---
title: Web fetch 도구
url: https://platform.claude.com/docs/ko/agents-and-tools/tool-use/web-fetch-tool
description: 특정 URL에서 콘텐츠를 가져와 읽고, 실시간 웹 콘텐츠로 Claude의 컨텍스트를 보강합니다.
---
"zero data retention"(제로 데이터 보존), 즉 ZDR이 이 기능에 어떻게 적용되는지 알아보려면 [API 및 데이터 보존](https://platform.claude.com/docs/ko/manage-claude/api-and-data-retention)을 참조하세요.
"Web fetch tool"(웹 페치 도구)을 사용하면 Claude가 지정된 웹 페이지와 PDF 문서의 전체 콘텐츠를 가져올 수 있습니다.
최신 웹 페치 도구 버전(`web_fetch_20260318`)은 **"dynamic filtering"(동적 필터링)**을 지원합니다. Claude는 가져온 콘텐츠가 "context window"(컨텍스트 윈도우)에 도달하기 전에 코드를 작성하고 실행하여 콘텐츠를 필터링할 수 있습니다. 이를 통해 관련 정보만 남기고 나머지는 버립니다. 그 결과 응답 품질을 유지하면서 토큰 소비를 줄일 수 있습니다. 동적 필터링은 Claude 4.6 이상 모델과 [Claude Mythos Preview](https://anthropic.com/glasswing)에서 사용할 수 있습니다. `web_fetch_20260318`은 에이전트 워크플로를 위한 [응답 포함](https://platform.claude.com/docs/ko/agents-and-tools/tool-use/web-fetch-tool#response-inclusion) 제어 기능도 추가합니다. 이전 버전도 계속 사용할 수 있습니다. 동적 필터링과 [캐시 우회](https://platform.claude.com/docs/ko/agents-and-tools/tool-use/web-fetch-tool#cache-bypass)를 지원하는 `web_fetch_20260309`, 동적 필터링만 지원하는 `web_fetch_20260209`, 기본 페치를 지원하는 `web_fetch_20250910`이 이에 해당합니다.
웹 페치(동적 필터링 포함 및 미포함)는 Claude API, [Claude Platform on AWS](https://platform.claude.com/docs/ko/build-with-claude/claude-platform-on-aws), [Microsoft Foundry](https://platform.claude.com/docs/ko/build-with-claude/claude-in-microsoft-foundry)에서 사용할 수 있습니다. Microsoft Foundry에서 [Azure에 호스팅된](https://platform.claude.com/docs/ko/build-with-claude/claude-in-microsoft-foundry#additional-features-not-supported-when-hosted-on-azure) 배포는 기본 웹 페치 도구(동적 필터링이 없는 `web_fetch_20250910`)만 지원합니다. Anthropic에 호스팅된 배포는 모든 버전을 지원합니다. 웹 페치는 현재 Amazon Bedrock 또는 Google Cloud에서는 사용할 수 없습니다.
[Claude Mythos Preview](https://anthropic.com/glasswing)의 경우 웹 페치는 Claude API와 Microsoft Foundry에서 사용할 수 있습니다. 현재 Amazon Bedrock 또는 Google Cloud의 Mythos Preview에서는 사용할 수 없습니다.
모델 응답의 품질, API 자체 또는 문서 품질에 대한 피드백은 [피드백 양식](https://forms.gle/NhWcgmkcvPCMmPE86)을 통해 제공해 주세요.
"Zero Data Retention"(데이터 무보존) 적격성과 `allowed_callers` 해결 방법은 [서버 도구](https://platform.claude.com/docs/ko/agents-and-tools/tool-use/server-tools#zdr-and-allowed-callers)를 참조하세요.
Claude가 신뢰할 수 없는 입력과 민감한 데이터를 함께 처리하는 환경에서 웹 페치 도구를 활성화하면 "data exfiltration"(데이터 유출) 위험이 있습니다. 이 도구는 신뢰할 수 있는 환경이나 민감하지 않은 데이터를 다룰 때만 사용하세요.
유출 위험을 최소화하기 위해 Claude는 자신의 출력에만 나타나는 URL을 가져올 수 없습니다. Claude는 이전에 대화에 나타난 URL만 가져올 수 있습니다. 여기에는 사용자 메시지의 URL, 클라이언트 측 도구 결과의 URL(결과가 Claude가 생성한 텍스트를 그대로 반복하는 경우 포함), 이전 웹 검색 또는 웹 페치 결과의 URL이 포함됩니다([URL 검증](https://platform.claude.com/docs/ko/agents-and-tools/tool-use/web-fetch-tool#url-validation) 참조). 또한 Claude는 API 키나 비밀번호 같은 자격 증명이 포함된 것으로 보이는 URL을 가져올 수 없습니다. 단, 해당 자격 증명이 시스템 프롬프트나 사용자 메시지 텍스트에 나타나는 경우는 예외입니다.
그러나 여전히 잔여 위험이 있으므로 이 도구를 사용할 때 신중하게 고려해야 합니다.
데이터 유출이 우려된다면 다음을 고려하세요.
* 웹 페치 도구를 완전히 비활성화
* `max_uses` 매개변수를 사용하여 요청 수 제한
* `allowed_domains` 매개변수를 사용하여 알려진 안전한 도메인으로 제한
모델 지원 여부는 [도구 참조](https://platform.claude.com/docs/ko/agents-and-tools/tool-use/tool-reference)를 참조하세요.
## 웹 페치 작동 방식
웹 페치는 [서버 도구](https://platform.claude.com/docs/ko/agents-and-tools/tool-use/server-tools)입니다. API가 요청 중에 콘텐츠를 가져와 그 결과를 대화에 삽입합니다. 사용자가 직접 무언가를 실행하거나 `tool_result`를 반환할 필요가 없습니다.
단, Claude가 같은 병렬 도구 호출 그룹에서 웹 페치와 클라이언트 도구 중 하나를 함께 호출하는 경우는 예외입니다. 이때 API는 해당 페치를 실행하기 전에 `stop_reason: "tool_use"`와 함께 응답을 반환합니다. 그런 다음 클라이언트 `tool_result` 블록을 다시 보내면 페치를 실행합니다. 자세한 내용은 [한 턴에서 서버 도구와 클라이언트 도구 혼합하기](https://platform.claude.com/docs/ko/agents-and-tools/tool-use/server-tools#mixing-server-tools-and-client-tools-in-one-turn)를 참조하세요.
API 요청에 웹 페치 도구를 추가하면 다음과 같이 작동합니다.
1. Claude가 프롬프트와 사용 가능한 URL을 바탕으로 콘텐츠를 가져올 시점을 결정합니다.
2. API가 지정된 URL에서 전체 텍스트 콘텐츠를 가져옵니다.
3. PDF의 경우 API는 콘텐츠를 base64로 인코딩된 데이터로 반환하고, 직접 첨부된 PDF 문서처럼 처리합니다.
4. Claude가 가져온 콘텐츠를 분석하고, 선택적으로 인용을 포함한 응답을 제공합니다.
웹 페치 도구는 현재 JavaScript로 동적 렌더링되는 웹사이트를 지원하지 않습니다. 실제 브라우저가 필요한 페이지(JavaScript 렌더링, 클릭, 양식 입력)에는 [브라우저 사용 도구](https://platform.claude.com/docs/ko/agents-and-tools/tool-use/browser-use-tool)를 고려하세요. 이 도구는 클라이언트 도구로, 애플리케이션이 브라우저를 조작하고 페이지 텍스트나 스크린샷을 도구 결과로 Claude에 반환합니다.
### Claude가 페치하는 경우
Claude는 요청이 특정 페이지나 문서를 가리킬 때 페치합니다.
* 대화(또는 이전 도구 결과)에 URL이 제공된 경우
* 사용자가 URL 없이 특정 리소스(특정 기사, README, 가격 페이지 또는 문서 섹션)를 지칭하고, Claude가 먼저 해당 리소스를 찾을 수 있도록 [웹 검색 도구](https://platform.claude.com/docs/ko/agents-and-tools/tool-use/web-search-tool)도 활성화된 경우([검색과 페치 결합](https://platform.claude.com/docs/ko/agents-and-tools/tool-use/web-fetch-tool#combined-search-and-fetch) 참조)
Claude는 특정 페이지를 참조하지 않는 일반 지식 질문이나 개방형 질문에는 페치하지 **않습니다**. 예를 들어 "이 기사를 요약해 줘: ``"은 페치를 트리거합니다. 반면 "REST API 설계의 모범 사례는 무엇인가요?"에는 직접 답변합니다.
### 동적 필터링
전체 웹 페이지와 PDF를 가져오면 토큰이 빠르게 소비될 수 있습니다. 대용량 문서에서 특정 정보만 필요한 경우에는 특히 그렇습니다. `web_fetch_20260209` 이상을 사용하면 Claude가 가져온 콘텐츠를 컨텍스트에 로드하기 전에 코드를 작성하고 실행하여 필터링할 수 있습니다.
이 동적 필터링은 특히 다음과 같은 경우에 유용합니다.
* 긴 문서에서 특정 섹션 추출
* 웹 페이지의 구조화된 데이터 처리
* PDF에서 관련 정보 필터링
* 대용량 문서 작업 시 토큰 비용 절감
동적 필터링은 [코드 실행 도구](https://platform.claude.com/docs/ko/agents-and-tools/tool-use/code-execution-tool)에서 실행되며, API가 해당 요청에 대해 이 도구를 자동으로 활성화합니다. `tools` 배열에 코드 실행 도구를 추가할 필요가 없습니다.
동적 필터링을 활성화하려면 `web_fetch_20260209` 또는 그 이후 버전을 사용하세요. 다음 예제는 `web_fetch_20260318`을 사용합니다.
```bash cURL
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-opus-5-5",
"max_tokens": 4096,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Fetch the content at https://example.com/research-paper and extract the key findings."
}
],
"tools": [{
"type": "web_fetch_20260318",
"name": "web_fetch"
}]
}'
```
```bash CLI
ant messages create <<'YAML'
model: claude-opus-5-5
max_tokens: 4096
messages:
- role: user
content: >-
Fetch the content at https://example.com/research-paper
and extract the key findings.
tools:
- type: web_fetch_20260318
name: web_fetch
YAML
```
```python Python
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-opus-5-5",
max_tokens=4096,
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Fetch the content at https://example.com/research-paper and extract the key findings.",
}
],
tools=[{"type": "web_fetch_20260318", "name": "web_fetch"}],
)
print(response)
```
```typescript TypeScript
const client = new Anthropic();
const response = await client.messages.create({
model: "claude-opus-5-5",
max_tokens: 4096,
messages: [
{
role: "user",
content:
"Fetch the content at https://example.com/research-paper and extract the key findings."
}
],
tools: [{ type: "web_fetch_20260318", name: "web_fetch" }]
});
console.log(response);
```
```csharp C#
AnthropicClient client = new();
var parameters = new MessageCreateParams
{
Model = Model.ClaudeOpus5_5,
MaxTokens = 4096,
Messages = [new() { Role = Role.User, Content = "Fetch the content at https://example.com/research-paper and extract the key findings." }],
Tools = [new ToolUnion(new WebFetchTool20260318())]
};
var message = await client.Messages.Create(parameters);
Console.WriteLine(message);
```
```go Go
client := anthropic.NewClient()
response, err := client.Messages.New(context.TODO(), anthropic.MessageNewParams{
Model: anthropic.ModelClaudeOpus5_5,
MaxTokens: 4096,
Messages: []anthropic.MessageParam{
anthropic.NewUserMessage(anthropic.NewTextBlock("Fetch the content at https://example.com/research-paper and extract the key findings.")),
},
Tools: []anthropic.ToolUnionParam{
{OfWebFetchTool20260318: &anthropic.WebFetchTool20260318Param{}},
},
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(response.RawJSON())
```
```java Java
import com.anthropic.models.messages.WebFetchTool20260318;
void main() {
AnthropicClient client = AnthropicOkHttpClient.fromEnv();
MessageCreateParams params = MessageCreateParams.builder()
.model(Model.CLAUDE_OPUS_5_5)
.maxTokens(4096L)
.addUserMessage("Fetch the content at https://example.com/research-paper and extract the key findings.")
.addTool(WebFetchTool20260318.builder().build())
.build();
Message response = client.messages().create(params);
IO.println(response);
}
```
```php PHP
$client = new Client();
$message = $client->messages->create(
maxTokens: 4096,
messages: [
['role' => 'user', 'content' => 'Fetch the content at https://example.com/research-paper and extract the key findings.']
],
model: 'claude-opus-5-5',
tools: [[
'type' => 'web_fetch_20260318',
'name' => 'web_fetch',
]],
);
echo $message;
```
```ruby Ruby
client = Anthropic::Client.new
message = client.messages.create(
model: "claude-opus-5-5",
max_tokens: 4096,
messages: [
{ role: "user", content: "Fetch the content at https://example.com/research-paper and extract the key findings." }
],
tools: [{
type: "web_fetch_20260318",
name: "web_fetch"
}]
)
puts message
```
## 웹 페치 사용 방법
API 요청에 웹 페치 도구를 제공하세요.
```bash cURL
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-opus-5-5",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Please analyze the content at https://example.com/article"
}
],
"tools": [{
"type": "web_fetch_20250910",
"name": "web_fetch",
"max_uses": 5
}]
}'
```
```bash CLI
ant messages create \
--model claude-opus-5-5 \
--max-tokens 1024 \
--message '{role: user, content: "Please analyze the content at https://example.com/article"}' \
--tool '{type: web_fetch_20250910, name: web_fetch, max_uses: 5}'
```
```python Python
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-opus-5-5",
max_tokens=1024,
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Please analyze the content at https://example.com/article",
}
],
tools=[{"type": "web_fetch_20250910", "name": "web_fetch", "max_uses": 5}],
)
print(response)
```
```typescript TypeScript
const client = new Anthropic();
const response = await client.messages.create({
model: "claude-opus-5-5",
max_tokens: 1024,
messages: [
{
role: "user",
content: "Please analyze the content at https://example.com/article"
}
],
tools: [
{
type: "web_fetch_20250910",
name: "web_fetch",
max_uses: 5
}
]
});
console.log(response);
```
```csharp C#
AnthropicClient client = new();
var parameters = new MessageCreateParams
{
Model = Model.ClaudeOpus5_5,
MaxTokens = 1024,
Messages = [new() { Role = Role.User, Content = "Please analyze the content at https://example.com/article" }],
Tools = [new ToolUnion(new WebFetchTool20250910() { MaxUses = 5 })]
};
var message = await client.Messages.Create(parameters);
Console.WriteLine(message);
```
```go Go
client := anthropic.NewClient()
response, err := client.Messages.New(context.TODO(), anthropic.MessageNewParams{
Model: anthropic.ModelClaudeOpus5_5,
MaxTokens: 1024,
Messages: []anthropic.MessageParam{
anthropic.NewUserMessage(anthropic.NewTextBlock("Please analyze the content at https://example.com/article")),
},
Tools: []anthropic.ToolUnionParam{
{OfWebFetchTool20250910: &anthropic.WebFetchTool20250910Param{
MaxUses: anthropic.Int(5),
}},
},
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(response.RawJSON())
```
```java Java
import com.anthropic.models.messages.WebFetchTool20250910;
void main() {
AnthropicClient client = AnthropicOkHttpClient.fromEnv();
MessageCreateParams params = MessageCreateParams.builder()
.model(Model.CLAUDE_OPUS_5_5)
.maxTokens(1024L)
.addUserMessage("Please analyze the content at https://example.com/article")
.addTool(WebFetchTool20250910.builder()
.maxUses(5L)
.build())
.build();
Message response = client.messages().create(params);
IO.println(response);
}
```
```php PHP
$client = new Client();
$message = $client->messages->create(
maxTokens: 1024,
messages: [
['role' => 'user', 'content' => 'Please analyze the content at https://example.com/article']
],
model: 'claude-opus-5-5',
tools: [[
'type' => 'web_fetch_20250910',
'name' => 'web_fetch',
'max_uses' => 5,
]],
);
echo $message;
```
```ruby Ruby
client = Anthropic::Client.new
message = client.messages.create(
model: "claude-opus-5-5",
max_tokens: 1024,
messages: [
{ role: "user", content: "Please analyze the content at https://example.com/article" }
],
tools: [{
type: "web_fetch_20250910",
name: "web_fetch",
max_uses: 5
}]
)
puts message
```
## 도구 정의
웹 페치 도구는 다음 매개변수를 지원합니다.
```json JSON
{
"type": "web_fetch_20250910",
"name": "web_fetch",
// Optional: Limit the number of fetches per request
"max_uses": 10,
// Optional: Only fetch from these domains
"allowed_domains": ["example.com", "docs.example.com"],
// Optional: Never fetch from these domains (cannot be combined with allowed_domains)
"blocked_domains": ["private.example.com"],
// Optional: Enable citations for fetched content
"citations": {
"enabled": true
},
// Optional: Maximum content length in tokens
"max_content_tokens": 100000
}
```
이후 도구 버전에는 선택적 매개변수 두 개가 추가됩니다. `use_cache`는 `web_fetch_20260309` 이상이 필요합니다([캐시 우회](https://platform.claude.com/docs/ko/agents-and-tools/tool-use/web-fetch-tool#cache-bypass) 참조). `response_inclusion`은 `web_fetch_20260318` 이상이 필요합니다([응답 포함](https://platform.claude.com/docs/ko/agents-and-tools/tool-use/web-fetch-tool#response-inclusion) 참조).
### 최대 사용 횟수
`max_uses` 매개변수는 수행되는 웹 페치 횟수를 제한합니다. 실패한 페치도 이 한도에 포함됩니다. Claude가 허용된 횟수보다 많이 페치를 시도하면 `web_fetch_tool_result`는 `max_uses_exceeded` 오류 코드가 포함된 오류가 됩니다. 현재 기본 한도는 없습니다.
### 도메인 필터링
`allowed_domains` 및 `blocked_domains`를 사용한 도메인 필터링에 대해서는 [서버 도구](https://platform.claude.com/docs/ko/agents-and-tools/tool-use/server-tools#domain-filtering)를 참조하세요.
[Claude Managed Agents](https://platform.claude.com/docs/ko/managed-agents/overview)에서는 에이전트 도구 세트의 `web_fetch` 항목에 이러한 필드를 설정하며, 나열된 각 도메인은 경로가 없는 일반 호스트 이름이어야 합니다. [웹 검색 및 웹 가져오기 도메인 제한](https://platform.claude.com/docs/ko/managed-agents/tools-web-restrictions)을 참조하세요.
### 콘텐츠 제한
`max_content_tokens` 매개변수는 컨텍스트에 포함되는 콘텐츠의 양을 제한합니다. 가져온 콘텐츠가 이 제한을 초과하면 도구가 이를 잘라냅니다. 이는 대용량 문서를 가져올 때 토큰 사용량을 제어하는 데 도움이 됩니다. 이 제한은 텍스트 콘텐츠에 적용되며, PDF와 같은 바이너리 콘텐츠에는 적용되지 않습니다.
`max_content_tokens` 매개변수 제한은 근사치입니다. 실제로 사용되는 입력 토큰 수는 약간 달라질 수 있습니다.
Claude Managed Agents에서는 에이전트 도구 세트의 `web_fetch` 항목도 `max_content_tokens`를 허용합니다. [웹 도구 설정](https://platform.claude.com/docs/ko/managed-agents/tools-web-restrictions#settings)을 참조하세요.
### 캐시 우회
`web_fetch_20260309` 이상(`web_fetch_20260318` 포함)이 필요합니다.
`use_cache` 매개변수는 캐시된 콘텐츠를 반환할 수 있는지 여부를 제어합니다. 캐시를 우회하고 최신 콘텐츠를 가져오려면 `"use_cache": false`로 설정하세요. 기본값은 `true`입니다. 캐시를 우회하면 "latency"(지연 시간)가 증가합니다. 따라서 사용자가 명시적으로 최신 콘텐츠를 요청하거나 빠르게 변하는 소스를 가져올 때만 캐싱을 비활성화하세요.
```json
{
"tools": [
{
"type": "web_fetch_20260309",
"name": "web_fetch",
"use_cache": false
}
]
}
```
### 응답 포함
`web_fetch_20260318` 이상이 필요합니다.
`response_inclusion` 매개변수는 같은 턴에서 완료된 [코드 실행](https://platform.claude.com/docs/ko/agents-and-tools/tool-use/code-execution-tool) 호출이 페치 결과를 사용한 경우, 해당 페치 결과 블록이 API 응답에 어떻게 나타나는지를 제어합니다. `"response_inclusion": "excluded"`로 설정하면 중첩된 `server_tool_use` 블록과 결과 블록 쌍이 응답에서 완전히 제거됩니다. 원시 페이지 콘텐츠를 클라이언트에 다시 전달할 필요가 없는 에이전트 워크플로에서는 이를 통해 출력 토큰 비용을 줄일 수 있습니다. 기본값은 `"full"`입니다. 직접 호출의 결과나 완료 전에 일시 중지된 코드 실행 호출의 결과는 다음 턴에 다시 보낼 수 있도록 항상 전체가 반환됩니다.
```json
{
"tools": [
{
"type": "web_fetch_20260318",
"name": "web_fetch",
"response_inclusion": "excluded"
}
]
}
```
### 인용
인용이 항상 활성화되는 웹 검색과 달리, 웹 페치에서 인용은 선택 사항이며 기본적으로 비활성화되어 있습니다. Claude가 가져온 문서의 특정 구절을 인용하도록 하려면 `"citations": {"enabled": true}`로 설정하세요.
API 출력을 최종 사용자에게 직접 표시할 때는 원본 출처에 대한 인용을 포함하세요. API 출력을 수정하는 경우에는 법무팀과 상의하여 적절하게 인용을 표시하세요. 최종 사용자에게 표시하기 전에 출력을 재처리하거나 자체 자료와 결합하는 경우도 여기에 해당합니다.
## 응답
다음은 응답 구조의 예시입니다.
```json Output
{
"role": "assistant",
"content": [
// 1. Claude's decision to fetch
{
"type": "text",
"text": "I'll fetch the content from the article to analyze it."
},
// 2. The fetch request
{
"type": "server_tool_use",
"id": "srvtoolu_01234567890abcdef",
"name": "web_fetch",
"input": {
"url": "https://example.com/article"
}
},
// 3. Fetch results
{
"type": "web_fetch_tool_result",
"tool_use_id": "srvtoolu_01234567890abcdef",
"content": {
"type": "web_fetch_result",
"url": "https://example.com/article",
"content": {
"type": "document",
"source": {
"type": "text",
"media_type": "text/plain",
"data": "Full text content of the article..."
},
"title": "Article Title",
"citations": { "enabled": true }
},
"retrieved_at": "2025-08-25T10:30:00Z"
}
},
// 4. Claude's analysis with citations (if enabled)
{
"text": "Based on the article, ",
"type": "text"
},
{
"text": "the main argument presented is that artificial intelligence will transform healthcare",
"type": "text",
"citations": [
{
"type": "char_location",
"document_index": 0,
"document_title": "Article Title",
"start_char_index": 1234,
"end_char_index": 1456,
"cited_text": "Artificial intelligence is poised to revolutionize healthcare delivery..."
}
]
}
],
"id": "msg_a930390d3a",
"usage": {
"input_tokens": 25039,
"output_tokens": 931,
"server_tool_use": {
"web_fetch_requests": 1
}
},
"stop_reason": "end_turn"
}
```
### 페치 결과
페치 결과에는 다음이 포함됩니다.
* `url`: 가져온 URL
* `content`: 가져온 콘텐츠를 담은 문서 블록
* `retrieved_at`: 콘텐츠를 가져온 시점의 타임스탬프
웹 페치 도구는 성능을 개선하고 중복 요청을 줄이기 위해 결과를 캐시합니다. 따라서 반환된 콘텐츠가 해당 URL의 최신 버전을 항상 반영하지는 않을 수 있습니다. 캐시 동작은 자동으로 관리되며, 다양한 콘텐츠 유형과 사용 패턴에 최적화하기 위해 시간이 지나면서 변경될 수 있습니다. 최신 콘텐츠를 가져오려면 `"use_cache": false`로 설정하세요([캐시 우회](https://platform.claude.com/docs/ko/agents-and-tools/tool-use/web-fetch-tool#cache-bypass) 참조).
PDF 문서의 경우 콘텐츠는 base64로 인코딩된 데이터로 반환됩니다.
```json Output
{
"type": "web_fetch_tool_result",
"tool_use_id": "srvtoolu_02",
"content": {
"type": "web_fetch_result",
"url": "https://example.com/paper.pdf",
"content": {
"type": "document",
"source": {
"type": "base64",
"media_type": "application/pdf",
"data": "JVBERi0xLjQKJcOkw7zDtsOfCjIgMCBvYmo..."
},
"citations": { "enabled": true }
},
"retrieved_at": "2025-08-25T10:30:02Z"
}
}
```
### 오류
웹 페치 도구에서 오류가 발생하면 Claude API는 200(성공) 응답을 반환하고, 오류는 응답 본문에 표시됩니다. Claude는 오류 결과를 확인한 후 턴을 계속 진행합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
```json Output
{
"type": "web_fetch_tool_result",
"tool_use_id": "srvtoolu_a93jad",
"content": {
"type": "web_fetch_tool_result_error",
"error_code": "url_not_accessible"
}
}
```
가능한 오류 코드는 다음과 같습니다.
* `invalid_tool_input`: 잘못된 형식의 URL이나 HTTP(S)가 아닌 스킴 등 유효하지 않은 도구 입력
* `url_too_long`: URL이 최대 길이(250자)를 초과함
* `url_not_allowed`: 도메인 필터링 규칙(조직 설정 포함) 또는 Anthropic 측 제한에 의해 URL이 차단됨. Anthropic 측 제한에는 사설 주소, `robots.txt`, 사용자가 제공하지 않은 자격 증명이 포함된 것으로 보이는 URL 등이 있음
* `url_not_in_prior_context`: URL이 대화에 이전에 나타나지 않음([URL 검증](https://platform.claude.com/docs/ko/agents-and-tools/tool-use/web-fetch-tool#url-validation) 참조)
* `url_not_accessible`: 콘텐츠를 가져오지 못함(HTTP 오류)
* `too_many_requests`: 속도 제한 초과
* `unsupported_content_type`: 지원되지 않는 콘텐츠 유형(텍스트, HTML, PDF만 지원)
* `max_uses_exceeded`: 웹 페치 도구 최대 사용 횟수 초과
* `unavailable`: 내부 오류 발생
## URL 검증
보안상의 이유로 웹 페치 도구는 이전에 대화 컨텍스트에 나타난 URL만 가져올 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
* 사용자 메시지의 URL
* 클라이언트 측 도구 결과의 URL
* 이전 웹 검색 또는 웹 페치 결과의 URL
이 도구는 Claude 자신의 출력에만 나타나거나 시스템 프롬프트에만 나타나는 URL은 가져올 수 없습니다. 시스템 프롬프트의 URL을 가져올 수 있게 하려면 해당 URL을 사용자 메시지에도 포함하세요.
다른 서버 측 도구의 결과도 허용되는 출처가 아닙니다. 여기에는 [코드 실행](https://platform.claude.com/docs/ko/agents-and-tools/tool-use/code-execution-tool), [MCP 커넥터](https://platform.claude.com/docs/ko/agents-and-tools/mcp-connector), [도구 검색](https://platform.claude.com/docs/ko/agents-and-tools/tool-use/tool-search-tool) 등이 해당합니다. 반면 클라이언트 측 도구 결과는 Claude가 생성한 텍스트를 그대로 반복하더라도 허용되는 출처입니다. 입력을 그대로 출력하는 명령이나 입력을 인용하는 오류 메시지가 그 예입니다.
또한 이 도구는 API 키나 비밀번호 같은 자격 증명이 포함된 것으로 보이는 URL을 거부합니다. 단, 해당 자격 증명이 시스템 프롬프트나 사용자 메시지 텍스트에 나타나는 경우는 예외입니다. 도구 결과에만 나타나는 자격 증명은 인정되지 않으며, 이 경우 `url_not_allowed` 오류가 발생합니다. 이러한 URL을 가져오려면 사용자 메시지에 포함하세요.
## 검색과 페치 결합
웹 검색 도구와 웹 페치 도구가 모두 활성화된 상태에서 사용자가 URL 없이 특정 페이지나 문서를 지칭할 수 있습니다(예: "anthropics/anthropic-sdk-python 저장소의 README를 읽어 줘"). 이 경우 Claude는 웹 검색으로 해당 페이지를 찾은 다음 결과를 페치합니다. 다음 예제는 하나의 요청에서 검색과 분석을 함께 요청합니다.
```bash cURL
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-opus-5-5",
"max_tokens": 4096,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Find recent articles about quantum computing and analyze the most relevant one in detail"
}
],
"tools": [
{
"type": "web_search_20250305",
"name": "web_search",
"max_uses": 3
},
{
"type": "web_fetch_20250910",
"name": "web_fetch",
"max_uses": 5,
"citations": {"enabled": true}
}
]
}'
```
```bash CLI
ant messages create <<'YAML'
model: claude-opus-5-5
max_tokens: 4096
messages:
- role: user
content: >-
Find recent articles about quantum computing
and analyze the most relevant one in detail
tools:
- type: web_search_20250305
name: web_search
max_uses: 3
- type: web_fetch_20250910
name: web_fetch
max_uses: 5
citations:
enabled: true
YAML
```
```python Python
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-opus-5-5",
max_tokens=4096,
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Find recent articles about quantum computing and analyze the most relevant one in detail",
}
],
tools=[
{"type": "web_search_20250305", "name": "web_search", "max_uses": 3},
{
"type": "web_fetch_20250910",
"name": "web_fetch",
"max_uses": 5,
"citations": {"enabled": True},
},
],
)
print(response)
```
```typescript TypeScript
const client = new Anthropic();
const response = await client.messages.create({
model: "claude-opus-5-5",
max_tokens: 4096,
messages: [
{
role: "user",
content:
"Find recent articles about quantum computing and analyze the most relevant one in detail"
}
],
tools: [
{ type: "web_search_20250305", name: "web_search", max_uses: 3 },
{
type: "web_fetch_20250910",
name: "web_fetch",
max_uses: 5,
citations: { enabled: true }
}
]
});
console.log(response);
```
```csharp C#
AnthropicClient client = new();
var parameters = new MessageCreateParams
{
Model = Model.ClaudeOpus5_5,
MaxTokens = 4096,
Messages = [new() { Role = Role.User, Content = "Find recent articles about quantum computing and analyze the most relevant one in detail" }],
Tools = [
new ToolUnion(new WebSearchTool20250305() { MaxUses = 3 }),
new ToolUnion(new WebFetchTool20250910() { MaxUses = 5, Citations = new() { Enabled = true } })
]
};
var message = await client.Messages.Create(parameters);
Console.WriteLine(message);
```
```go Go
client := anthropic.NewClient()
response, err := client.Messages.New(context.TODO(), anthropic.MessageNewParams{
Model: anthropic.ModelClaudeOpus5_5,
MaxTokens: 4096,
Messages: []anthropic.MessageParam{
anthropic.NewUserMessage(anthropic.NewTextBlock("Find recent articles about quantum computing and analyze the most relevant one in detail")),
},
Tools: []anthropic.ToolUnionParam{
{OfWebSearchTool20250305: &anthropic.WebSearchTool20250305Param{
MaxUses: anthropic.Int(3),
}},
{OfWebFetchTool20250910: &anthropic.WebFetchTool20250910Param{
MaxUses: anthropic.Int(5),
Citations: anthropic.CitationsConfigParam{Enabled: anthropic.Bool(true)},
}},
},
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(response.RawJSON())
```
```java Java
import com.anthropic.models.messages.CitationsConfigParam;
// ...
import com.anthropic.models.messages.WebFetchTool20250910;
import com.anthropic.models.messages.WebSearchTool20250305;
void main() {
AnthropicClient client = AnthropicOkHttpClient.fromEnv();
MessageCreateParams params = MessageCreateParams.builder()
.model(Model.CLAUDE_OPUS_5_5)
.maxTokens(4096L)
.addUserMessage("Find recent articles about quantum computing and analyze the most relevant one in detail")
.addTool(WebSearchTool20250305.builder()
.maxUses(3L)
.build())
.addTool(WebFetchTool20250910.builder()
.maxUses(5L)
.citations(CitationsConfigParam.builder().enabled(true).build())
.build())
.build();
Message response = client.messages().create(params);
IO.println(response);
}
```
```php PHP
$client = new Client();
$message = $client->messages->create(
maxTokens: 4096,
messages: [
['role' => 'user', 'content' => 'Find recent articles about quantum computing and analyze the most relevant one in detail']
],
model: 'claude-opus-5-5',
tools: [
[
'type' => 'web_search_20250305',
'name' => 'web_search',
'max_uses' => 3,
],
[
'type' => 'web_fetch_20250910',
'name' => 'web_fetch',
'max_uses' => 5,
'citations' => ['enabled' => true],
],
],
);
echo $message;
```
```ruby Ruby
client = Anthropic::Client.new
message = client.messages.create(
model: "claude-opus-5-5",
max_tokens: 4096,
messages: [
{ role: "user", content: "Find recent articles about quantum computing and analyze the most relevant one in detail" }
],
tools: [
{
type: "web_search_20250305",
name: "web_search",
max_uses: 3
},
{
type: "web_fetch_20250910",
name: "web_fetch",
max_uses: 5,
citations: { enabled: true }
}
]
)
puts message
```
이 워크플로에서 Claude는 다음을 수행합니다.
1. 웹 검색을 사용하여 관련 기사를 찾습니다.
2. 가장 유망한 결과를 선택합니다.
3. 웹 페치를 사용하여 전체 콘텐츠를 가져옵니다.
4. 인용과 함께 상세한 분석을 제공합니다.
## 프롬프트 캐싱
여러 턴에 걸쳐 도구 정의를 캐시하려면 [프롬프트 캐싱을 사용한 도구 사용](https://platform.claude.com/docs/ko/agents-and-tools/tool-use/tool-use-with-prompt-caching)을 참조하세요.
## 스트리밍
스트리밍을 활성화하면 페치 이벤트가 스트림에 포함되며, 콘텐츠를 가져오는 동안 일시 중지가 발생합니다.
```sse Output
event: message_start
data: {"type": "message_start", "message": {"id": "msg_abc123", "type": "message"}}
event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 0, "content_block": {"type": "text", "text": ""}}
// Claude's decision to fetch
event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 1, "content_block": {"type": "server_tool_use", "id": "srvtoolu_xyz789", "name": "web_fetch"}}
// Fetch URL streamed
event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 1, "delta": {"type": "input_json_delta", "partial_json": "{\"url\":\"https://example.com/article\"}"}}
// Pause while fetch executes
// Fetch results streamed
event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 2, "content_block": {"type": "web_fetch_tool_result", "tool_use_id": "srvtoolu_xyz789", "content": {"type": "web_fetch_result", "url": "https://example.com/article", "content": {"type": "document", "source": {"type": "text", "media_type": "text/plain", "data": "Article content..."}}}}}
// Claude's response continues...
```
## 배치 요청
[Messages Batches API](https://platform.claude.com/docs/ko/build-with-claude/batch-processing)에 웹 페치 도구를 포함할 수 있습니다. Messages Batches API를 통한 웹 페치 도구 호출의 가격은 일반 Messages API 요청과 동일합니다.
## 사용량 및 가격
Web fetch(웹 가져오기) 사용에는 표준 토큰 비용 외에 **추가 요금이 없습니다**:
```json
{
"usage": {
"input_tokens": 25039,
"output_tokens": 931,
"cache_read_input_tokens": 0,
"cache_creation_input_tokens": 0,
"server_tool_use": {
"web_fetch_requests": 1
}
}
}
```
Web fetch 도구는 Claude API에서 **추가 비용 없이** 사용할 수 있습니다. 대화 컨텍스트의 일부가 되는 가져온 콘텐츠에 대해서만 표준 토큰 비용을 지불합니다.
과도한 토큰을 소비할 수 있는 대용량 콘텐츠를 의도치 않게 가져오는 것을 방지하려면, `max_content_tokens` 매개변수를 사용하여 사용 사례와 예산 고려 사항에 따라 적절한 한도를 설정하세요.
일반적인 콘텐츠의 토큰 사용량 예시:
* 평균적인 웹 페이지 (10 kB): 약 2,500 토큰
* 대용량 문서 페이지 (100 kB): 약 25,000 토큰
* 연구 논문 PDF (500 kB): 약 125,000 토큰
## 다음 단계
샌드박스 컨테이너에서 Python 및 bash 코드를 실행하여 데이터를 분석하고, 파일을 생성하고, 솔루션을 반복적으로 개선합니다.
Anthropic이 실행하는 도구를 다룹니다. server\_tool\_use 블록, pause\_turn 이어가기, 도메인 필터링을 설명합니다.
Anthropic이 제공하는 도구 목록과 선택적 도구 정의 속성에 대한 참조입니다.