Claude 视觉能力指南：AI 识图的理解力是很强

最近我深入体验了 Claude 的视觉能力，不得不说，Anthropic（Claude主体公司）是真的下了功夫。作为一个经常和各类 AI 模型打交道的开发者，我发现 Claude 在图像理解方面有很多让人惊喜的地方。

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Claude 到底能看懂什么（识图能力）？

先说说最吸引我的三个特点：

理解能力真的强
- 能精准描述图片内容
- 可以对比多张图片的差异
- 支持中英文自然对话提问
处理能力很给力
- 通过 API 一次能处理 100 张图片
- 支持各种常见图片格式
- 分辨率上限达 115 万像素
实用场景特别多
- 批量图片分析不在话下
- 电商产品对比超好用
- 教育科研都能派上用场

开发者最关心的使用方法

作为开发者，我重点说说如何用好 Claude 的视觉功能：

1. API 调用超简单（两种方式都支持）

方式一：API易平台方式（推荐）

通过 OpenAI 的格式调用 Claude，只需要换个模型名称就行，简单到爆：

from openai import OpenAI

# 设置API密钥和基础URL
api_key = "sk-开头的 Key，来自后台复制，需要更改"
api_base = "https://vip.apiyi.com/v1"
client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=api_base)

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",  # 这里换成 Claude 的模型名称
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "What's in this image?"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg",
                    },
                },
            ],
        }
    ],
    max_tokens=300,
)

print(response.choices)

为什么这样调用更好？

使用统一的 OpenAI 格式，无需额外学习
支持所有 OpenAI 的参数设置
可以无缝切换不同的模型
代码复用性更强

方式二：Claude 官方 API 方式

如果你习惯用 Claude 的原生格式，也完全支持：

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens=1024,
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "source": {
                    "type": "base64",
                    "media_type": "image/jpeg",
                    "data": "<你的base64图片数据>"
                }
            },
            {
                "type": "text",
                "text": "描述这张图片的内容"
            }
        ]
    }]
)

两种方式如何选择？

如果你的项目已经在用 OpenAI 格式，推荐用方式一
如果你是 Claude 的重度用户，可以用方式二
两种方式的功能完全一致，就看你习惯哪种

2. 实用小技巧（重点来了）

图片处理要注意：
- 用高清图效果最好
- 建议压缩到 1092×1092
- 避免模糊或像素化的图片
提示词有讲究：
- 问题要具体明确
- 多图对比要标号
- 复杂任务分步骤问
成本控制很重要：
- 一张 1000×1000 的图约用 1334 个 token
- 用 claude-3-5-sonnet-20241022 大约花费 $0.004
- 批量处理建议先小规模测试

实战应用场景

我总结了几个特别实用的场景：

电商运营必备
- 批量生成产品描述
- 自动对比商品差异
- 提取产品关键特征
教育培训好帮手
- 解析教学图表
- 分析实验数据
- 辅助课件制作
研究工作效率翻倍
- 快速分析数据图表
- 对比实验结果
- 提取图像数据

踩坑经验分享

用了这么久，我也遇到过不少坑，同步分析给你：

不能生成图片
- Claude 只能看不能画（包括 Claude 官网对话也不能生成图片）
- 需要生成图片得用其他模型
- 比如 Dalle-E 3 或 GPT-4o的 API 调用
有些场景不太行
- 医疗图像别用它
- 复杂空间推理可能不准
- 不看图片元数据
API 调用要注意
- URL 图片不支持
- 必须用 base64 编码
- 注意并发请求限制

期望

我觉得 Claude 的视觉能力还会继续进化，不止是更多行业解决方案，更突出在更强的理解能力，比如：

空间关系会更准
细节识别更精确
上下文理解更深入

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Claude 视觉能力指南：AI 识图的理解力是很强

Claude 到底能看懂什么（识图能力）？