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:

  1. 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
  2. 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
  3. 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)

  1. 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
  2. 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
  3. 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:

  1. 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
  2. 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
  3. 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:

  1. 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
  2. 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
  3. 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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