您現在可以向 Claude 詢問您提供的 PDF 中的任何文字、圖片、圖表和表格。一些範例使用案例:
Claude 可以處理任何標準 PDF。但是,在使用 PDF 支援時,您應該確保您的請求大小符合這些要求:
| 要求 | 限制 |
|---|---|
| 最大請求大小 | 32MB |
| 每個請求的最大頁數 | 100 |
| 格式 | 標準 PDF(無密碼/加密) |
請注意,這兩個限制都適用於整個請求負載,包括與 PDF 一起發送的任何其他內容。
由於 PDF 支援依賴於 Claude 的視覺能力,它受到與其他視覺任務相同的限制和注意事項。
PDF 支援目前透過直接 API 存取和 Google Vertex AI 支援。所有活躍模型都支援 PDF 處理。
PDF 支援現在在 Amazon Bedrock 上可用,但有以下注意事項:
透過 Amazon Bedrock 的 Converse API 使用 PDF 支援時,有兩種不同的文件處理模式:
重要:要在 Converse API 中存取 Claude 的完整視覺 PDF 理解能力,您必須啟用引用。如果沒有啟用引用,API 會退回到僅基本文字提取。了解更多關於使用引用。
Converse Document Chat(原始模式 - 僅文字提取)
Claude PDF Chat(新模式 - 完整視覺理解)
如果客戶報告在使用 Converse API 時 Claude 看不到他們 PDF 中的圖像或圖表,他們可能需要啟用引用標誌。沒有它,Converse 會退回到僅基本文字提取。
這是 Converse API 的已知限制,我們正在努力解決。對於需要無引用視覺 PDF 分析的應用程式,請考慮使用 InvokeModel API。
對於非 PDF 檔案,如 .csv、.xlsx、.docx、.md 或 .txt 檔案,請參閱使用其他檔案格式。
讓我們從使用 Messages API 的簡單範例開始。您可以透過三種方式向 Claude 提供 PDF:
document 內容區塊中的 base64 編碼 PDFfile_id最簡單的方法是直接從 URL 參考 PDF:
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": "這份文件中的主要發現是什麼?"
}]
}]
}'如果您需要從本地系統發送 PDF 或當 URL 不可用時:
# 方法 1:獲取並編碼遠端 PDF
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:編碼本地 PDF 檔案
# base64 document.pdf | tr -d '\n' > pdf_base64.txt
# 使用 pdf_base64.txt 內容建立 JSON 請求檔案
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": "這份文件中的主要發現是什麼?"
}]
}]
}' > request.json
# 使用 JSON 檔案發送 API 請求
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對於您將重複使用的 PDF,或當您想避免編碼開銷時,請使用Files API:
# 首先,將您的 PDF 上傳到 Files API
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]"
# 然後在您的訊息中使用返回的 file_id
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": "這份文件中的主要發現是什麼?"
}]
}]
}'當您向 Claude 發送 PDF 時,會發生以下步驟:
系統提取文件的內容。
Claude 分析文字和圖像以更好地理解文件。
Claude 回應,如果相關的話會參考 PDF 的內容。
Claude 在回應時可以參考文字和視覺內容。您可以透過將 PDF 支援與以下功能整合來進一步提高效能:
PDF 檔案的 token 計數取決於從文件中提取的總文字以及頁數:
您可以使用token 計數來估算特定 PDF 的成本。
遵循這些最佳實踐以獲得最佳結果:
對於大量處理,請考慮這些方法:
快取 PDF 以提高重複查詢的效能:
# 使用 pdf_base64.txt 內容建立 JSON 請求檔案
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": "哪個模型在每個使用案例中具有最高的人類偏好勝率?"
}]
}]
}' > request.json
# 然後使用 JSON 檔案進行 API 呼叫
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使用 Message Batches API 進行大量工作流程:
# 使用 pdf_base64.txt 內容建立 JSON 請求檔案
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": "哪個模型在每個使用案例中具有最高的人類偏好勝率?"
}
]
}
]
}
},
{
"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": "從這份文件中提取 5 個關鍵見解。"
}
]
}
]
}
}
]
}
' > request.json
# 然後使用 JSON 檔案進行 API 呼叫
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