Gli strumenti di intelligenza artificiale si stanno evolvendo rapidamente e una delle domande ricorrenti per ingegneri, product manager e responsabili degli acquisti tecnici è semplice: Claude, e in particolare lo strumento da riga di comando di Anthropic "Claude Code", può effettivamente vedere immagini e utilizzarle in modo significativo nei flussi di lavoro di codifica? In questo lungo articolo sintetizzerò le ultime versioni ufficiali, la documentazione dei prodotti e i report concreti (tra cui il lancio di Opus 2025 di Anthropic nell'agosto 4.1 e l'attuale stack di visione Claude 3/4) per fornirvi una risposta chiara e pratica, oltre ad esempi, avvertenze e flussi di lavoro suggeriti.
Cos'è la "visione" in Claude e quali modelli di Claude supportano le immagini?
Quali modelli di Claude supportano le immagini?
diverse famiglie di modelli Claude ora includono visione (capacità di input di immagini). La documentazione pubblica e gli annunci dei modelli di Anthropic descrivono esplicitamente Claude 3.x e Claude 4 come soluzioni che supportano l'input di immagini e il ragionamento visivo: i modelli possono accettare file di immagini, eseguire OCR, interpretare grafici/diagrammi e incorporare informazioni visive in output di testo e codice.
Che cosa è la “visione” in Claude
Quando Anthropic afferma che un modello ha "visione", significa che accetta un'immagine come parte di una richiesta utente e restituisce testo (o codice) che fa riferimento o estrae informazioni da quell'immagine. Le attività tipiche in cui la visione è d'aiuto includono:
- Lettura del testo all'interno degli screenshot (OCR) e restituzione del testo estratto o dei dati strutturati.
- Interpretare grafici, tabelle o diagrammi e riassumere le tendenze o produrre codice per riprodurre il grafico.
- Esaminare i mockup dell'interfaccia utente o gli screenshot degli errori e suggerire modifiche al codice, modifiche CSS o passaggi di debug.
Non si tratta di capacità puramente ipotetiche: le schede modello e la documentazione dei prodotti di Anthropic valutano e mettono in evidenza esplicitamente questi casi d'uso per le loro famiglie Sonnet/Opus.
Come vengono rappresentate le immagini all'interno di Claude
Claude converte le immagini in token, ovvero rappresentazioni numeriche che il modello può elaborare, quindi le combina con token di testo all'interno di un'ampia finestra di contesto. Anthropic fornisce indicazioni su come vengono calcolate le stime dei token delle immagini (una semplice euristica divide l'area in pixel per una costante per stimare il costo del token) e sottolinea il ridimensionamento e la pre-elaborazione come best practice comuni per controllare costi e prestazioni. In altre parole, un'immagine diventa un frammento di input del modello proprio come le parole, con implicazioni prevedibili in termini di costi e contesto.
Può Claude? Code (la CLI) accetta e ragiona sulle immagini?
Sì, Claude Code può essere utilizzato con modelli che accettano immagini
Codice Claude è lo strumento di codifica agentica da riga di comando di Anthropic che offre agli sviluppatori flussi di lavoro rapidi e basati su modelli nel terminale. Essendo un client per la famiglia Claude, se si seleziona una variante del modello che supporta la visione (ad esempio, Sonnet/Opus con visione abilitata), è possibile incorporare immagini nelle interazioni, caricando file o facendo riferimento alle immagini nelle chiamate API, e il modello risponderà utilizzando sia il contesto testuale che quello visivo. La panoramica ufficiale di Anthropic su Claude Code documenta lo strumento e ne mostra il funzionamento con la famiglia di modelli Claude.
Come vengono fornite le immagini in Claude Code
Esistono due modi pratici in cui le immagini raggiungono Claude in un flusso di lavoro Claude Code:
- Allegati di file (file locali o trascinamento della selezione nei wrapper GUI): Nella console Web o nell'interfaccia utente di claude.ai è possibile trascinare e rilasciare; gli utenti segnalano esperienze simili di rilascio dei file durante l'integrazione con strumenti locali o integrazioni IDE per Claude Code.
- Immagini codificate API/CLI: Gli esempi di messaggi/API di Anthropic mostrano come le immagini possano essere fornite in formato Base64 o tramite URL nelle richieste: è esattamente così che una CLI può passare i byte delle immagini al modello a livello di codice. In altre parole, Claude Code può inviare il contenuto Base64 di un file immagine insieme a un prompt, in modo che il modello riceva l'immagine per il ragionamento.
Suggerimento pratico: quando si pianifica di alimentare immagini in Claude Code dagli script, la maggior parte dei team converte l'immagine in base64 e la include nel payload della richiesta oppure punta a un URL accessibile e lascia che il modello la recuperi.
In che modo gli ultimi aggiornamenti (come Opus 4.1) influiscono sul supporto delle immagini in Claude Code?
Il modello Opus più recente è in Claude Code?
L'aggiornamento di agosto 2025 di Anthropic (Opus 4.1) afferma esplicitamente che la versione è disponibile per gli utenti paganti e in Codice Claude; Opus 4.1 migliora le attività agentiche e le prestazioni di codifica, favorendo quindi i flussi di lavoro che combinano la generazione di codice e la comprensione delle immagini. Eseguendo Claude Code con Opus 4.1 selezionato, si utilizza un modello che eccelle nella codifica e che eredita le capacità di visione della famiglia Claude 3/4.
Perché è importante
La comprensione delle immagini combinata con un modello di codifica "best-in-class" rappresenta un punto di svolta concreto per attività quali:
- Traduzione di un mockup dell'interfaccia utente (PNG/SVG) in componenti React o frammenti CSS.
- Acquisire uno screenshot con un errore del browser + stack trace e produrre un test riproducibile o una patch di codice.
- Analisi di un diagramma di architettura complesso e generazione automatica di manifesti di distribuzione o codice di scaffolding.
Poiché Opus 4.x dà priorità ai flussi di lavoro degli agenti di lunga durata e alle modifiche complesse del codice, l'inserimento di immagini in Claude Code ora produce output più robusti e articolati in più fasi rispetto alle versioni precedenti del modello, meno efficienti.
Quali formati, dimensioni e limiti delle immagini dovrebbero aspettarsi gli sviluppatori?
Formati supportati e dimensioni consigliate
La documentazione di supporto di Anthropic elenca i formati immagine standard (jpeg, png, gif, webp) e i limiti pratici (dimensioni e risoluzione dei file). Per risultati ottimali, si raccomanda che le immagini siano sufficientemente grandi (ad esempio, ≥1000×1000 pixel per attività visive dettagliate) e non superino i limiti della piattaforma (l'interfaccia utente consumer prevede limiti massimi come 30 MB e dimensioni massime in pixel). Se si integra tramite API o CLI, la codifica in base64 e la verifica che il payload rientri nei limiti dell'account o dell'API sono la soluzione corretta.
Avvertenze operative e quote per prodotto
- Quote di caricamento e limiti per conversazione: Le segnalazioni della community e i thread di supporto indicano che esistono limiti pratici al caricamento di immagini per conversazione o per account (questi potrebbero cambiare nel tempo e variare in base al livello di abbonamento). Se prevedi un'elevata produttività, verifica i limiti del tuo account e valuta la possibilità di raggruppare le immagini tramite un'API File o un archivio esterno.
- Le immagini di grandi dimensioni potrebbero essere rifiutate o richiedere una pre-elaborazione: Alcuni confronti di terze parti e segnalazioni degli utenti sottolineano che Claude Code non ridimensiona/preelabora automaticamente le immagini molto grandi: potrebbe essere necessario eseguire il downsampling prima dell'invio. Questo è importante nelle pipeline di automazione e CI.
Come viene rappresentato l'input dell'immagine nelle richieste API/CLI (esempio pratico)?
Flusso di base
- Leggi il file immagine nello script o nella CLI.
- Convertirlo in base64 o caricarlo su un archivio accessibile e passare l'URL.
- Includi il payload dell'immagine nel corpo del messaggio insieme al prompt che spiega l'attività (ad esempio, "Ecco uno screenshot della mia app; suggerisci una differenza minima di codice per correggere il pulsante disallineato").
- Il modello restituisce testo (spiegazioni, differenze, codice) e può includere output strutturati che è possibile analizzare.
Esempio (utilizzare l'URL di base e la chiave di cometapi):
sh# encode local image to base64 (POSIX shell)
IMAGE_PATH="./screenshots/login.png"
IMAGE_BASE64=$(base64 -w 0 "$IMAGE_PATH") # on macOS use base64 without -w or use pv to format
API_KEY="YOUR_CometAPI_API_KEY"
API_URL="https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" # placeholder endpoint
cat <<EOF > payload.json
{
"model": "claude-opus-4-1-20250805", "messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image",
"source": {
"type": "base64",
"media_type": "image/png",
"data": "$IMAGE_BASE64"
}
},
{
"type": "text",
"text": "Here's a screenshot of a misaligned login button. Provide a minimal CSS diff that fixes it."
}
]
}
]
}
EOF
curl -s -X POST "$API_URL" \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data-binary @payload.json
Note: utilizzare il modello API Messaggi mostrato nella documentazione di Anthropic; il blocco immagine source.type può essere base64 or url.
Quanto è affidabile la comprensione delle immagini da parte di Claude per le attività di codifica?
Punti di forza
- Ragionamento visivo di alto livello: Claude eccelle nell'interpretazione di grafici, nell'estrazione di testo da screenshot e nella spiegazione di layout visivi in termini utili per la generazione di codice. La serie Sonnet di Anthropic è stata espressamente testata su attività visive come l'OCR e l'interpretazione di grafici.
- Flussi di lavoro agentici end-to-end: Con Opus 4.x e Claude Code, è possibile eseguire pipeline multi-step in cui il modello ispeziona un'immagine, propone codice, esegue test e itera. Questa funzionalità è particolarmente utile per i flussi di lavoro di interfaccia utente o di documentazione-codice.
Limitazioni e modalità di guasto
- Dettagli allucinati. In assenza di indizi visivi, il modello potrebbe inventare etichette o codici plausibili ma errati.
- Vincoli di token e contesto. Immagini molto grandi o ad alta risoluzione possono esaurire i budget simbolici; ridimensionarle e ritagliarle può essere d'aiuto.
- Ambiguità nelle immagini. Un basso contrasto, un'occlusione o viste parziali creano ambiguità che il modello risolve in modo imperfetto.
- Spostamento di dominio. I modelli addestrati su immagini generali possono avere prestazioni inferiori su immagini specifiche di un dominio (scansioni mediche, schemi di ingegneria specializzati) senza una messa a punto precisa o adattatori di dominio.
Quali sono le best practice per integrare i flussi di lavoro Claude Code basati sulle immagini?
Sollecitazione e contesto
- Fornire istruzioni concise ed esplicite insieme alle immagini: ad esempio, "Restituisci una patch minima che corregga il problema di allineamento visibile nelle coordinate X–Y".
- Fornire il contesto testuale ove possibile: includere i nomi dei file sorgente correlati, l'ambiente (browser, sistema operativo) e il formato di output desiderato (diff, test, blocco di codice).
Modelli di utensili e pipeline
- Preelaborare le immagini a una dimensione ragionevole e ritagliare nella regione pertinente prima dell'invio: ciò riduce i costi API e aumenta la precisione.
- Utilizzare l'API dei file quando sono necessarie più immagini in più passaggi; caricarle una volta e farvi riferimento, anziché ricaricarle ripetutamente.
- Verifica automatica: per il codice generato, eseguire automaticamente test unitari e controlli di regressione visiva in CI.
UX ed ergonomia dello sviluppatore
- Abbina Claude Code a estensioni IDE o flussi di lavoro di multiplexing di terminale che semplificano l'incollaggio di immagini, l'annotazione di screenshot e l'accettazione/rifiuto di patch. I report dei primi utilizzatori indicano che i flussi di lavoro drag-and-drop e incolla negli appunti sono già comuni nella pratica.
Conclusione: quando e come i team dovrebbero utilizzare Claude Code abilitato per le immagini?
In breve: utilizzarlo quando gli input visivi aiutano concretamente il compito di codifica. Per il reverse engineering dell'interfaccia utente, il debug degli screenshot, l'estrazione di dati dai grafici o la conversione di progetti visivi in codice, Claude Code, combinato con i modelli Claude abilitati alla visione (famiglie Sonnet/Opus, ora inclusi gli aggiornamenti Opus 4.1), offre un percorso pratico e pronto per la produzione. L'integrazione è supportata tramite l'API (immagini base64 o URL), l'interfaccia utente claude.ai e la CLI di Claude Code, in modo da poter prototipare nel terminale e scalare con l'API File e le pipeline di CI.
Iniziamo
CometAPI è una piattaforma API unificata che aggrega oltre 500 modelli di intelligenza artificiale (IA) di provider leader, come la serie GPT di OpenAI, Gemini di Google, Claude di Anthropic, Midjourney, Suno e altri, in un'unica interfaccia intuitiva per gli sviluppatori. Offrendo autenticazione, formattazione delle richieste e gestione delle risposte coerenti, CometAPI semplifica notevolmente l'integrazione delle funzionalità di IA nelle tue applicazioni. Che tu stia sviluppando chatbot, generatori di immagini, compositori musicali o pipeline di analisi basate sui dati, CometAPI ti consente di iterare più velocemente, controllare i costi e rimanere indipendente dal fornitore, il tutto sfruttando le più recenti innovazioni nell'ecosistema dell'IA.
Gli sviluppatori possono accedere Sonetto 4 di Claude, Claude Opus 4 e al Claude Opus 4.1 attraverso CometaAPI, le ultime versioni dei modelli elencate sono quelle aggiornate alla data di pubblicazione dell'articolo. Per iniziare, esplora le capacità del modello in Parco giochi e consultare il Guida API per istruzioni dettagliate. Prima di accedere, assicurati di aver effettuato l'accesso a CometAPI e di aver ottenuto la chiave API. CometaAPI offrire un prezzo molto più basso rispetto al prezzo ufficiale per aiutarti a integrarti.
CometAPI fornisce anche un proxy con codice Claude. Vedere anche Come installare ed eseguire Claude Code tramite CometAPI