De ontwikkeling van tools voor kunstmatige intelligentie (AI) ontwikkelt zich snel en een van de terugkerende vragen voor engineers, productmanagers en technische kopers is simpel: kan Claude — en specifiek de opdrachtregeltool “Claude Code” van Anthropic — daadwerkelijk zien afbeeldingen en deze op een zinvolle manier gebruiken in coderingsworkflows? In dit langere artikel vat ik de nieuwste officiële releases, productdocumentatie en praktijkrapporten samen (waaronder de uitrol van Opus 2025 van Anthropic in augustus 4.1 en de bestaande Claude 3/4 vision stack) om u een duidelijk, praktisch antwoord te geven, plus voorbeelden, kanttekeningen en voorgestelde workflows.
Wat is ‘visie’ bij Claude en welke Claude-modellen ondersteunen beelden?
Welke Claude-modellen ondersteunen afbeeldingen?
verschillende Claude-modelfamilies omvatten nu visie (beeldinvoer) mogelijkheden. De openbare documentatie en modelaankondigingen van Anthropic beschrijven Claude 3.x en Claude 4 expliciet als ondersteunende beeldinvoer en visuele redenering: modellen kunnen afbeeldingsbestanden accepteren, OCR uitvoeren, grafieken/diagrammen interpreteren en visuele informatie opnemen in tekst- en code-uitvoer.
Wat is 'visie' in Claude
Wanneer Anthropic zegt dat een model "visie" heeft, betekent dit dat het model een afbeelding accepteert als onderdeel van een gebruikersverzoek en tekst (of code) retourneert die verwijst naar of informatie uit die afbeelding haalt. Typische taken waarbij visie helpt zijn onder andere:
- Tekst in schermafbeeldingen lezen (OCR) en geëxtraheerde tekst of gestructureerde gegevens retourneren.
- Het interpreteren van grafieken, tabellen of diagrammen en het samenvatten van trends, of het produceren van code om de grafiek te reproduceren.
- Het onderzoeken van UI-mockups of foutmeldingen en het voorstellen van codewijzigingen, CSS-aanpassingen of foutopsporingsstappen.
Dit zijn geen puur hypothetische mogelijkheden: de modelkaarten en productdocumentatie van Anthropic evalueren en benadrukken expliciet deze use cases voor hun Sonnet/Opus-families.
Hoe afbeeldingen in Claude worden weergegeven
Claude zet afbeeldingen om in tokens – numerieke representaties die het model kan verwerken – en combineert deze vervolgens met teksttokens binnen een groot contextvenster. Anthropic biedt richtlijnen voor het berekenen van schattingen van afbeeldingstokens (een eenvoudige heuristiek deelt het pixeloppervlak door een constante om de tokenkosten te schatten), en benadrukt het aanpassen van de grootte en het voorbewerken als gangbare best practices om kosten en prestaties te beheersen. Met andere woorden, een afbeelding wordt een stuk modelinput, net als woorden, met voorspelbare kosten en contextuele implicaties.
Kan Claude Code (de CLI) afbeeldingen accepteren en erover redeneren?
Ja — Claude Code kan worden gebruikt met modellen die afbeeldingen accepteren
Claude-code is de commandline, agentische coderingstool van Anthropic die ontwikkelaars snelle, modelgestuurde workflows in de terminal biedt. Omdat het een client is voor de Claude-familie, kunt u, als u een modelvariant selecteert die vision ondersteunt (bijv. Sonnet/Opus met vision ingeschakeld), afbeeldingen in interacties opnemen – door bestanden te uploaden of door naar afbeeldingen te verwijzen in API-aanroepen – en het model reageert dan met zowel tekstuele als visuele context. Het officiële overzicht van Claude Code van Anthropic documenteert de tool en laat zien dat deze werkt met de Claude-modelfamilie.
Hoe afbeeldingen worden geleverd in Claude Code
Er zijn twee praktische manieren waarop afbeeldingen Claude bereiken in een Claude Code-workflow:
- Bestandsbijlagen (lokale bestanden of slepen en neerzetten in GUI-wrappers): In de webconsole of claude.ai-gebruikersinterface kunt u bestanden slepen en neerzetten. Gebruikers melden vergelijkbare ervaringen met het neerzetten van bestanden bij integratie met lokale tools of IDE-integraties voor Claude Code.
- API/CLI-gecodeerde afbeeldingen: De Anthropic berichten/API-voorbeelden laten zien hoe afbeeldingen als base64 of via een URL in verzoeken kunnen worden aangeleverd – dit is precies hoe een CLI beeldbytes programmatisch aan het model kan doorgeven. Met andere woorden, Claude Code kan de base64-inhoud van een afbeeldingsbestand samen met een prompt verzenden, zodat het model de afbeelding ontvangt voor redenering.
Praktische tip: wanneer u van plan bent om afbeeldingen vanuit scripts in Claude Code te importeren, converteren de meeste teams de afbeelding naar base64 en nemen deze op in de aanvraagpayload. Of ze verwijzen naar een toegankelijke URL en laten het model de afbeelding ophalen.
Welke invloed hebben de allernieuwste updates (zoals Opus 4.1) op de ondersteuning van afbeeldingen in Claude Code?
Is Claude Code het nieuwste Opus-model?
In de update van augustus 2025 (Opus 4.1) van Anthropic wordt expliciet vermeld dat de release beschikbaar is voor betalende gebruikers en in Claude-code; Opus 4.1 verbetert agenttaken en codeerprestaties en komt daarmee ten goede aan workflows die codegeneratie en beeldbegrip combineren. Als u Claude Code uitvoert met Opus 4.1 geselecteerd, gebruikt u een model dat zowel uitblinkt in code als de visuele mogelijkheden van de Claude 3/4-familie overneemt.
Waarom dat belangrijk is
Beeldbegrip gecombineerd met een 'best-in-class' coderingsmodel is een praktische game-changer voor taken zoals:
- Het vertalen van een UI-mockup (PNG/SVG) naar React-componenten of CSS-fragmenten.
- Een screenshot maken met een browserfout + stack trace en een reproduceerbare test of codepatch produceren.
- Een complex architectuurdiagram analyseren en automatisch implementatiemanifesten of scaffoldingcode genereren.
Omdat Opus 4.x prioriteit geeft aan langlopende agentworkflows en complexe codebewerkingen, levert het invoeren van afbeeldingen in Claude Code nu robuustere, meerstaps uitvoer op dan eerdere, minder krachtige modelversies.
Welke afbeeldingsformaten, -grootten en -beperkingen mogen ontwikkelaars verwachten?
Ondersteunde formaten en aanbevolen formaten
De ondersteunende documentatie van Anthropic vermeldt standaard afbeeldingsformaten (jpeg, png, gif, webp) en praktische limieten (bestandsgrootte en resolutie). Voor de beste resultaten raden ze aan afbeeldingen groot genoeg te maken (bijv. ≥ 1000 × 1000 pixels voor gedetailleerde visuele taken) en de platformlimieten niet te overschrijden (er zijn bovengrenzen zoals 30 MB en maximale pixelafmetingen in de gebruikersinterface). Als u integreert via de API of CLI, is het coderen naar base64 en ervoor zorgen dat de payload binnen de limieten van uw account of API valt, het juiste patroon.
Operationele voorbehouden en quota per product
- Uploadquota en limieten per gesprek: Communityrapporten en ondersteuningsthreads geven aan dat er praktische limieten gelden voor het uploaden van afbeeldingen per gesprek of per account (deze kunnen in de loop van de tijd veranderen en verschillen per abonnementsniveau). Als u een hoge doorvoer van afbeeldingen verwacht, test dan uw accountlimieten en overweeg om afbeeldingen te batchen via een bestands-API of externe opslag.
- Grote afbeeldingen worden mogelijk afgewezen of moeten eerst worden bewerkt: Sommige vergelijkingen van derden en gebruikersrapporten geven aan dat Claude Code zeer grote afbeeldingen niet automatisch aanpast/voorbewerkt. Mogelijk moet er worden gedownsampled voordat ze worden verzonden. Dit is belangrijk in automatiserings- en CI-pipelines.
Hoe wordt de afbeeldingsinvoer weergegeven in API/CLI-verzoeken (praktisch voorbeeld)?
Basisstroom
- Lees het afbeeldingsbestand in uw script of CLI.
- Converteer het naar base64 of upload het naar toegankelijke opslag en geef de URL door.
- Voeg de afbeeldingspayload toe aan de berichttekst, samen met een prompt waarin de taak wordt uitgelegd (bijvoorbeeld: 'Hier is een screenshot van mijn app; stel een minimaal codeverschil voor om de verkeerd uitgelijnde knop te verhelpen').
- Het model retourneert tekst (uitleg, verschillen, code) en kan gestructureerde uitvoer bevatten die u kunt parseren.
Voorbeeld (gebruik de basis-url en sleutel van 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
Opmerkingen: gebruik het API-patroon voor berichten dat wordt weergegeven in de Anthropic-documentatie; het afbeeldingsblok source.type kan zijn base64 or url.
Hoe betrouwbaar is Claude's beeldbegrip voor codeertaken?
Sterke punten
- Visueel redeneren op hoog niveau: Claude excelleert in het interpreteren van grafieken, het extraheren van tekst uit schermafbeeldingen en het uitleggen van visuele lay-outs in termen die nuttig zijn voor codegeneratie. De Sonnet-serie van Anthropic werd expliciet getest op visuele taken zoals OCR en grafiekinterpretatie.
- End-to-end agent-workflows: Met Opus 4.x en Claude Code kunt u meerstapspipelines uitvoeren waarbij het model een afbeelding inspecteert, code voorstelt, tests uitvoert en itereert. Dit is vooral krachtig voor UI- of documentatie-naar-code-workflows.
Beperkingen en faalwijzen
- Hallucinerende details. Wanneer visuele aanwijzingen ontbreken, kan het model aannemelijke maar onjuiste labels of codes verzinnen.
- Token- en contextbeperkingen. Zeer grote afbeeldingen of veel afbeeldingen met een hoge resolutie kunnen het praktische tokenbudget uitputten; het aanpassen van het formaat en het bijsnijden helpt.
- Meerduidigheid in beelden. Laag contrast, occlusie of gedeeltelijke weergaven creëren dubbelzinnigheid die het model niet goed kan oplossen.
- Domeinverschuiving. Modellen die zijn getraind met algemene afbeeldingen, kunnen zonder nauwkeurige afstemming of domeinadapters minder goed presteren op domeinspecifieke beelden (medische scans, gespecialiseerde technische schema's).
Wat zijn de beste werkwijzen voor het integreren van op afbeeldingen gebaseerde Claude Code-workflows?
Aanleiding en context
- Geef bondige, expliciete instructies naast afbeeldingen, bijvoorbeeld: "Retourneer een minimale patch die het uitlijningsprobleem oplost dat zichtbaar is op de coördinaten X–Y."
- Geef waar mogelijk tekstuele context: neem de gerelateerde bronbestandsnamen, de omgeving (browser, besturingssysteem) en het gewenste uitvoerformaat (diff, test, codeblok) op.
Gereedschaps- en pijpleidingpatronen
- Afbeeldingen voorbewerken tot een redelijke grootte en snijdt deze bij tot het relevante gebied voordat u deze verzendt. Dit verlaagt de API-kosten en verhoogt de nauwkeurigheid.
- Gebruik de Bestanden API Wanneer er meerdere afbeeldingen nodig zijn in verschillende stappen: upload ze één keer en raadpleeg ze vervolgens in plaats van ze steeds opnieuw te uploaden.
- Automatische verificatie: voor gegenereerde code, voer automatisch unittests en visuele regressiecontroles uit in CI.
UX en ontwikkelaarsergonomie
- Combineer Claude Code met IDE-extensies of terminal multiplexer-workflows die het eenvoudig maken om afbeeldingen te plakken, screenshots te annoteren en patches te accepteren/afwijzen. Rapporten van early adopters geven aan dat workflows met slepen en neerzetten en plakken via het klembord al gebruikelijk zijn.
Conclusie — Wanneer en hoe moeten teams Claude Code met beeldfunctionaliteit gebruiken?
In het kort: Gebruik dit wanneer visuele input de coderingstaak wezenlijk ondersteunt. Voor reverse-engineering van gebruikersinterfaces, het debuggen van screenshots, het extraheren van gegevens uit grafieken of het omzetten van visuele ontwerpen naar code biedt Claude Code, gecombineerd met vision-enabled Claude-modellen (Sonnet/Opus-families, nu inclusief de Opus 4.1-updates), een praktische, productieklare oplossing. De integratie wordt ondersteund via de API (base64 of URL-afbeeldingen), de claude.ai-gebruikersinterface en de Claude Code CLI, zodat u prototypes kunt maken in de terminal en kunt schalen met de Files API en CI-pipelines.
Beginnen
CometAPI is een uniform API-platform dat meer dan 500 AI-modellen van toonaangevende aanbieders – zoals de GPT-serie van OpenAI, Gemini van Google, Claude, Midjourney en Suno van Anthropic – samenvoegt in één, gebruiksvriendelijke interface voor ontwikkelaars. Door consistente authenticatie, aanvraagopmaak en responsverwerking te bieden, vereenvoudigt CometAPI de integratie van AI-mogelijkheden in uw applicaties aanzienlijk. Of u nu chatbots, beeldgenerators, muziekcomponisten of datagestuurde analysepipelines bouwt, met CometAPI kunt u sneller itereren, kosten beheersen en leveranciersonafhankelijk blijven – en tegelijkertijd profiteren van de nieuwste doorbraken in het AI-ecosysteem.
Ontwikkelaars hebben toegang tot Claude Sonnet 4, Claude Opus 4 en Claude Opus 4.1 brengt KomeetAPIDe nieuwste modellen die vermeld staan, gelden vanaf de publicatiedatum van het artikel. Om te beginnen, verken de mogelijkheden van het model in de Speeltuin en raadpleeg de API-gids voor gedetailleerde instructies. Zorg ervoor dat u bent ingelogd op CometAPI en de API-sleutel hebt verkregen voordat u toegang krijgt. KomeetAPI bieden een prijs die veel lager is dan de officiële prijs om u te helpen integreren.
CometAPI biedt ook een claude-codeproxy. Zie ook Hoe Claude Code te installeren en uit te voeren via CometAPI