OCR.chat API

Una petició HTTP converteix una imatge o PDF en text net, Markdown, taules i JSONSON, a 100 llengües+. Medorat per pàgina, no sorpreses.

Resum

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)

Autenticació

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.

Envia un document

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 } ] } ]
}

Obtén un resultat

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"

Descarrega un format

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

Xateu amb un document

Pregunta sobre una tasca acabada. Les respostes només estan castigadas en el text extret i cite la pàgina font. Requereix un testimoni de compte show la característica de xat està malgada.

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?"}'

Retorna el missatge assistent amb la resposta i una llista de pàgines citades:

{"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/, Recupera la transcripció total de conversa per a una feina.

Exemples de codi

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

Paràmetres

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.

Errors i límits

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.

Preguntes més freqüents

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.

L' ús és mesurada per pàgina contra el balanç del compte: Les crides anònimes reben una assignació diària perIP, comptes lliures un cubell mensual i els plans pagats que s' usen compraven amb barrets de pàgina per fitxer i prioritat. Quan executeu un compte, obtindreu un 402 amb un barret usat i barret en el cos.

Podeu enviar PNG, JPG, WEP, GIF, BMP, TIFF i multi- page PDF. Resultats descarregat com txt, md, docx, pdf (cercable), csv, o json mitjançant el paràmetre de format de descàrrega del final.

400 és un fitxer que falta, tipus no implementat, o fitxer massa gran; 401 una fitxa desapareguda o no vàlida; 402 fora de pàgines; 402 fora de pàgines; 404 una feina desconeguda UUID; i 409 una descàrrega demanada abans de finalitzar la feina. Els cossos d' error inclouen un missatge curt.

Un objecte de treball amb estat, corbata, idioma, pàgina_ nombre, i de confiança en si mateix, més del text complet i marca. La matriu de pàgines trenca cada pàgina en blocs amb el seu text, lligat a caixa (bbox), i per bloc de confiança.

Usa cpu (per omissió) per a un reconeixement ràpid i baix cost dels documents impresos. Useu el motor Líc, per a escriure, les disposicions complexes o multicolumnes, matemàtiques i traducció, on és molt més precís.

Passa l' eina amb una bala (per exemple, extrablar les taules o les 'escriptura' a text) per aplicar l' ambient fi de l' eina. Per a l' eina de traduir, també passa al traduir_ a amb el codi d' idioma de destí per tal de poder traduir el text reconegut.

Fitxers de 5 pàgines o retorna menys inserida a la resposta més POST. Els fitxers grans tornen immediatament tan pendents o processats, i s' estén l' enquesta / api/v1/ oocrocr /<uuid>/ fins que l' estat s' hagi fet o ha fallat. Els plans que s' aixequen la gorra per fitxer.

L' API és una REST senzilla sobre HTTPS, de manera que funciona de qualsevol idioma amb un client HTTP KK, "VOS" de KDE, Node.js i exemples cURLs a dalt. No hi ha cap SDK per instal· lar, algunes línies de codi HTTP estàndard són tot el que necessiteu.