはClaudeのビジョン機能に依存しているため、他のビジョンタスクと同じ制限事項と考慮事項が適用されます。

サポートされているプラットフォームとモデル

すべてのアクティブなモデルがPDF処理をサポートしています。Amazon BedrockのConverse APIを通じたPDFサポートについては、Amazon BedrockのPDFサポートを参照してください。

Amazon BedrockのPDFサポート

Amazon Bedrock上のClaude（Opus 4.6以前）の一部であるConverse APIを通じてPDFサポートを使用する場合、2つの異なるドキュメント処理モードがあります：

ドキュメント処理モード

Converse Document Chat（従来のモード - テキスト抽出のみ）
- PDFからの基本的なテキスト抽出を提供します
- PDF内の画像、チャート、視覚的レイアウトを分析できません
- 3ページのPDFで約1,000トークンを使用します
- 引用が有効になっていない場合に自動的に使用されます
Claude PDF Chat（新しいモード - 完全な視覚的理解）
- PDFの完全な視覚的分析を提供します
- チャート、グラフ、画像、視覚的レイアウトを理解し分析できます
- 包括的な理解のために各ページをテキストと画像の両方として処理します
- 3ページのPDFで約7,000トークンを使用します
- Converse APIで引用を有効にする必要があります

主な制限事項

Converse API： 視覚的PDF分析には引用を有効にする必要があります。現在、引用なしで視覚的分析を使用するオプションはありません（InvokeModel APIとは異なります）。
InvokeModel API： 引用を強制されることなく、PDF処理を完全に制御できます。

よくある問題

Converse APIを使用している際にClaudeがPDF内の画像やチャートを認識しない場合は、引用フラグを有効にする必要がある可能性が高いです。これがないと、Converseは基本的なテキスト抽出のみにフォールバックします。

ClaudeでPDFを処理する

最初のPDFリクエストを送信する

Messages APIを使用した簡単な例から始めましょう。ClaudeにPDFを提供する方法は3つあります：

オンラインでホストされているPDFへのURL参照として
documentコンテンツブロック内のbase64エンコードされたPDFとして
Files APIのfile_idによって

オプション1：URLベースのPDFドキュメント

最も簡単な方法は、URLからPDFを直接参照することです：

client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-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": "What are the key findings in this document?"},
            ],
        }
    ],
)

print(message.content)

レスポンスは、Claudeの分析をcontent内のテキストブロックとして返し、トークン消費量をusageに含めます：

Output

{
  "id": "msg_01Hfp8YuFjQ55VgWbpdHDehB",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "model": "claude-opus-5",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "This document is an addendum to the Claude 3 model card, reporting updated evaluation results. The key findings include..."
    }
  ],
  "stop_reason": "end_turn",
  "usage": {
    "input_tokens": 45000,
    "output_tokens": 300
  }
}

オプション2：base64エンコードされたPDFドキュメント

ローカルシステムからPDFを送信する必要がある場合、またはURLが利用できない場合：

import base64
import httpx2

# まず、PDFを読み込んでエンコードします
pdf_url = "https://assets.anthropic.com/m/1cd9d098ac3e6467/original/Claude-3-Model-Card-October-Addendum.pdf"
pdf_data = base64.standard_b64encode(
    httpx2.get(pdf_url, follow_redirects=True).content
).decode("utf-8")

# 別の方法: ローカルファイルから読み込む
# with open("document.pdf", "rb") as f:
#     pdf_data = base64.standard_b64encode(f.read()).decode("utf-8")

# base64エンコーディングを使用してClaudeに送信します
client = anthropic.Anthropic()
message = 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_data,
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "What are the key findings in this document?"},
            ],
        }
    ],
)

print(message.content)

オプション3：Files API

繰り返し使用するPDFの場合、またはエンコードのオーバーヘッドを避けたい場合は、Files APIを使用してください：

client = anthropic.Anthropic()

# PDFファイルをアップロードする
with open("/path/to/document.pdf", "rb") as f:
    file_upload = client.files.upload(file=("document.pdf", f, "application/pdf"))

# アップロードしたファイルをメッセージで使用する
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=1024,
    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)