OCR.chat API

Едно HTTP искане превръща изображение или PDF в чист текст, маркдаун, таблици и JSON — на 100+ езици. Измерено на страница, без изненадвания.

Преглед

The OCR.chat API is a small REST interface. You POST a file and get back a job with the recognized text and a per-page breakdown (text, bounding boxes, confidence). Jobs of 5 pages or fewer return inline; larger jobs return immediately with a pending status that you poll until done.

  • Base URL: https://ocr.chat
  • Formats in: PNG, JPG, WEBP, GIF, BMP, TIFF, and multi-page PDF
  • Formats out: txt, md, docx, pdf, csv, json
  • Engines: cpu (fast, printed docs) and vlm (premium AI, handwriting, complex layout, math)

Автентифициране

Authenticate with your API token (find it on your account page) as a Bearer header:

Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN

You can also pass ?api_token=… as a query parameter. Usage is metered against your account's page balance.

Изпращане на документ

POST /api/v1/ocr/, multipart form upload.

curl -X POST https://ocr.chat/api/v1/ocr/ \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -F "file=@invoice.pdf" \
  -F "tier=vlm" \
  -F "language=auto"

Returns the job. For ≤5-page files it is already done with the text; larger files come back pending/processing, poll the status endpoint.

{
  "uuid": "9f2c1b7e4a...",
  "status": "done",
  "tier": "vlm",
  "language": "auto",
  "page_count": 1,
  "mean_confidence": 0.98,
  "text": "INVOICE\nAcme Corp\nTotal: 215.00 USD",
  "markdown": "# INVOICE\n\n**Acme Corp** ...",
  "pages": [ { "index": 0, "text": "...", "blocks": [ { "text": "...", "bbox": [x0,y0,x1,y1], "confidence": 0.98 } ] } ]
}

Вземи резултат

GET /api/v1/ocr/<uuid>/, poll until status is done or failed.

curl https://ocr.chat/api/v1/ocr/9f2c1b7e4a.../ \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN"

Изтеглете формат

GET /api/v1/ocr/<uuid>/download/?format=md, export the result. format is one of txt, md, docx, pdf, csv, json.

curl -L "https://ocr.chat/api/v1/ocr/9f2c1b7e4a.../download/?format=docx" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" -o result.docx

Разговор с документ

Задавате въпроси за завършена работа. Отговорите са основани само в извлечения текст и цитират източника страница. Изисква акаунт жетон — чат функция е акаунтирана.

POST /api/v1/chat/<uuid>/, JSON body {"message": "your question"}.

curl -X POST https://ocr.chat/api/v1/chat/9f2c1b7e4a.../ \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "What is the invoice total and due date?"}'

Връща помощното съобщение с отговора си и списък с цитираните страници:

{"conversation": "a1b2…", "message": {
   "role": "assistant",
   "content": "The total is $42, due on March 3 (p. 1).",
   "citations": [{"page": 1, "snippet": "The invoice total is $42…"}]
}}

GET /api/v1/chat/<uuid>/history/, Донеси пълния разговор за работа.

Примери за код

import requests, time

API = "https://ocr.chat/api/v1/ocr/"
H = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"}

# Submit
with open("invoice.pdf", "rb") as f:
    job = requests.post(API, headers=H,
        files={"file": f}, data={"tier": "vlm"}).json()

# Poll until done
while job["status"] in ("pending", "processing"):
    time.sleep(2)
    job = requests.get(API + job["uuid"] + "/", headers=H).json()

print(job["markdown"])

# Download as DOCX
r = requests.get(API + job["uuid"] + "/download/",
                 headers=H, params={"format": "docx"})
open("result.docx", "wb").write(r.content)
import fs from "fs";

const API = "https://ocr.chat/api/v1/ocr/";
const H = { Authorization: "Bearer YOUR_API_TOKEN" };

const form = new FormData();
form.append("file", new Blob([fs.readFileSync("invoice.pdf")]), "invoice.pdf");
form.append("tier", "vlm");

let job = await (await fetch(API, { method: "POST", headers: H, body: form })).json();

while (["pending", "processing"].includes(job.status)) {
  await new Promise(r => setTimeout(r, 2000));
  job = await (await fetch(API + job.uuid + "/", { headers: H })).json();
}
console.log(job.markdown);
# 1. Submit
curl -X POST https://ocr.chat/api/v1/ocr/ \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -F "file=@invoice.pdf" -F "tier=vlm"

# 2. Poll  (use the uuid from step 1)
curl https://ocr.chat/api/v1/ocr/UUID/ \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN"

# 3. Download
curl -L "https://ocr.chat/api/v1/ocr/UUID/download/?format=md" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" -o result.md

Параметри

FieldTypeDescription
filefileRequired. The image or PDF to process.
tierstringcpu (default, fast/printed) or vlm (premium AI: handwriting, layout, math).
languagestringauto (default) or a language code (en, ch, ja, ar, …).
toolstringOptional tool slug (e.g. extract-tables, handwriting-to-text) to apply that tool's preset.
translate_tostringFor the translate tool, target language code.

Грешка и ограничения

CodeMeaning
400No file, unsupported type, or file too large.
401Missing or invalid API token.
402Out of pages, daily/monthly free limit reached, or no credits. The body includes used/cap.
404Job UUID not found.
409Download requested before the job finished.

Each page processed costs credits (1/page on the fast tier, more on premium). Paid plans raise per-file page caps and add priority. See pricing.

Често задавани въпроси

Create a free account and open your account page, your token is shown there with a copy button.

Yes, files of 5 pages or fewer return the full result inline in the POST response, so no polling is needed for most images and short PDFs.

Over 100, including Latin, CJK, Arabic, Cyrillic and Indic scripts. Use language=auto to detect, or pass a specific code.

Uploads are processed for OCR and deleted automatically. We never sell, share, or train on your documents.

Използването е измервано на страница срещу баланса на вашата сметка: анонимни обаждания получават на дневна помощ за ОП, безплатни сметки месечна кофи, и платени планове използване закупени кредити с по-високи на страницата капаци и приоритет. Когато се изтичат, получавате 402 с използван и капачка в тялото.

Можете да изпратите PNG, JPG, WEBP, GIF, BMP, TIFF и многостраничен PDF. Резултати за изтегляне като txt, md, docx, pdf (изследователски), csv или json чрез параметъра на изтегляне крайната точка.

400 е липсващ файл, неподкрепен тип, или файл твърде голям; 401 липсващ или невалиден жетон; 402 от страници; 404 неизвестна задача UUID; и 409 изтегляне, поискано преди завършването на работата. Телата на грешки включват кратко съобщение.

Обект за работа със статус, ниво, език, page_count и средна_ увереност, плюс целия текст и маркиране. Стр. масивът разбива всяка страница на блокове с текст, граничиво поле (bbox) и доверие на блок.

Използвайте cpu (по подразбиране) за бързо, ниско разходи разпознаване на чисти печатни документи. Използвайте vlm, премиум AL двигател, за почерк, сложни или многоколонкови графики, математика, и превод, където е далеч по-точно.

Прехвърляне инструмент с куршум (например екстракт-таблички или почерк-то-текст) да се прилага настройка на този инструмент. За инструмента за превод, също превеждане на превод_то с цел език код, за да получите признатия текст обратно преведен.

Файлове от 5 страници или по-малко връщане в отговора на POST. По-големи файлове се връщат незабавно като очакване или обработка, и вие анкета GET /api/v1/okr/<uuid>/ докато не се направи или не се провали. Платените планове повишават за файл капачката.

API е обикновен REST върху HTTPS, така че работи от всеки език с HTTP клиент — вижте Python, Node.js и cURL примери по-горе. Няма SDK за инсталиране; няколко реда на стандартен HTTP код са всичко, което ви трябва.