Vision

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Comment utiliser la vision

• claude.ai. Téléchargez une image comme vous le feriez pour un fichier, ou glissez-déposez une image directement dans la fenêtre de chat.
• Le Console Workbench. Si vous sélectionnez un modèle qui accepte les images (modèles Claude 3 et 4 uniquement), un bouton pour ajouter des images apparaît en haut à droite de chaque bloc de message utilisateur.
• Requête API. Voir les exemples dans ce guide.

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Avant de télécharger

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Bases et limites

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Évaluer la taille de l’image

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Calculer les coûts des images

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Assurer la qualité de l’image

• Format d’image : Utilisez un format d’image pris en charge : JPEG, PNG, GIF ou WebP.
• Clarté de l’image : Assurez-vous que les images sont claires et pas trop floues ou pixelisées.
• Texte : Si l’image contient du texte important, assurez-vous qu’il est lisible et pas trop petit. Évitez de recadrer le contexte visuel clé juste pour agrandir le texte.

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Exemples de prompts

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À propos des exemples d’invite

1. Comme une image codée en base64 dans les blocs de contenu image
2. Comme une référence URL à une image hébergée en ligne
3. En utilisant l’API Files (télécharger une fois, utiliser plusieurs fois)

    # Pour les images basées sur URL, vous pouvez utiliser l'URL directement dans votre requête JSON
    
    # Pour les images codées en base64, vous devez d'abord encoder l'image
    # Exemple de comment encoder une image en base64 en bash :
    BASE64_IMAGE_DATA=$(curl -s "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a7/Camponotus_flavomarginatus_ant.jpg" | base64)
    
    # Les données codées peuvent maintenant être utilisées dans vos appels API

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Exemple d’image codée en base64

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "image",
            "source": {
              "type": "base64",
              "media_type": "image/jpeg",
              "data": "'"$BASE64_IMAGE_DATA"'"
            }
          },
          {
            "type": "text",
            "text": "Describe this image."
          }
        ]
      }
    ]
  }'

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Exemple d’image basée sur URL

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "image",
            "source": {
              "type": "url",
              "url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a7/Camponotus_flavomarginatus_ant.jpg"
            }
          },
          {
            "type": "text",
            "text": "Describe this image."
          }
        ]
      }
    ]
  }'

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Exemple d’image avec l’API Files

# D'abord, téléchargez votre image vers l'API Files
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]"

# Ensuite, utilisez le file_id retourné dans votre message
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "anthropic-beta: files-api-2025-04-14" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "image",
            "source": {
              "type": "file",
              "file_id": "file_abc123"
            }
          },
          {
            "type": "text",
            "text": "Describe this image."
          }
        ]
      }
    ]
  }'

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": image1_media_type,
                        "data": image1_data,
                    },
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Describe this image."
                }
            ],
        }
    ],
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Image 1:"
                },
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": image1_media_type,
                        "data": image1_data,
                    },
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Image 2:"
                },
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": image2_media_type,
                        "data": image2_data,
                    },
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "How are these images different?"
                }
            ],
        }
    ],
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    system="Respond only in Spanish.",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Image 1:"
                },
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": image1_media_type,
                        "data": image1_data,
                    },
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Image 2:"
                },
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": image2_media_type,
                        "data": image2_data,
                    },
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "How are these images different?"
                }
            ],
        }
    ],
)

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Limitations

• Identification des personnes : Claude ne peut pas être utilisé pour identifier (c’est-à-dire nommer) les personnes dans les images et refusera de le faire.
• Précision : Claude peut halluciner ou faire des erreurs lors de l’interprétation d’images de mauvaise qualité, tournées ou très petites de moins de 200 pixels.
• Raisonnement spatial : Les capacités de raisonnement spatial de Claude sont limitées. Il peut avoir du mal avec les tâches nécessitant une localisation précise ou des mises en page, comme lire le cadran d’une horloge analogique ou décrire les positions exactes des pièces d’échecs.
• Comptage : Claude peut donner des comptages approximatifs d’objets dans une image mais peut ne pas toujours être précis, en particulier avec un grand nombre de petits objets.
• Images générées par l’IA : Claude ne sait pas si une image est générée par l’IA et peut se tromper si on lui demande. Ne comptez pas sur lui pour détecter les images fausses ou synthétiques.
• Contenu inapproprié : Claude ne traitera pas les images inappropriées ou explicites qui violent notre Politique d’utilisation acceptable.
• Applications de santé : Bien que Claude puisse analyser les images médicales générales, il n’est pas conçu pour interpréter les analyses diagnostiques complexes telles que les tomodensitométries ou les IRM. Les résultats de Claude ne doivent pas être considérés comme un substitut aux conseils ou diagnostics médicaux professionnels.

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FAQ

{
  "type": "image",
  "source": {
    "type": "url",
    "url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a7/Camponotus_flavomarginatus_ant.jpg"
  }
}

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Approfondissez votre compréhension de la vision

• Multimodal cookbook : Ce cookbook contient des conseils sur la prise en main des images et les techniques de meilleures pratiques pour assurer les meilleures performances avec les images. Découvrez comment vous pouvez inviter efficacement Claude avec des images pour effectuer des tâches telles que l’interprétation et l’analyse de graphiques ou l’extraction de contenu à partir de formulaires.
• Référence API : Visitez notre documentation pour l’API Messages, y compris les exemples d’appels API impliquant des images.