OCR.chat API

ერთი HTTP მოთხოვნა გადააქცევს სურათს ან PDF- ს სუფთა ტექსტად, მარკდოუნად, ცხრილებად და JSON- ად - 100-ზე მეტ ენაზე. გვერდზე მითითებული, არანაირი მოულოდნელობა.

გადახედვა

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)

ავთენტიფიკაცია

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.

დოკუმენტის გაგზავნა

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 } ] } ]
}

ძიება

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"

ჩამოტვირთვა

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

დოკუმენტთან ჩატიName

დასრულებული დავალების შესახებ კითხვების დასმა. პასუხები მხოლოდ ამოღებულ ტექსტზეა დაფუძნებული და წყაროს გვერდს ციტირებს. საჭიროა ანგარიშის ტოკენი - საუბრის ფუნქცია ანგარიშის მიერაა დაბლოკილი.

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?"}'

ასისტენტის შეტყობინებას უბრუნებს პასუხით და გვერდების სიის ციტირებით:

{"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/, ოპთვმაŒვ ნა ოჲლნთჲრ ოპვგჲე ნა ჱბჲპჲრ ჱა ჱაეაგარა.

კოდის მაგალითები

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

პარამეტრები

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.

შეცდომები და საზღვრები

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.

ხშირად დასმული კითხვები

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.

გამოყენება ანგარიშის ბალანსის მიხედვით ანგარიშდება გვერდზე: ანონიმური ზარები იღებენ IP- ზე ყოველდღიურ ოდენობას, უფასო ანგარიშები იღებენ თვეში ერთ ოდენობას, ხოლო გადახდილი გეგმები იყენებენ შეძენილი კრედიტების ფაილზე გვერდის ოდენობის მაღალ საზღვრებსა და პრიორიტეტებს. როდესაც ოდენობა ამოიწურება, თქვენ მიიღებთ 402 შეცდომას, რომლის ტექსტშიც მითითებულია გამოყენებული და საზღვრული გვერდი.

შეგიძლიათ გაგზავნოთ PNG, JPG, WEBP, GIF, BMP, TIFF და მრავალ გვერდიანი PDF. შედეგები ჩამოტვირთეთ როგორც txt, md, docx, pdf (ძიების შესაძლებლობა), csv ან json ჩამოტვირთვის ბოლო წერტილის ფორმატების პარამეტრების გამოყენებით.

400 არის ფაილის არარსებობა, მხარდაჭერილ ტიპზე ნაკლები ან ფაილის ზომა ზედმეტია; 401 არის ფაილის არარსებობა ან არასწორი ტოკენი; 402 გვერდები არ არის; 404 უცნობი დავალების UUID; და 409 დავალების დასრულებამდე დაწკაპუნების მოთხოვნა. შეცდომის ტექსტში მოცემულია მოკლე შეტყობინება.

დავალების ობიექტი სტატუსით, დონეთი, ენით, გვერდების რაოდენობით და საშუალო ნდობით, დამატებით სრული ტექსტი და მარკდაუნი. გვერდების მასივი ბლოკავს ყველა გვერდს ტექსტით, საზღვრის ბლოკით (bbox) და ბლოკის ნდობით.

CPU- ს გამოყენება (ნაგულისხმევი) სუფთა დაბეჭდილი დოკუმენტების სწრაფი და დაბალი ღირებულების აღსაქმელად. vlm- ის გამოყენება, ხელნაწერი, კომპლექსური ან მრავალსაუკუნოვანი განლაგების, მათემატიკისა და თარგმნისთვის, სადაც იგი უფრო ზუსტი იქნება.

გადასცეს ხელსაწყო ჭრილში (მაგალითად extract- tables ან handwriting- to- text) იმისათვის, რომ გამოიყენოს ამ ხელსაწყოს წინასწარ განსაზღვრული პარამეტრები. მთარგმნელობის ხელსაწყოსთვის translate_ to ასევე გადაეცით მიზნობრივი ენის კოდით, რომ აღინიშნოს ტექსტის თარგმნა.

ფაილები 5 გვერდით ან ნაკლები POST პასუხში თავსდება. უფრო დიდი ფაილები თავსდება როგორც დარჩენილი ან დამუშავებული და თქვენ GET /api/v1/ocr/-ს კითხვას უგზავნით<uuid>/ სანამ სტატუსი არ დასრულდება ან ვერ მოხერხდება. ფასიანი გეგმები ზრდის გვერდების რაოდენობას ფაილზე.

API არის მარტივი REST HTTPS- ზე, ასე რომ ის მუშაობს ნებისმიერი ენა HTTP კლიენტით - იხილეთ Python, Node. js და cURL მაგალითები ზემოთ. არ არის SDK დაყენება; სტანდარტული HTTP კოდის რამდენიმე ხაზი არის ყველაფერი რაც გჭირდებათ.