이제 제공하는 PDF의 텍스트, 그림, 차트 및 표에 대해 Claude에게 질문할 수 있습니다. 샘플 사용 사례:

  • 재무 보고서 분석 및 차트/표 이해
  • 법률 문서에서 핵심 정보 추출
  • 문서 번역 지원
  • 문서 정보를 구조화된 형식으로 변환

​
시작하기 전에

​
PDF 요구사항 확인

Claude는 모든 표준 PDF와 작동합니다. 하지만 PDF 지원을 사용할 때 요청 크기가 다음 요구사항을 충족하는지 확인해야 합니다:

요구사항제한
최대 요청 크기32MB
요청당 최대 페이지 수100
형식표준 PDF (비밀번호/암호화 없음)

PDF와 함께 전송되는 다른 콘텐츠를 포함하여 전체 요청 페이로드에 대해 두 제한이 모두 적용됩니다.

PDF 지원은 Claude의 시각 기능에 의존하므로 다른 시각 작업과 동일한 제한사항 및 고려사항이 적용됩니다.

​
지원되는 플랫폼 및 모델

PDF 지원은 현재 Claude 3.7 Sonnet(claude-3-7-sonnet-20250219), 두 Claude 3.5 Sonnet 모델(claude-3-5-sonnet-20241022, claude-3-5-sonnet-20240620), 그리고 Claude 3.5 Haiku(claude-3-5-haiku-20241022)에서 직접 API 액세스 및 Google Vertex AI를 통해 사용할 수 있습니다. 이 기능은 곧 Amazon Bedrock에서도 지원될 예정입니다.

​
Claude로 PDF 처리하기

​
첫 PDF 요청 보내기

Messages API를 사용한 간단한 예제로 시작해보겠습니다. Claude에 PDF를 제공하는 방법에는 두 가지가 있습니다:

  1. document 콘텐츠 블록에 base64로 인코딩된 PDF
  2. 온라인에 호스팅된 PDF에 대한 URL 참조
# 먼저 파일 가져오기
curl -s "https://assets.anthropic.com/m/1cd9d098ac3e6467/original/Claude-3-Model-Card-October-Addendum.pdf" | base64 | tr -d '\n' > pdf_base64.txt

# pdf_base64.txt 콘텐츠를 사용하여 JSON 요청 파일 생성
jq -n --rawfile PDF_BASE64 pdf_base64.txt '{
    "model": "claude-3-7-sonnet-20250219",
    "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?"
        }]
    }]
}' > request.json

# 마지막으로 JSON 파일을 사용하여 API 요청 보내기
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

​
PDF 지원 작동 방식

Claude에 PDF를 보내면 다음 단계가 진행됩니다:

1

시스템이 문서의 내용을 추출합니다.

  • 시스템이 문서의 각 페이지를 이미지로 변환합니다.
  • 각 페이지의 텍스트가 추출되어 각 페이지의 이미지와 함께 제공됩니다.
2

Claude는 문서를 더 잘 이해하기 위해 텍스트와 이미지를 모두 분석합니다.

  • 문서는 분석을 위해 텍스트와 이미지의 조합으로 제공됩니다.
  • 이를 통해 사용자는 차트, 다이어그램 및 기타 비텍스트 콘텐츠와 같은 PDF의 시각적 요소에 대한 통찰력을 요청할 수 있습니다.
3

Claude는 PDF의 내용을 참조하여 응답합니다.

Claude는 응답할 때 텍스트와 시각적 콘텐츠를 모두 참조할 수 있습니다. 다음을 통해 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다:

  • 프롬프트 캐싱: 반복적인 분석의 성능 향상을 위해
  • 배치 처리: 대용량 문서 처리를 위해
  • 도구 사용: 도구 입력으로 사용할 문서에서 특정 정보를 추출하기 위해

​
비용 추정

PDF 파일의 토큰 수는 문서에서 추출된 총 텍스트와 페이지 수에 따라 달라집니다:

  • 텍스트 토큰 비용: 각 페이지는 일반적으로 콘텐츠 밀도에 따라 페이지당 1,500-3,000 토큰을 사용합니다. 추가 PDF 수수료 없이 표준 API 가격이 적용됩니다.
  • 이미지 토큰 비용: 각 페이지가 이미지로 변환되므로 동일한 이미지 기반 비용 계산이 적용됩니다.

특정 PDF의 비용을 추정하기 위해 토큰 계산을 사용할 수 있습니다.

​
PDF 처리 최적화

​
성능 향상

최적의 결과를 위해 다음 모범 사례를 따르세요:

  • 요청에서 PDF를 텍스트 앞에 배치
  • 표준 글꼴 사용
  • 텍스트가 선명하고 읽기 쉽도록 보장
  • 페이지를 올바른 세로 방향으로 회전
  • 프롬프트에서 논리적 페이지 번호(PDF 뷰어의) 사용
  • 필요한 경우 큰 PDF를 청크로 분할
  • 반복적인 분석을 위해 프롬프트 캐싱 활성화

​
구현 확장

대용량 처리를 위해 다음 접근 방식을 고려하세요:

​
프롬프트 캐싱 사용

반복되는 쿼리의 성능을 향상시키기 위해 PDF를 캐시하세요:

# pdf_base64.txt 콘텐츠를 사용하여 JSON 요청 파일 생성
jq -n --rawfile PDF_BASE64 pdf_base64.txt '{
    "model": "claude-3-7-sonnet-20250219",
    "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

# JSON 파일을 사용하여 API 호출
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

​
문서 배치 처리

대용량 워크플로우를 위해 Message Batches API를 사용하세요:

# pdf_base64.txt 콘텐츠를 사용하여 JSON 요청 파일 생성
jq -n --rawfile PDF_BASE64 pdf_base64.txt '
{
  "requests": [
      {
          "custom_id": "my-first-request",
          "params": {
              "model": "claude-3-7-sonnet-20250219",
              "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-3-7-sonnet-20250219",
              "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

# JSON 파일을 사용하여 API 호출
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

​
다음 단계

PDF 예제 시도하기

우리의 cookbook 레시피에서 PDF 처리의 실용적인 예제를 살펴보세요.

API 참조 보기

PDF 지원에 대한 전체 API 문서를 확인하세요.

Was this page helpful?

프롬프트 캐싱인용