提供されたPDF内のテキスト、画像、チャート、表について、Claudeに質問できるようになりました。使用例の一部:
Claudeは標準的なPDFで動作します。ただし、PDFサポートを使用する際は、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 | 32MB |
| リクエストあたりの最大ページ数 | 100 |
| フォーマット | 標準PDF(パスワード/暗号化なし) |
両方の制限は、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ることにご注意ください。
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と考慮事項が適用されます。
PDFサポートは現在、直接API アクセスとGoogle Vertex AIを通じてサポートされています。すべてのアクティブモデルがPDF処理をサポートしています。
PDFサポートは以下の考慮事項とともに、Amazon Bedrockで利用可能になりました:
Amazon Bedrockの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:
重要: Converse APIでClaudeの完全な視覚的PDF理解機能にアクセスするには、引用を有効にする必要があります。引用を有効にしないと、APIは基本的なテキスト抽出のみにフォールバックします。引用の使用について詳しく学んでください。
Converse Document Chat(元のモード - テキスト抽出のみ)
Claude PDF Chat(新しいモード - 完全な視覚的理解)
Converse APIを使用している際に、顧客がClaudeがPDF内の画像やチャートを見ていないと報告する場合、引用フラグを有効にする必要がある可能性があります。引用フラグがないと、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。
これはConverse APIの既知の制約であり、対処に取り組んでいます。引用なしで視覚的PDF分析が必要なアプリケーションの場合は、代わりにInvokeModel APIの使用を検討してください。
.csv、.xlsx、.docx、.md、.txtファイルなどのPDF以外のファイルについては、他のファイル形式の使用をご覧ください。
Messages APIを使用したシンプルな例から始めましょう。Claudeに3つの方法でPDFを提供できます:
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file_idによって最もシンプルなアプローチは、URLから直接PDFを参照することです:
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": "What are the key findings in this document?"
}]
}]
}'ローカルシステムからPDFを送信する必要がある場合や、URLが利用できない場合:
# 方法1: リモートPDFを取得してエンコードする
curl -s "https://assets.anthropic.com/m/1cd9d098ac3e6467/original/Claude-3-Model-Card-October-Addendum.pdf" | base64 | tr -d '\n' > pdf_base64.txt
# 方法2: ローカルPDFファイルをエンコードする
# base64 document.pdf | tr -d '\n' > pdf_base64.txt
# pdf_base64.txtの内容を使用してJSONリクエストファイルを作成する
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": "What are the key findings in this document?"
}]
}]
}' > request.json
# JSONファイルを使用してAPIリクエストを送信する
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繰り返し使用するPDFや、エンコーディング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:
# まず、PDFをFiles APIにアップロードする
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]"
# 次に、返されたfile_idをメッセージで使用する
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": "What are the key findings in this document?"
}]
}]
}'PDFをClaudeに送信すると、以下のステップが実行されます:
システムがドキュメントの内容を抽出します。
Claudeはテキストと画像の両方を分析して、ドキュメントをより良く理解します。
Claudeは関連する場合、PDFの内容を参照して応答します。
Claudeは応答する際に、テキストと視覚的コンテンツの両方を参照できます。以下と統合することで、パフォーマンスをさらに向上させることができます:
PDFファイルのトークン数は、ドキュメントから抽出された総テキストとページ数に依存します:
トークンカウントを使用して、特定のPDFのコストを見積もることができます。
最適な結果を得るために、以下のベストプラクティスに従ってください:
大量処理の場合、以下のアプローチを検討してください:
繰り返しクエリのパフォーマンスを向上させるためにPDFをキャッシュする:
# pdf_base64.txtの内容を使用してJSONリクエストファイルを作成する
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": "Which model has the highest human preference win rates across each use-case?"
}]
}]
}' > request.json
# 次にJSONファイルを使用してAPI呼び出しを行う
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大量ワークフローにはMessage Batches APIを使用する:
# pdf_base64.txtの内容を使用してJSONリクエストファイルを作成する
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": "Which model has the highest human preference win rates across each use-case?"
}
]
}
]
}
},
{
"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": "Extract 5 key insights from this document."
}
]
}
]
}
}
]
}
' > request.json
# 次にJSONファイルを使用してAPI呼び出しを行う
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