OCR.chat API

Unu HTTP-peto konvertas bildon aŭ PDF-dosieron al simpla teksto, Markdown, tabeloj, kaj JSON - en pli ol 100 lingvoj. Mezurata laŭ paĝo, sen surprizoj.

Overview

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)

Aŭtentigo

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.

Sendi dokumenton

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 } ] } ]
}

Ricevi rezulton

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"

Elŝuti formaton

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

Babili kun dokumento

Ask questions about a finished job. Answers are grounded only in the extracted text and cite the source page. Requires an account token, the chat feature is account-gated.

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?"}'

Redonas la helpan mesaĝon kun ĝia respondo kaj listo de cititaj paĝoj:

{"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/, fetch the full conversation transcript for a job.

Kodekzemploj

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

Parametroj

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.

Eraroj kaj limoj

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.

Oftaj demandoj

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.

La uzo estas mezurata laŭ paĝo kontraŭ via kontbalanso: anonimaj vokoj ricevas ĉiutagan permeson laŭ IP, senpagaj kontoj ricevas monatan permeson, kaj pagaj planoj uzas aĉetitajn kreditojn kun pli altaj maksimumoj kaj prioritatoj por ĉiu dosierpaĝo. Kiam vi elĉerpiĝas, vi ricevas 402 kun uzita kaj maksimumo en la korpo.

Vi povas sendi PNG, JPG, WEBP, GIF, BMP, TIFF, kaj plurpaĝan PDF. La rezultoj elŝuteblas kiel txt, md, docx, pdf (serĉebla), csv, aŭ json per la formatoparametro de la elŝuta fino.

400 estas mankanta dosiero, ne subtenata tipo, aŭ dosiero tro granda; 401 mankanta aŭ nevalida signo; 402 ne estas paĝoj; 404 nekonata tasko- UUID; kaj 409 peto por elŝuto antaŭ la tasko finiĝis. Eraroj enhavas mallongan mesaĝon.

Taskoobjekto kun stato, nivelo, lingvo, paĝo_ nombro, kaj averaĝa_ konfido, plus la plena teksto kaj marko. La paĝaro dividas ĉiun paĝon en blokojn kun ties teksto, limigita kadro (bbox), kaj bloka konfido.

Uzi CPU (la defaŭlta) por rapida, malmultekosta rekono de puraj presitaj dokumentoj. Uzi vlm, la altnivela AI- motoro, por manskribo, kompleksaj aŭ plurkolumnaj aranĝoj, matematiko, kaj traduko, kie ĝi estas multe pli preciza.

Transdoni ilon kun marko (ekzemple extract-tables aŭ handwriting-to-text) por apliki la antaŭagordon de tiu ilo. Por la tradukilo, ankaŭ transdoni translate_to kun la cela lingvokodo por ricevi la rekonitan tekston retradukita.

Dosieroj de 5 paĝoj aŭ malpli estas redonitaj en la POST-respondo. Pli grandaj dosieroj estas tuj redonitaj kiel atendantaj aŭ prilaborataj, kaj vi demandas GET /api/v1/ocr/<uuid>/ ĝis la stato estas farita aŭ malsukcesa. Pagitaj planoj pliigas la maksimuman nombron de paĝoj por dosiero.

La API estas simpla REST super HTTPS, do ĝi funkcias el iu ajn lingvo kun HTTP-kliento - vidu la ekzemplojn Python, Node.js, kaj cURL supre. Ne estas instalenda SDK; kelkaj linioj de norma HTTP-kodo estas ĉio kion vi bezonas.