웹 가져오기 도구는 Claude가 지정된 웹 페이지와 PDF 문서에서 전체 콘텐츠를 검색할 수 있게 해줍니다.
웹 가져오기 도구는 현재 베타 버전입니다. 이를 활성화하려면 API 요청에서 베타 헤더 web-fetch-2025-09-10을 사용하세요.모델 응답의 품질, API 자체, 또는 문서의 품질에 대한 피드백을 제공하려면 이 양식을 사용해 주세요.
Claude가 민감한 데이터와 함께 신뢰할 수 없는 입력을 처리하는 환경에서 웹 가져오기 도구를 활성화하면 데이터 유출 위험이 발생합니다. 신뢰할 수 있는 환경에서만 이 도구를 사용하거나 민감하지 않은 데이터를 처리할 때만 사용하는 것을 권장합니다.유출 위험을 최소화하기 위해 Claude는 URL을 동적으로 구성할 수 없습니다. Claude는 사용자가 명시적으로 제공한 URL이나 이전 웹 검색 또는 웹 가져오기 결과에서 나온 URL만 가져올 수 있습니다. 그러나 이 도구를 사용할 때 신중히 고려해야 할 잔여 위험이 여전히 있습니다.데이터 유출이 우려되는 경우 다음을 고려하세요:
  • 웹 가져오기 도구를 완전히 비활성화
  • max_uses 매개변수를 사용하여 요청 수 제한
  • allowed_domains 매개변수를 사용하여 알려진 안전한 도메인으로 제한

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지원되는 모델

웹 가져오기는 다음에서 사용할 수 있습니다:
  • Claude Opus 4.1 (claude-opus-4-1-20250805)
  • Claude Opus 4 (claude-opus-4-20250514)
  • Claude Sonnet 4 (claude-sonnet-4-20250514)
  • Claude Sonnet 3.7 (claude-3-7-sonnet-20250219)
  • Claude Sonnet 3.5 v2 (더 이상 사용되지 않음) (claude-3-5-sonnet-latest)
  • Claude Haiku 3.5 (claude-3-5-haiku-latest)

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웹 가져오기 작동 방식

API 요청에 웹 가져오기 도구를 추가하면:
  1. Claude는 프롬프트와 사용 가능한 URL을 기반으로 콘텐츠를 가져올 시기를 결정합니다.
  2. API가 지정된 URL에서 전체 텍스트 콘텐츠를 검색합니다.
  3. PDF의 경우 자동 텍스트 추출이 수행됩니다.
  4. Claude는 가져온 콘텐츠를 분석하고 선택적 인용과 함께 응답을 제공합니다.

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웹 가져오기 사용 방법

API 요청에서 웹 가져오기 도구를 제공하세요: 
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
    --header "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
    --header "anthropic-version: 2023-06-01" \
    --header "anthropic-beta: web-fetch-2025-09-10" \
    --header "content-type: application/json" \
    --data '{
        "model": "claude-opus-4-1-20250805",
        "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
        }]
    }'

​
도구 정의

웹 가져오기 도구는 다음 매개변수를 지원합니다:
JSON
{
  "type": "web_fetch_20250910",
  "name": "web_fetch",

  // 선택사항: 요청당 가져오기 수 제한
  "max_uses": 10,

  // 선택사항: 이 도메인에서만 가져오기
  "allowed_domains": ["example.com", "docs.example.com"],

  // 선택사항: 이 도메인에서는 절대 가져오지 않기
  "blocked_domains": ["private.example.com"],

  // 선택사항: 가져온 콘텐츠에 대한 인용 활성화
  "citations": {
    "enabled": true
  },

  // 선택사항: 토큰 단위 최대 콘텐츠 길이
  "max_content_tokens": 100000
}

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최대 사용 횟수

max_uses 매개변수는 수행되는 웹 가져오기 수를 제한합니다. Claude가 허용된 것보다 더 많은 가져오기를 시도하면 web_fetch_tool_result는 max_uses_exceeded 오류 코드와 함께 오류가 됩니다. 현재 기본 제한은 없습니다.

​
도메인 필터링

도메인 필터를 사용할 때:
  • 도메인에는 HTTP/HTTPS 스키마를 포함하지 않아야 합니다 (https://example.com 대신 example.com 사용)
  • 하위 도메인이 자동으로 포함됩니다 (example.com은 docs.example.com을 포함)
  • 하위 경로가 지원됩니다 (example.com/blog)
  • 동일한 요청에서 allowed_domains 또는 blocked_domains 중 하나만 사용할 수 있습니다.
도메인 이름의 유니코드 문자는 호모그래프 공격을 통해 보안 취약점을 만들 수 있습니다. 여기서 다른 스크립트의 시각적으로 유사한 문자가 도메인 필터를 우회할 수 있습니다. 예를 들어, аmazon.com (키릴 문자 ‘а’ 사용)은 amazon.com과 동일하게 보일 수 있지만 다른 도메인을 나타냅니다.도메인 허용/차단 목록을 구성할 때:
  • 가능한 경우 ASCII 전용 도메인 이름 사용
  • URL 파서가 유니코드 정규화를 다르게 처리할 수 있음을 고려
  • 잠재적인 호모그래프 변형으로 도메인 필터 테스트
  • 의심스러운 유니코드 문자에 대해 도메인 구성을 정기적으로 감사

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콘텐츠 제한

max_content_tokens 매개변수는 컨텍스트에 포함될 콘텐츠의 양을 제한합니다. 가져온 콘텐츠가 이 제한을 초과하면 잘립니다. 이는 큰 문서를 가져올 때 토큰 사용량을 제어하는 데 도움이 됩니다.
max_content_tokens 매개변수 제한은 근사치입니다. 실제 사용되는 입력 토큰 수는 소량 차이가 날 수 있습니다.

​
인용

인용이 항상 활성화되는 웹 검색과 달리 웹 가져오기에서는 인용이 선택사항입니다. Claude가 가져온 문서의 특정 구절을 인용할 수 있도록 하려면 "citations": {"enabled": true}를 설정하세요.
최종 사용자에게 웹 결과나 웹 결과에 포함된 정보를 표시할 때, 인라인 인용은 사용자 인터페이스에서 명확하게 보이고 클릭 가능하게 만들어야 합니다.

​
응답

다음은 응답 구조의 예입니다: 
{
  "role": "assistant",
  "content": [
    // 1. Claude의 가져오기 결정
    {
      "type": "text",
      "text": "I'll fetch the content from the article to analyze it."
    },
    // 2. 가져오기 요청
    {
      "type": "server_tool_use",
      "id": "srvtoolu_01234567890abcdef",
      "name": "web_fetch",
      "input": {
        "url": "https://example.com/article"
      }
    },
    // 3. 가져오기 결과
    {
      "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. 인용이 포함된 Claude의 분석 (활성화된 경우)
    {
      "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"
}

​
가져오기 결과

가져오기 결과에는 다음이 포함됩니다:
  • url: 가져온 URL
  • content: 가져온 콘텐츠를 포함하는 문서 블록
  • retrieved_at: 콘텐츠가 검색된 타임스탬프
웹 가져오기 도구는 성능을 향상시키고 중복 요청을 줄이기 위해 결과를 캐시합니다. 이는 반환된 콘텐츠가 항상 URL에서 사용 가능한 최신 버전이 아닐 수 있음을 의미합니다. 캐시 동작은 자동으로 관리되며 다양한 콘텐츠 유형과 사용 패턴에 최적화하기 위해 시간이 지남에 따라 변경될 수 있습니다.
PDF 문서의 경우 콘텐츠는 base64로 인코딩된 데이터로 반환됩니다: 
{
  "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 가져오기 도구가 오류를 만나면 Anthropic API는 응답 본문에 오류가 표현된 200 (성공) 응답을 반환합니다: 
{
  "type": "web_fetch_tool_result",
  "tool_use_id": "srvtoolu_a93jad",
  "content": {
    "type": "web_fetch_tool_error",
    "error_code": "url_not_accessible"
  }
}
가능한 오류 코드는 다음과 같습니다:
  • invalid_input: 잘못된 URL 형식
  • url_too_long: URL이 최대 길이 초과 (250자)
  • url_not_allowed: 도메인 필터링 규칙과 모델 제한에 의해 차단된 URL
  • url_not_accessible: 콘텐츠 가져오기 실패 (HTTP 오류)
  • too_many_requests: 속도 제한 초과
  • unsupported_content_type: 지원되지 않는 콘텐츠 유형 (텍스트와 PDF만 지원)
  • max_uses_exceeded: 최대 웹 가져오기 도구 사용 횟수 초과
  • unavailable: 내부 오류 발생

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URL 검증

보안상의 이유로 웹 가져오기 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 가져오기 결과의 URL
이 도구는 Claude가 생성한 임의의 URL이나 컨테이너 기반 서버 도구(코드 실행, Bash 등)의 URL을 가져올 수 없습니다.

​
검색과 가져오기 결합

웹 가져오기는 포괄적인 정보 수집을 위해 웹 검색과 원활하게 작동합니다: 
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-1-20250805",
    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}
        }
    ],
    extra_headers={
        "anthropic-beta": "web-fetch-2025-09-10"
    }
)
이 워크플로에서 Claude는:
  1. 웹 검색을 사용하여 관련 기사 찾기
  2. 가장 유망한 결과 선택
  3. 웹 가져오기를 사용하여 전체 콘텐츠 검색
  4. 인용과 함께 상세한 분석 제공

​
프롬프트 캐싱

웹 가져오기는 프롬프트 캐싱과 함께 작동합니다. 프롬프트 캐싱을 활성화하려면 요청에 cache_control 중단점을 추가하세요. 캐시된 가져오기 결과는 대화 턴 간에 재사용될 수 있습니다. 
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# 웹 가져오기가 포함된 첫 번째 요청
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": "Analyze this research paper: https://arxiv.org/abs/2024.12345"
    }
]

response1 = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-1-20250805",
    max_tokens=1024,
    messages=messages,
    tools=[{
        "type": "web_fetch_20250910",
        "name": "web_fetch"
    }],
    extra_headers={
        "anthropic-beta": "web-fetch-2025-09-10"
    }
)

# 대화에 Claude의 응답 추가
messages.append({
    "role": "assistant",
    "content": response1.content
})

# 캐시 중단점이 있는 두 번째 요청
messages.append({
    "role": "user",
    "content": "What methodology does the paper use?",
    "cache_control": {"type": "ephemeral"}
})

response2 = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-1-20250805",
    max_tokens=1024,
    messages=messages,
    tools=[{
        "type": "web_fetch_20250910",
        "name": "web_fetch"
    }],
    extra_headers={
        "anthropic-beta": "web-fetch-2025-09-10"
    }
)

# 두 번째 응답은 캐시된 가져오기 결과의 이점을 받습니다
print(f"Cache read tokens: {response2.usage.get('cache_read_input_tokens', 0)}")

​
스트리밍

스트리밍이 활성화되면 가져오기 이벤트는 콘텐츠 검색 중 일시 정지와 함께 스트림의 일부입니다: 
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": ""}}

// Claude의 가져오기 결정

event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 1, "content_block": {"type": "server_tool_use", "id": "srvtoolu_xyz789", "name": "web_fetch"}}

// 가져오기 URL 스트리밍
event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 1, "delta": {"type": "input_json_delta", "partial_json": "{\"url\":\"https://example.com/article\"}"}}

// 가져오기 실행 중 일시 정지

// 가져오기 결과 스트리밍
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..."}}}}}

// Claude의 응답 계속...

​
배치 요청

Messages Batches API에 웹 가져오기 도구를 포함할 수 있습니다. Messages Batches API를 통한 웹 가져오기 도구 호출은 일반 Messages API 요청과 동일하게 가격이 책정됩니다.

​
사용량 및 가격

Web fetch usage has no additional charges beyond standard token costs: 
"usage": {
  "input_tokens": 25039,
  "output_tokens": 931,
  "cache_read_input_tokens": 0,
  "cache_creation_input_tokens": 0,
  "server_tool_use": {
    "web_fetch_requests": 1
  }
}
The web fetch tool is available on the Anthropic API at no additional cost. You only pay standard token costs for the fetched content that becomes part of your conversation context. To protect against inadvertently fetching large content that would consume excessive tokens, use the max_content_tokens parameter to set appropriate limits based on your use case and budget considerations. Example token usage for typical content:
  • Average web page (10KB): ~2,500 tokens
  • Large documentation page (100KB): ~25,000 tokens
  • Research paper PDF (500KB): ~125,000 tokens