--- title: Web fetch 工具 url: https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/tool-use/web-fetch-tool description: 从特定 URL 获取并读取内容，以实时网页内容增强 Claude 的上下文。 --- 要了解"zero data retention"（零数据保留），即 ZDR 如何适用于此功能，请参阅 [API 与数据保留](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/manage-claude/api-and-data-retention)。 Web fetch 工具允许 Claude 从指定的网页和 PDF 文档中检索完整内容。 最新的网页获取工具版本（`web_fetch_20260318`）支持 **"dynamic filtering"（动态过滤）**：Claude 可以编写并执行代码，在获取的内容进入"context window"（上下文窗口）之前对其进行过滤，只保留相关信息并丢弃其余内容。这可以在保持响应质量的同时减少"token"（令牌）消耗。动态过滤适用于 Claude 4.6 及更高版本的模型以及 [Claude Mythos Preview](https://anthropic.com/glasswing)。`web_fetch_20260318` 还为智能体工作流增加了[响应包含](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/tool-use/web-fetch-tool#response-inclusion)控制。之前的版本（支持动态过滤和[缓存绕过](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/tool-use/web-fetch-tool#cache-bypass)的 `web_fetch_20260309`、仅支持动态过滤的 `web_fetch_20260209`、用于基本获取的 `web_fetch_20250910`）仍然可用。 Web fetch（无论是否带有动态过滤）可在 Claude API、[Claude Platform on AWS](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/build-with-claude/claude-platform-on-aws) 和 [Microsoft Foundry](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/build-with-claude/claude-in-microsoft-foundry) 上使用。在 Microsoft Foundry 上，[托管在 Azure 上](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/build-with-claude/claude-in-microsoft-foundry#additional-features-not-supported-when-hosted-on-azure)的部署仅支持基本的 web fetch 工具（`web_fetch_20250910`，不带动态过滤）。托管在 Anthropic 上的部署支持所有版本。Web fetch 目前在 Amazon Bedrock 或 Google Cloud 上不可用。 对于 [Claude Mythos Preview](https://anthropic.com/glasswing)，web fetch 可在 Claude API 和 Microsoft Foundry 上使用。目前 Mythos Preview 在 Amazon Bedrock 或 Google Cloud 上不支持 web fetch。 请使用[反馈表单](https://forms.gle/NhWcgmkcvPCMmPE86)就模型响应质量、API 本身或文档质量提供反馈。 有关零数据保留（Zero Data Retention）资格和 `allowed_callers` 变通方法，请参阅[服务器工具](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/tool-use/server-tools#zdr-and-allowed-callers)。 在 Claude 同时处理不受信任的输入和敏感数据的环境中启用 web fetch 工具会带来数据外泄风险。请仅在受信任的环境中或处理非敏感数据时使用此工具。 为了将外泄风险降至最低，Claude 无法获取仅出现在其自身输出中的 URL。Claude 只能获取之前已在对话中出现过的 URL：用户消息中的 URL、客户端工具结果中的 URL（即使结果回显了 Claude 生成的文本），以及来自之前网页搜索或网页获取结果的 URL（请参阅 [URL 验证](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/tool-use/web-fetch-tool#url-validation)）。Claude 也无法获取看起来包含凭据（例如 API 密钥或密码）的 URL，除非该凭据出现在系统提示中或用户消息的文本中。 但是，仍然存在残余风险，您在使用此工具时应仔细考虑。 如果担心数据外泄，请考虑： * 完全禁用 web fetch 工具 * 使用 `max_uses` 参数限制请求数量 * 使用 `allowed_domains` 参数限制为已知的安全域名 有关模型支持，请参阅[工具参考](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/tool-use/tool-reference)。 ## Web fetch 的工作原理 Web fetch 是一种[服务器工具](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/tool-use/server-tools)：API 在请求期间获取内容并将结果插入对话中。您无需运行任何内容或返回 `tool_result`。例外情况是当 Claude 在同一组并行工具调用中同时调用 web fetch 和您的某个客户端工具时：API 会在该获取运行之前返回带有 `stop_reason: "tool_use"` 的响应，然后在您发回客户端 `tool_result` 块时运行该获取。请参阅[在一个回合中混合使用服务器工具和客户端工具](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/tool-use/server-tools#mixing-server-tools-and-client-tools-in-one-turn)。 当您将 web fetch 工具添加到 API 请求中时： 1. Claude 根据提示和可用的 URL 决定何时获取内容。 2. API 从指定的 URL 检索完整的文本内容。 3. 对于 PDF，API 以 base64 编码数据的形式返回内容，并像直接附加的 PDF 文档一样处理它。 4. Claude 分析获取的内容并提供带有可选引用的响应。 Web fetch 工具目前不支持使用 JavaScript 动态渲染的网站。对于需要真实浏览器的页面（JavaScript 渲染、点击或填写表单），请考虑使用 [browser use 工具](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/tool-use/browser-use-tool)，这是一种客户端工具，由您的应用程序驱动浏览器，并将页面文本或屏幕截图作为工具结果返回给 Claude。 ### Claude 何时获取 当请求指向特定页面或文档时，Claude 会进行获取： * 对话中（或之前的工具结果中）提供了 URL * 用户在没有 URL 的情况下指明了特定资源（某篇特定文章、README、定价页面或文档章节），并且同时启用了 [web search 工具](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/tool-use/web-search-tool)，以便 Claude 可以先定位它（请参阅[组合搜索和获取](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/tool-use/web-fetch-tool#combined-search-and-fetch)） 对于不引用特定页面的常识性或开放式问题，Claude **不会**进行获取。"总结这篇文章：``" 会触发获取。"REST API 设计的最佳实践是什么？" 则会直接回答。 ### 动态过滤 获取完整的网页和 PDF 可能会快速消耗令牌，尤其是当只需要从大型文档中获取特定信息时。使用 `web_fetch_20260209` 或更高版本，Claude 可以编写并执行代码，在将获取的内容加载到上下文之前对其进行过滤。 这种动态过滤特别适用于： * 从长文档中提取特定章节 * 处理网页中的结构化数据 * 从 PDF 中过滤相关信息 * 在处理大型文档时降低令牌成本 动态过滤运行在[代码执行工具](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/tool-use/code-execution-tool)上，API 会为该请求自动启用它。您无需将代码执行工具添加到 `tools` 数组中。 要启用动态过滤，请使用 `web_fetch_20260209` 或任何更高版本。以下示例使用 `web_fetch_20260318`： ```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 ``` ## 如何使用 web fetch 在您的 API 请求中提供 web fetch 工具： ```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 ``` ## 工具定义 Web fetch 工具支持以下参数： ```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 } ``` 更高的工具版本添加了另外两个可选参数：`use_cache` 需要 `web_fetch_20260309` 或更高版本（请参阅[缓存绕过](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/tool-use/web-fetch-tool#cache-bypass)），`response_inclusion` 需要 `web_fetch_20260318` 或更高版本（请参阅[响应包含](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/tool-use/web-fetch-tool#response-inclusion)）。 ### 最大使用次数 `max_uses` 参数限制执行的 web fetch 次数。失败的获取也计入限制。如果 Claude 尝试的获取次数超过允许的次数，`web_fetch_tool_result` 将是一个带有 `max_uses_exceeded` 错误代码的错误。目前没有默认限制。 ### 域名过滤 有关使用 `allowed_domains` 和 `blocked_domains` 进行域名过滤，请参阅[服务器工具](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/tool-use/server-tools#domain-filtering)。 在 [Claude Managed Agents](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/managed-agents/overview) 上，请在智能体工具集的 `web_fetch` 条目上设置这些字段，其中列出的每个域名都必须是不带路径的纯主机名；请参阅[限制网页搜索和网页抓取的域名](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/managed-agents/tools-web-restrictions)。 ### 内容限制 `max_content_tokens` 参数限制包含在上下文中的内容量。如果获取的内容超过此限制，工具会将其截断。这有助于在获取大型文档时控制令牌使用量。该限制适用于文本内容，不适用于 PDF 等二进制内容。 `max_content_tokens` 参数限制是近似值。实际使用的输入令牌数量可能会有少量差异。 在 Claude Managed Agents 上，智能体工具集的 `web_fetch` 条目也接受 `max_content_tokens`；请参阅[网页工具设置](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/managed-agents/tools-web-restrictions#settings)。 ### 缓存绕过 需要 `web_fetch_20260309` 或更高版本（包括 `web_fetch_20260318`）。 `use_cache` 参数控制是否可以返回缓存的内容。设置 `"use_cache": false` 可绕过缓存并获取最新内容。默认值为 `true`。仅在用户明确请求最新内容或获取快速变化的来源时才禁用缓存，因为绕过缓存会增加延迟。 ```json { "tools": [ { "type": "web_fetch_20260309", "name": "web_fetch", "use_cache": false } ] } ``` ### 响应包含 需要 `web_fetch_20260318` 或更高版本。 `response_inclusion` 参数控制当获取结果在同一回合中被已完成的[代码执行](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/tool-use/code-execution-tool)调用消费时，获取结果块在 API 响应中的呈现方式。设置 `"response_inclusion": "excluded"` 可将这些嵌套的 `server_tool_use` 和结果块对从响应中完全删除，从而为不需要将原始页面内容回传给客户端的智能体工作流降低输出令牌成本。默认值为 `"full"`。来自直接调用的结果，或来自在完成之前暂停的代码执行调用的结果，始终会完整返回，以便在下一回合中发回。 ```json { "tools": [ { "type": "web_fetch_20260318", "name": "web_fetch", "response_inclusion": "excluded" } ] } ``` ### 引用 与始终启用引用的 web search 不同，web fetch 的引用是可选的，默认禁用。设置 `"citations": {"enabled": true}` 可使 Claude 引用获取文档中的特定段落。 在直接向最终用户显示 API 输出时，请包含指向原始来源的引用。如果您要对 API 输出进行修改，包括在向最终用户显示之前对其进行重新处理或将其与您自己的材料结合，请在咨询您的法律团队后酌情显示引用。 ## 响应 以下是一个示例响应结构： ```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" } ``` ### 获取结果 获取结果包括： * `url`：被获取的 URL * `content`：包含获取内容的文档块 * `retrieved_at`：检索内容时的时间戳 Web fetch 工具会缓存结果以提高性能并减少冗余请求。返回的内容可能并不总是反映该 URL 上可用的最新版本。缓存行为是自动管理的，并可能随时间变化，以针对不同的内容类型和使用模式进行优化。要获取最新内容，请设置 `"use_cache": false`（请参阅[缓存绕过](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/tool-use/web-fetch-tool#cache-bypass)）。 对于 PDF 文档，内容以 base64 编码数据的形式返回： ```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" } } ``` ### 错误 当 web fetch 工具遇到错误时，Claude API 会返回 200（成功）响应，并在响应正文中表示该错误。Claude 会看到错误结果并继续该回合。例如： ```json Output { "type": "web_fetch_tool_result", "tool_use_id": "srvtoolu_a93jad", "content": { "type": "web_fetch_tool_result_error", "error_code": "url_not_accessible" } } ``` 以下是可能的错误代码： * `invalid_tool_input`：无效的工具输入，例如格式错误的 URL 或非 HTTP(S) 协议 * `url_too_long`：URL 超过最大长度（250 个字符） * `url_not_allowed`：URL 被域名过滤规则（包括您组织的设置）或 Anthropic 端的限制（例如私有地址、`robots.txt` 以及看起来包含并非由您提供的凭据的 URL）阻止 * `url_not_in_prior_context`：URL 未在对话的先前内容中出现（请参阅 [URL 验证](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/tool-use/web-fetch-tool#url-validation)） * `url_not_accessible`：获取内容失败（HTTP 错误） * `too_many_requests`：超出速率限制 * `unsupported_content_type`：不支持的内容类型（仅支持文本、HTML 和 PDF） * `max_uses_exceeded`：超出 web fetch 工具的最大使用次数 * `unavailable`：发生内部错误 ## URL 验证 出于安全原因，web fetch 工具只能获取之前在对话上下文中出现过的 URL。这包括： * 用户消息中的 URL * 客户端工具结果中的 URL * 来自之前 web search 或 web fetch 结果的 URL 该工具无法获取仅出现在 Claude 自身输出中或仅出现在系统提示中的 URL。要使系统提示中的 URL 可被获取，请同时将其包含在用户消息中。其他服务器端工具的结果，例如[代码执行](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/tool-use/code-execution-tool)、[MCP 连接器](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/mcp-connector)或[工具搜索](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/tool-use/tool-search-tool)，也不是允许的来源。客户端工具结果即使回显了 Claude 生成的文本（例如，打印其输入的命令，或引用该文本的错误消息），也仍是允许的来源。 该工具还会拒绝看起来包含凭据（例如 API 密钥或密码）的 URL，除非该凭据出现在系统提示中或用户消息的文本中。仅出现在工具结果中的凭据不算在内。此时会返回 `url_not_allowed` 错误。要获取此类 URL，请将其包含在用户消息中。 ## 组合搜索和获取 当同时启用 web search 和 web fetch 工具，并且用户在未提供 URL 的情况下指明了特定页面或文档时（例如，"阅读 anthropics/anthropic-sdk-python 仓库中的 README"），Claude 会使用 web search 定位它，然后获取结果。以下示例在一个请求中要求进行搜索和分析： ```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 ``` 在此工作流中，Claude： 1. 使用 web search 查找相关文章。 2. 选择最有希望的结果。 3. 使用 web fetch 检索完整内容。 4. 提供带有引用的详细分析。 ## 提示缓存 要跨回合缓存工具定义，请参阅[工具使用与提示缓存](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/tool-use/tool-use-with-prompt-caching)。 ## 流式传输 启用 "streaming"（流式传输）后，获取事件是流的一部分，在内容检索期间会有暂停： ```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... ``` ## 批量请求 您可以在 [Messages Batches API](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/build-with-claude/batch-processing) 中包含 web fetch 工具。通过 Messages Batches API 进行的 web fetch 工具调用与常规 Messages API 请求中的调用定价相同。 ## 使用量和定价 Web fetch（网页抓取）的使用除标准令牌费用外**不收取任何额外费用**： ```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 工具在 Claude API 上**无需额外费用**即可使用。您只需为成为对话上下文一部分的抓取内容支付标准令牌费用。 为防止无意中抓取会消耗过多令牌的大型内容，请使用 `max_content_tokens` 参数，根据您的使用场景和预算考虑设置适当的限制。 典型内容的令牌使用量示例： * 普通网页（10 kB）：约 2,500 个令牌 * 大型文档页面（100 kB）：约 25,000 个令牌 * 研究论文 PDF（500 kB）：约 125,000 个令牌 ## 后续步骤 在沙盒容器中运行 Python 和 bash 代码，以分析数据、生成文件并迭代解决方案。 使用由 Anthropic 执行的工具：server\_tool\_use 块、pause\_turn 续接和域名过滤。 Anthropic 提供的工具目录以及可选工具定义属性的参考。