Поддержка PDF

Вы можете задавать Claude вопросы о любом тексте, изображениях, диаграммах и таблицах в предоставленных вами PDF-файлах. Некоторые примеры сценариев использования:

• Анализ финансовых отчётов и понимание диаграмм/таблиц
• Извлечение ключевой информации из юридических документов
• Помощь в переводе документов
• Преобразование информации из документов в структурированные форматы



Перед началом работы



Проверьте требования к PDF

Claude работает с любыми стандартными PDF-файлами. Убедитесь, что размер вашего запроса соответствует следующим требованиям:

Оба ограничения применяются ко всей полезной нагрузке запроса, включая любой другой контент, отправляемый вместе с PDF-файлами. Для больших PDF-файлов рассмотрите возможность загрузки через Files API и ссылки по file_id, чтобы сохранить небольшой размер полезной нагрузки запроса.

Поскольку поддержка PDF основана на возможностях зрения Claude, на неё распространяются те же ограничения и особенности, что и на другие задачи, связанные со зрением.



Поддерживаемые платформы и модели

Поддержка PDF доступна в Claude API, Claude Platform на AWS, Amazon Bedrock (см. Поддержка PDF в Amazon Bedrock), Vertex AI и Microsoft Foundry. Все активные модели поддерживают обработку PDF.



Поддержка PDF в Amazon Bedrock

При использовании поддержки PDF через Converse API в Bedrock существуют два различных режима обработки документов:



Режимы обработки документов

1. Converse Document Chat (исходный режим — только извлечение текста)

   • Обеспечивает базовое извлечение текста из PDF-файлов
   • Не может анализировать изображения, диаграммы или визуальные макеты внутри PDF
   • Использует примерно 1 000 токенов для 3-страничного PDF
   • Автоматически используется, когда цитирование не включено

2. Claude PDF Chat (новый режим — полное визуальное понимание)

   • Обеспечивает полный визуальный анализ PDF-файлов
   • Может понимать и анализировать диаграммы, графики, изображения и визуальные макеты
   • Обрабатывает каждую страницу как текст и как изображение для всестороннего понимания
   • Использует примерно 7 000 токенов для 3-страничного PDF
   • Требует включения цитирования в Converse API



Ключевые ограничения

• Converse API: Визуальный анализ PDF требует включения цитирования. В настоящее время нет возможности использовать визуальный анализ без цитирования (в отличие от InvokeModel API).
• InvokeModel API: Предоставляет полный контроль над обработкой PDF без принудительного цитирования.



Распространённые проблемы

Если Claude не видит изображения или диаграммы в ваших PDF-файлах при использовании Converse API, вероятно, вам нужно включить флаг цитирования. Без него Converse возвращается только к базовому извлечению текста.



Обработка PDF с помощью Claude



Отправьте свой первый запрос с PDF

Начнём с простого примера с использованием Messages API. Вы можете предоставить PDF-файлы Claude тремя способами:

1. Как ссылку URL на PDF, размещённый в интернете
2. Как PDF в кодировке base64 в блоках контента document
3. По file_id из Files API



Вариант 1: PDF-документ по URL

Самый простой подход — сослаться на PDF напрямую по 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)



Вариант 2: PDF-документ в кодировке base64

Если вам нужно отправить PDF-файлы из локальной системы или когда URL недоступен:

import base64
import httpx

# Сначала загрузите и закодируйте 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")

# Альтернатива: загрузка из локального файла
# with open("document.pdf", "rb") as f:
#     pdf_data = base64.standard_b64encode(f.read()).decode("utf-8")

# Отправьте в Claude, используя кодировку 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)



Вариант 3: Files API

Для PDF-файлов, которые вы будете использовать многократно, или когда вы хотите избежать накладных расходов на кодирование, используйте Files API:

client = anthropic.Anthropic()

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

# Используйте загруженный файл в сообщении
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)



Как работает поддержка PDF

Когда вы отправляете PDF в Claude, происходят следующие шаги:



Оцените свои затраты

Количество токенов в PDF-файле зависит от общего объёма извлечённого из документа текста, а также от количества страниц:

• Стоимость текстовых токенов: каждая страница обычно использует 1 500–3 000 токенов в зависимости от плотности содержимого. Применяются стандартные цены API без дополнительных сборов за PDF.
• Стоимость токенов изображений: поскольку каждая страница преобразуется в изображение, применяются те же расчёты стоимости на основе изображений.

Вы можете использовать подсчёт токенов, чтобы оценить затраты для ваших конкретных PDF-файлов.



Оптимизация обработки PDF



Повышение производительности

Следуйте этим рекомендациям для достижения оптимальных результатов:

• Размещайте PDF-файлы перед текстом в ваших запросах
• Используйте стандартные шрифты
• Убедитесь, что текст чёткий и разборчивый
• Поворачивайте страницы в правильную вертикальную ориентацию
• Используйте логические номера страниц (из программы просмотра PDF) в подсказках
• Разбивайте большие PDF-файлы на части при необходимости
• Включайте кэширование подсказок для повторного анализа



Масштабирование вашей реализации

Для обработки больших объёмов рассмотрите следующие подходы:



Используйте кэширование подсказок

Кэшируйте PDF-файлы для повышения производительности при повторных запросах:

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."},
            ],
        }
    ],
)



Обработка пакетов документов

Используйте Message Batches API для рабочих процессов с большим объёмом:

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."},
                        ],
                    }
                ],
            },
        }
    ]
)



Дальнейшие шаги