Suporte a PDF

Você pode perguntar ao Claude sobre qualquer texto, imagens, gráficos e tabelas em PDFs que você fornecer. Alguns exemplos de casos de uso:

• Analisar relatórios financeiros e compreender gráficos/tabelas
• Extrair informações importantes de documentos jurídicos
• Assistência de tradução para documentos
• Converter informações de documentos em formatos estruturados

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Antes de começar

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Verifique os requisitos de PDF

Claude funciona com qualquer PDF padrão. Certifique-se de que o tamanho da sua requisição atenda a estes requisitos:

Ambos os limites se aplicam a todo o payload da requisição, incluindo qualquer outro conteúdo enviado junto com os PDFs. Para PDFs grandes, considere fazer upload com a Files API e referenciar por file_id para manter os payloads de requisição pequenos.

Como o suporte a PDF depende das capacidades de visão do Claude, ele está sujeito às mesmas limitações e considerações que outras tarefas de visão.

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Plataformas e modelos suportados

O suporte a PDF está disponível na Claude API, Claude Platform on AWS, Amazon Bedrock (consulte Suporte a PDF no Amazon Bedrock), Vertex AI e Microsoft Foundry. Todos os modelos ativos suportam processamento de PDF.

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Suporte a PDF no Amazon Bedrock

Ao usar o suporte a PDF através da Converse API do Bedrock, existem dois modos distintos de processamento de documentos:

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Modos de processamento de documentos

1. Converse Document Chat (Modo original - Apenas extração de texto)

   • Fornece extração básica de texto de PDFs
   • Não consegue analisar imagens, gráficos ou layouts visuais dentro de PDFs
   • Usa aproximadamente 1.000 tokens para um PDF de 3 páginas
   • Usado automaticamente quando citações não estão habilitadas

2. Claude PDF Chat (Novo modo - Compreensão visual completa)

   • Fornece análise visual completa de PDFs
   • Pode compreender e analisar gráficos, diagramas, imagens e layouts visuais
   • Processa cada página como texto e imagem para compreensão abrangente
   • Usa aproximadamente 7.000 tokens para um PDF de 3 páginas
   • Requer que citações estejam habilitadas na Converse API

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Principais limitações

• Converse API: A análise visual de PDF requer que citações estejam habilitadas. Atualmente não há opção para usar análise visual sem citações (diferentemente da InvokeModel API).
• InvokeModel API: Fornece controle total sobre o processamento de PDF sem citações forçadas.

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Problemas comuns

Se o Claude não estiver vendo imagens ou gráficos em seus PDFs ao usar a Converse API, você provavelmente precisa habilitar a flag de citações. Sem ela, a Converse recorre apenas à extração básica de texto.

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Processe PDFs com Claude

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Envie sua primeira requisição de PDF

Vamos começar com um exemplo simples usando a Messages API. Você pode fornecer PDFs ao Claude de três maneiras:

1. Como uma referência de URL para um PDF hospedado online
2. Como um PDF codificado em base64 em blocos de conteúdo document
3. Por um file_id da Files API

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Opção 1: Documento PDF baseado em URL

A abordagem mais simples é referenciar um PDF diretamente de uma URL:

client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    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)

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Opção 2: Documento PDF codificado em base64

Se você precisar enviar PDFs do seu sistema local ou quando uma URL não estiver disponível:

import base64
import httpx

# Primeiro, carregue e codifique o PDF
pdf_url = "https://assets.anthropic.com/m/1cd9d098ac3e6467/original/Claude-3-Model-Card-October-Addendum.pdf"
pdf_data = base64.standard_b64encode(httpx.get(pdf_url).content).decode("utf-8")

# Alternativa: carregar de um arquivo local
# with open("document.pdf", "rb") as f:
#     pdf_data = base64.standard_b64encode(f.read()).decode("utf-8")

# Envie para o Claude usando codificação base64
client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    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)

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Opção 3: Files API

Para PDFs que você usará repetidamente, ou quando quiser evitar a sobrecarga de codificação, use a Files API:

client = anthropic.Anthropic()

# Faça upload do arquivo PDF
with open("document.pdf", "rb") as f:
    file_upload = client.beta.files.upload(file=("document.pdf", f, "application/pdf"))

# Use o arquivo enviado em uma mensagem
message = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    betas=["files-api-2025-04-14"],
    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)

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Como funciona o suporte a PDF

Quando você envia um PDF para o Claude, as seguintes etapas ocorrem:

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Estime seus custos

A contagem de tokens de um arquivo PDF depende do total de texto extraído do documento, bem como do número de páginas:

• Custos de tokens de texto: Cada página normalmente usa de 1.500 a 3.000 tokens por página, dependendo da densidade do conteúdo. A precificação padrão da API se aplica sem taxas adicionais de PDF.
• Custos de tokens de imagem: Como cada página é convertida em uma imagem, os mesmos cálculos de custo baseados em imagem são aplicados.

Você pode usar a contagem de tokens para estimar custos para seus PDFs específicos.

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Otimize o processamento de PDF

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Melhore o desempenho

Siga estas práticas recomendadas para obter resultados ideais:

• Coloque PDFs antes do texto em suas requisições
• Use fontes padrão
• Certifique-se de que o texto esteja claro e legível
• Rotacione as páginas para a orientação vertical correta
• Use números de página lógicos (do visualizador de PDF) nos prompts
• Divida PDFs grandes em partes quando necessário
• Habilite o cache de prompt para análises repetidas

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Escale sua implementação

Para processamento de alto volume, considere estas abordagens:

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Use cache de prompt

Armazene PDFs em cache para melhorar o desempenho em consultas repetidas:

client = anthropic.Anthropic()
# ...
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "document",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": "application/pdf",
                        "data": pdf_data,
                    },
                    "cache_control": {"type": "ephemeral"},
                },
                {"type": "text", "text": "Analyze this document."},
            ],
        }
    ],
)

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Processe lotes de documentos

Use a Message Batches API para fluxos de trabalho de alto volume:

client = anthropic.Anthropic()
# ...
message_batch = client.messages.batches.create(
    requests=[
        {
            "custom_id": "doc1",
            "params": {
                "model": "claude-opus-4-8",
                "max_tokens": 1024,
                "messages": [
                    {
                        "role": "user",
                        "content": [
                            {
                                "type": "document",
                                "source": {
                                    "type": "base64",
                                    "media_type": "application/pdf",
                                    "data": pdf_data,
                                },
                            },
                            {"type": "text", "text": "Summarize this document."},
                        ],
                    }
                ],
            },
        }
    ]
)

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Próximos passos