Claude Files API — ファイルを一度アップロードして何度でも参照する方法

# Python SDKのインストール・更新
pip install --upgrade anthropic
 
# TypeScript SDKのインストール・更新
npm install @anthropic-ai/sdk@latest

import anthropic
 
client = anthropic.Anthropic()
 
# PDFファイルをアップロード
uploaded = client.beta.files.upload(
    file=("report.pdf", open("report.pdf", "rb"), "application/pdf"),
)
 
print(f"ファイルID: {uploaded.id}")
# 出力例: ファイルID: file_011CNha8iCJcU1wXNR6q4V8w
print(f"ファイル名: {uploaded.filename}")
# 出力例: ファイル名: report.pdf
print(f"サイズ: {uploaded.size_bytes} bytes")
# 出力例: サイズ: 1024000 bytes

import Anthropic, { toFile } from "@anthropic-ai/sdk";
import fs from "fs";
 
const anthropic = new Anthropic();
 
// PDFファイルをアップロード
const uploaded = await anthropic.beta.files.upload({
  file: await toFile(
    fs.createReadStream("report.pdf"),
    undefined,
    { type: "application/pdf" }
  ),
  betas: ["files-api-2025-04-14"],
});
 
console.log(`ファイルID: ${uploaded.id}`);
// 出力例: ファイルID: file_011CNha8iCJcU1wXNR6q4V8w

# アップロード済みPDFをClaudeに要約させる
response = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=2048,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "この文書の要点を3つにまとめてください。"
                },
                {
                    "type": "document",
                    "source": {
                        "type": "file",
                        "file_id": uploaded.id,
                    },
                    "title": "四半期レポート",       # 任意
                    "citations": {"enabled": True},  # 引用機能を有効化
                },
            ],
        }
    ],
    betas=["files-api-2025-04-14"],
)
 
print(response.content[0].text)

const response = await anthropic.beta.messages.create({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  max_tokens: 2048,
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: [
        {
          type: "text",
          text: "この文書の要点を3つにまとめてください。",
        },
        {
          type: "document",
          source: {
            type: "file",
            file_id: uploaded.id,
          },
        },
      ],
    },
  ],
  betas: ["files-api-2025-04-14"],
});
 
console.log(response.content[0]);

# 画像をアップロード
img = client.beta.files.upload(
    file=("screenshot.png", open("screenshot.png", "rb"), "image/png"),
)
 
# 画像の内容をClaudeに説明させる
response = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "このスクリーンショットに写っているUIの改善点を指摘してください。"},
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "file",
                        "file_id": img.id,
                    },
                },
            ],
        }
    ],
    betas=["files-api-2025-04-14"],
)

# ファイル一覧を取得
files = client.beta.files.list()
for f in files.data:
    print(f"{f.id}: {f.filename} ({f.size_bytes} bytes)")
 
# 特定ファイルのメタデータを取得
metadata = client.beta.files.retrieve_metadata("file_011CNha8iCJcU1wXNR6q4V8w")
print(f"作成日時: {metadata.created_at}")
 
# ファイルを削除
client.beta.files.delete("file_011CNha8iCJcU1wXNR6q4V8w")

import anthropic
from pathlib import Path
 
client = anthropic.Anthropic()
 
# 12ヶ月分のレポートを一括アップロード
file_ids = []
for month in range(1, 13):
    path = Path(f"reports/2025-{month:02d}.pdf")
    uploaded = client.beta.files.upload(
        file=(path.name, open(path, "rb"), "application/pdf"),
    )
    file_ids.append(uploaded.id)
    print(f"  アップロード完了: {path.name} → {uploaded.id}")
 
# 全レポートを横断して傾向分析
content_blocks = [
    {"type": "text", "text": "以下の12ヶ月分のレポートを分析し、売上の傾向と改善ポイントを報告してください。"}
]
for fid in file_ids:
    content_blocks.append({
        "type": "document",
        "source": {"type": "file", "file_id": fid},
    })
 
response = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=4096,
    messages=[{"role": "user", "content": content_blocks}],
    betas=["files-api-2025-04-14"],
)
 
print(response.content[0].text)
# 12ファイル分の通信コストを節約しつつ、横断的な分析が可能

# Before — 失敗に弱く、二重登録も防げない
def upload_naive(client, path):
    uploaded = client.beta.files.upload(
        file=(path.name, open(path, "rb"), "application/pdf"),
    )
    return uploaded.id

# After — 再試行 + 内容ハッシュによる冪等化
import hashlib
import json
import time
from pathlib import Path
 
import anthropic
 
 
def file_sha256(path: Path) -> str:
    """ファイル内容のSHA-256を計算（重複検知の鍵にする）。"""
    h = hashlib.sha256()
    with open(path, "rb") as f:
        for chunk in iter(lambda: f.read(1024 * 1024), b""):
            h.update(chunk)
    return h.hexdigest()
 
 
def upload_idempotent(
    client: anthropic.Anthropic,
    path: Path,
    media_type: str,
    ledger_path: Path = Path(".files_ledger.json"),
    max_retries: int = 4,
) -> str:
    """内容ハッシュ単位で一度だけアップロードし、file_idを台帳に記録する。"""
    ledger = json.loads(ledger_path.read_text()) if ledger_path.exists() else {}
    digest = file_sha256(path)
 
    # すでに同じ内容を登録済みなら、その file_id を再利用する
    if digest in ledger:
        print(f"  再利用: {path.name} → {ledger[digest]}")
        return ledger[digest]
 
    last_error = None
    for attempt in range(1, max_retries + 1):
        try:
            uploaded = client.beta.files.upload(
                file=(path.name, open(path, "rb"), media_type),
            )
            ledger[digest] = uploaded.id
            ledger_path.write_text(json.dumps(ledger, ensure_ascii=False, indent=2))
            print(f"  新規登録: {path.name} → {uploaded.id}")
            return uploaded.id
        except (anthropic.APIConnectionError, anthropic.RateLimitError) as e:
            last_error = e
            wait = min(2 ** attempt, 30)  # 2, 4, 8, 16 秒（上限30秒）
            print(f"  再試行 {attempt}/{max_retries}（{wait}秒待機）: {e!r}")
            time.sleep(wait)
        except anthropic.APIStatusError as e:
            # 413（容量超過）など、再試行しても直らないエラーは即座に中断
            raise
 
    raise RuntimeError(f"アップロードに失敗しました: {path.name}") from last_error