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:

  • 分析財務報告並理解圖表/表格
  • 從法律文件中提取關鍵資訊
  • 文件翻譯協助
  • 將文件資訊轉換為結構化格式

開始之前

檢查 PDF 要求

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考慮

支援的平台和模型

PDF 支援目前透過直接 API 存取和 Google Vertex AI 支援:

  • Claude Opus 4 (claude-opus-4-20250514)
  • Claude Sonnet 4 (claude-sonnet-4-20250514)
  • Claude Sonnet 3.7 (claude-3-7-sonnet-20250219)
  • Claude Sonnet 3.5 模型 (claude-3-5-sonnet-20241022, claude-3-5-sonnet-20240620)
  • Claude Haiku 3.5 (claude-3-5-haiku-20241022)

PDF 支援現在在 Amazon Bedrock 上可用,但有以下考慮:

Amazon Bedrock PDF 支援

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。如果未啟用引用,API 會回退到僅基本文字提取。了解更多關於使用引用

文件處理模式

  1. Converse Document Chat(原始模式 - 僅文字提取)

    • 提供 PDF 的基本文字提取
    • 無法分析 PDF 中的圖像、圖表或視覺佈局
    • 3 頁 PDF 使用約 1,000 個 token
    • 當未啟用引用時自動使用
  2. Claude PDF Chat(新模式 - 完整視覺理解)

    • 提供 PDF 的完整視覺分析
    • 可以理解和分析圖表、圖形、圖像和視覺佈局
    • 將每頁處理為文字和圖像以進行全面理解
    • 3 頁 PDF 使用約 7,000 個 token
    • 需要在 Converse API 中啟用引用

主要限制

  • Converse API:視覺 PDF 分析需要啟用引用。目前沒有選項可以在不使用引用的情況下使用視覺分析(與 InvokeModel API 不同)。
  • InvokeModel API:提供對 PDF 處理的完全控制,無需強制引用。

常見問題

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 會回退到僅基本文字提取。

這是 Converse API 的已知限制,我們正在努力解決。對於需要視覺 PDF 分析而不需要引用的應用程式,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


使用 Claude 處理 PDF

發送您的第一個 PDF 請求

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:

  1. 作為對線上託管 PDF 的 URL 參考
  2. 作為 document 內容區塊中的 base64 編碼 PDF
  3. 透過Files APIfile_id

選項 1:基於 URL 的 PDF 文件

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-opus-4-20250514",
     "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?"
         }]
     }]
 }'

選項 2:Base64 編碼的 PDF 文件

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-opus-4-20250514",
    "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

選項 3:Files API

對於您將重複使用的 PDF,或當您想要避免編碼開銷時,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 "file=@document.pdf"

# 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-opus-4-20250514", 
    "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?"
      }]
    }]
  }'

PDF 支援的運作方式

當您向 Claude 發送 PDF 時,會發生以下步驟:

1

系統提取文件的內容。

  • 系統將文件的每一頁轉換為圖像。
  • 從每一頁提取文字,並與每一頁的圖像一起提供。
2

Claude 分析文字和圖像以更好地理解文件。

  • 文件以文字和圖像的組合形式提供以供分析。
  • 這允許使用者詢問 PDF 視覺元素的見解,例如圖表、圖解和其他非文字內容。
3

Claude 回應,如果相關則參考 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:

  • 提示快取:提高重複分析的效能。
  • 批次處理:用於大量文件處理。
  • 工具使用:從文件中提取特定資訊以用作工具輸入。

估算您的成本

PDF 檔案的 token 計數取決於從文件中提取的總文字以及頁數:

  • 文字 token 成本:每頁通常使用 1,500-3,000 個 token,具體取決於內容密度。適用標準 API 定價,無額外 PDF 費用。
  • 圖像 token 成本:由於每頁都轉換為圖像,因此適用相同的基於圖像的成本計算

您可以使用 token 計數來估算特定 PDF 的成本。


優化 PDF 處理

提高效能

遵循這些最佳實踐以獲得最佳結果:

  • 在請求中將 PDF 放在文字之前
  • 使用標準字體
  • 確保文字清晰易讀
  • 將頁面旋轉到正確的直立方向
  • 在提示中使用邏輯頁碼(來自 PDF 檢視器)
  • 需要時將大型 PDF 分割成塊
  • 啟用提示快取以進行重複分析

擴展您的實作

對於大量處理,請考慮這些方法:

使用提示快取

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-opus-4-20250514",
    "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

處理文件批次

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-opus-4-20250514",
              "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-opus-4-20250514",
              "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

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