您现在可以向 Claude 询问您提供的 PDF 中的任何文本、图片、图表和表格。一些示例用例：
  • 分析财务报告并理解图表/表格
  • 从法律文档中提取关键信息
  • 文档翻译协助
  • 将文档信息转换为结构化格式

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开始之前

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检查 PDF 要求

Claude 可以处理任何标准 PDF。但是，在使用 PDF 支持时，您应确保您的请求大小满足以下要求：
要求限制
最大请求大小32MB
每个请求的最大页数100
格式标准 PDF（无密码/加密）
请注意，这两个限制都适用于整个请求负载，包括与 PDF 一起发送的任何其他内容。 由于 PDF 支持依赖于 Claude 的视觉能力，它受到与其他视觉任务相同的限制和注意事项。

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支持的平台和模型

PDF 支持目前通过直接 API 访问和 Google Vertex AI 支持。所有活跃模型都支持 PDF 处理。 PDF 支持现在在 Amazon Bedrock 上可用，具有以下注意事项：

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Amazon Bedrock PDF 支持

通过 Amazon Bedrock 的 Converse API 使用 PDF 支持时，有两种不同的文档处理模式：
重要：要在 Converse API 中访问 Claude 的完整视觉 PDF 理解能力，您必须启用引用。如果没有启用引用，API 会回退到仅基本文本提取。了解更多关于使用引用的信息。

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文档处理模式

  1. Converse 文档聊天（原始模式 - 仅文本提取）
    • 提供 PDF 的基本文本提取
    • 无法分析 PDF 中的图像、图表或视觉布局
    • 3 页 PDF 大约使用 1,000 个令牌
    • 当未启用引用时自动使用
  2. Claude PDF 聊天（新模式 - 完整视觉理解）
    • 提供 PDF 的完整视觉分析
    • 可以理解和分析图表、图形、图像和视觉布局
    • 将每页作为文本和图像处理以进行全面理解
    • 3 页 PDF 大约使用 7,000 个令牌
    • 需要在 Converse API 中启用引用

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主要限制

  • Converse API：视觉 PDF 分析需要启用引用。目前没有选项在不使用引用的情况下使用视觉分析（与 InvokeModel API 不同）。
  • InvokeModel API：提供对 PDF 处理的完全控制，无需强制引用。

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常见问题

如果客户报告在使用 Converse API 时 Claude 看不到 PDF 中的图像或图表，他们可能需要启用引用标志。没有它，Converse 会回退到仅基本文本提取。
这是 Converse API 的已知约束，我们正在努力解决。对于需要无引用视觉 PDF 分析的应用程序，请考虑使用 InvokeModel API。
对于非 PDF 文件，如 .csv、.xlsx、.docx、.md 或 .txt 文件，请参阅使用其他文件格式。

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使用 Claude 处理 PDF

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发送您的第一个 PDF 请求

让我们从使用 Messages API 的简单示例开始。您可以通过三种方式向 Claude 提供 PDF：
  1. 作为在线托管的 PDF 的 URL 引用
  2. 作为 document 内容块中的 base64 编码 PDF
  3. 通过Files API的 file_id

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选项 1：基于 URL 的 PDF 文档

最简单的方法是直接从 URL 引用 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": "What are the key findings in this document?"
         }]
     }]
 }'

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选项 2：Base64 编码的 PDF 文档

如果您需要从本地系统发送 PDF 或当 URL 不可用时： 
# 方法 1：获取并编码远程 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：编码本地 PDF 文件
# base64 document.pdf | tr -d '\n' > pdf_base64.txt

# 使用 pdf_base64.txt 内容创建 JSON 请求文件
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": "What are the key findings in this document?"
        }]
    }]
}' > request.json

# 使用 JSON 文件发送 API 请求
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

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选项 3：Files API

对于您将重复使用的 PDF，或当您想要避免编码开销时，使用Files API： 
# 首先，将您的 PDF 上传到 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]"

# 然后在您的消息中使用返回的 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": "What are the key findings in this document?"
      }]
    }]
  }'

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PDF 支持的工作原理

当您向 Claude 发送 PDF 时，会发生以下步骤：
1

系统提取文档的内容。

  • 系统将文档的每一页转换为图像。
  • 从每一页提取文本，并与每页的图像一起提供。
2

Claude 分析文本和图像以更好地理解文档。

  • 文档作为文本和图像的组合提供以进行分析。
  • 这允许用户询问 PDF 视觉元素的见解，如图表、图形和其他非文本内容。
3

Claude 响应，如果相关则引用 PDF 的内容。

Claude 在响应时可以引用文本和视觉内容。您可以通过将 PDF 支持与以下功能集成来进一步提高性能：
  • 提示缓存：提高重复分析的性能。
  • 批处理：用于大量文档处理。
  • 工具使用：从文档中提取特定信息以用作工具输入。

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估算您的成本

PDF 文件的令牌计数取决于从文档中提取的总文本以及页数：
  • 文本令牌成本：每页通常使用 1,500-3,000 个令牌，具体取决于内容密度。适用标准 API 定价，无额外 PDF 费用。
  • 图像令牌成本：由于每页都转换为图像，因此适用相同的基于图像的成本计算。
您可以使用令牌计数来估算特定 PDF 的成本。

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优化 PDF 处理

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提高性能

遵循这些最佳实践以获得最佳结果：
  • 在请求中将 PDF 放在文本之前
  • 使用标准字体
  • 确保文本清晰易读
  • 将页面旋转到正确的直立方向
  • 在提示中使用逻辑页码（来自 PDF 查看器）
  • 需要时将大型 PDF 分割成块
  • 为重复分析启用提示缓存

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扩展您的实现

对于大量处理，请考虑以下方法：

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使用提示缓存

缓存 PDF 以提高重复查询的性能： 
# 使用 pdf_base64.txt 内容创建 JSON 请求文件
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": "Which model has the highest human preference win rates across each use-case?"
        }]
    }]
}' > request.json

# 然后使用 JSON 文件进行 API 调用
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

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处理文档批次

使用 Message Batches API 进行大量工作流程： 
# 使用 pdf_base64.txt 内容创建 JSON 请求文件
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": "Which model has the highest human preference win rates across each use-case?"
                        }
                    ]
                }
              ]
          }
      },
      {
          "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": "Extract 5 key insights from this document."
                        }
                    ]
                }
              ]
          }
      }
  ]
}
' > request.json

# 然后使用 JSON 文件进行 API 调用
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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下一步

尝试 PDF 示例

在我们的食谱中探索 PDF 处理的实际示例。

查看 API 参考

查看 PDF 支持的完整 API 文档。