夜雨聆风前一篇我们讲了 Codex 是怎么读取 PDF 的。接下来把另一个问题补上：Claude Code 读 PDF 时，走的是什么流程？
这次答案看起来简单一点。Claude Code 确实把 PDF 放进了内置的 Read 工具。短 PDF 可以整份读取；超过 10 页后，应通过 pages 指定页码范围，每次最多读 20 页。
但查到这里，最容易多走一步：有 Read，只说明 Claude Code 给 PDF 留了一个专门入口。内部怎么实现，以及最后读得准不准，是另外两个问题。
Anthropic 公开了 Claude Code 的分页行为，也公开了 Claude Platform 处理 PDF 时会同时分析每页文字和页面图像；它没有公开证明 Claude Code 的 Read 一定复用了这套后端，更没有公开内部 parser、OCR、页面分辨率和冲突处理规则。
下面把已知和未知分开说。
先把两层分开
Claude Code 是我们在终端或编辑器里使用的 Agent。给它一个文件路径后，它调用内置 Read 工具。官方公开的是工具参数、分页方式和文件限制。
Claude Platform API 是开发者上传 PDF 的服务接口。官方公开的是：完整视觉模式会处理每页文字，同时把每页作为图像交给模型。
两者最后都可能由 Claude 回答，但入口和公开合约不同。Platform 文档描述的能力，不能直接变成 Code 内部实现的证据。
Read 到底公开了什么
截至 2026 年 8 月 24 日，Claude Code 官方 Tools reference 写得很明确：短 PDF 可以整份读取；超过 10 页，应通过 pages 指定范围，例如 "1-5"；一次最多读 20 页。
错误文档还给出了另一条限制：整份直接附加的 PDF 最多 100 页、20 MB。文件太大时，可以用 Read 分段，或者先用 pdftotext 抽出文字。
这两组数字不能混在一起。100 页、20 MB 是整份附件限制；20 页是一次 Read 的页码范围。一份 80 页报告可以分四次读完。
但是，“可以分四次”和“已经分四次”之间，还差四条真实调用记录。如果 Agent 只读了 1-20 页，随后就说读完整份报告，后面 60 页仍然没有覆盖。
要判断它有没有读完，直接看实际调用过哪些页码范围。一句“已阅读”不够。
内部用的什么解析器？不知道
我们没有在官方资料里找到这些信息：
PDF 在本地还是服务端解析； 使用哪一个 PDF parser； 扫描页是否调用独立 OCR； 页面以什么分辨率转成图像； 抽取文字与页面显示冲突时相信哪一个； 是否有逐页完整性检查和失败重试。
我们能确认到这里：Claude Code 原生支持 PDF。至于“它内部使用某个解析库和 OCR，因此能保证准确”，目前没有公开证据。
Platform 为什么同时看文字和页面
Claude Platform 的 PDF support 文档说得更具体：完整视觉模式会提取 PDF 文字，同时把每一页作为图像交给 Claude。
文字适合查找人名、段落和精确字符；页面图像保留表格位置、图表、扫描内容和版面。
双栏论文的文字顺序如果抽乱了，页面图像能帮助模型看回布局。图片里的表格字号太小，文字层又可能补上更清楚的字符。
这也谈不上“双保险”。错误的文字层和模糊的页面图像可能同时误导模型。Platform 给了模型什么可以确认，Claude Code 的 Read 是否采用同样封装，仍然未知。
有页码引用，就能证明读对了吗
Claude API 可以启用 citations。回答会带上引用文字和 PDF 页码，方便人回到原文核对。
它让答案更容易回到原文核对。正确率还要另查。
当前 PDF citations 只支持文字引用，不能直接引用 PDF 中的图像。模型解释一张图表时，即使给了页码，也不能证明它看对了曲线、颜色和刻度。
引用位置只是第一关。还要继续看：原文真的支持这个结论吗？附近有没有被漏掉的限定条件？
而且 citations 是 API 功能，不能写成 Claude Code 的 Read 默认就会返回同样的引用。
怎样判断它有没有读完整、读准确
我们没有查到一个“准确性保证”开关。真正有用的是让阅读过程留下证据：
先报告 PDF 总页数； 超过 10 页时，列出每次读取的页码区间； 重要结论附页码和短证据； 单独列出未读页、看不清的小字、图表和冲突； 没有证据时回答“无法确认”，不要补出一个完整故事。
合同、财务数字等高风险内容，还要增加外部核验。用 pdfinfo 对总页数，用 pdftotext 或 pdfplumber 对文字，把关键页渲染成图片并放大，扫描件再补 OCR。
比如表格里写着 -3.8%。文字抽取可能漏掉负号，OCR 可能认错小数点，页面图片又可能因为字号太小而看不清。同一个问题多问模型一次没有帮助；要核对的是主体、日期、正负号、小数点、单位和脚注。
官方也没有承诺“完美准确”
Anthropic 的 Vision 文档明确提醒：低质量、旋转、很小的图像可能被误判；空间位置和大量小对象的计数并不精确；高风险任务需要仔细检查，也不应在无人监督时用于要求完美精度的场景。
“支持 PDF”说的是输入能力。要证明它读对了，还需要具体文件、具体问题、预先确定的标准答案和评分规则。
目前 Anthropic 没有给出一个可以套在所有 Claude Code 场景上的 PDF 准确率，也没有公开统一评分公式或通过线。
这次还有哪些事没查清
我们仍然不知道，Claude Code 的 Read 最终把什么内容块发给模型；文字、页面和 OCR 冲突时如何取舍；内置 Read、API PDF 与外部工具链，在真实文件上分别会错在哪里。
我们原本准备让 Claude Code 跑同一组受控样本，但测试时 OAuth 会话已经过期，所以本轮没有 Claude Code 分数。这里宁可留空，也不拿 Codex 的结果代替，更不会用一次小样本做产品排名。
下一步会换成公开的真实 PDF，先冻结标准答案和评分规则，再比较不同读取路径。到时应该公布的不只是平均分，还包括具体错题、证据页和失败原因。
这篇先把已经查清的部分分享出来。没有查清的，继续查。
资料来源
Claude Code Tools reference：https://code.claude.com/docs/en/tools-reference Claude Code Error reference：https://code.claude.com/docs/en/errors Claude Platform PDF support：https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/pdf-support Claude Platform Citations：https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/citations Claude Platform Vision limitations：https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/vision