OCR.chat API

Одне прохання HTTP перетворює зображення або PDF на чистий текст, маркудаун, таблиці і JSON 100++номерів.

Огляд

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)

Розпізнавання

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.

Надіслати 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 } ] } ]
}

Отримати результат

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"

Звантажити 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

Спілкування з документом

Задавати питання щодо завершеної роботи. Відповіді базуються лише на виділеному тексті і посилаються на сторінку джерела. Для отримання даних слід вказати ключ рахунка, можливість балачки буде створено під час створення облікового запису.

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?"}'

Повертає допоміжне повідомлення з його відповіддю і списком наведених сторінок:

{"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/, Візьміть повний текст розмови для роботи.

Приклади коду

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.

Помилки і обмеження

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.

Часті запитання

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.

Використання вимірюється на сторінку з балансом на кожному з ваших рахунків: анонімні дзвінки отримують щодня 1 і 2 і 50%, вільні рахунки на місяць, а платні плани використовують куплені кредити з вищими шапками на файл і пріоритетом сторінок. Якщо ви завершите роботу, програма отримає 402 з використанням і шапкою у тілі.

Ви можете надіслати PNG, JPG, WEBP, GIF, BMP, TIFF і багатосторінку PDF. Результати звантажено як txt, md, docx, pdf (дошуканий), csv, або json за допомогою параметра формату кінцевої точки звантаження.

400 - це відсутній файл, не підтримується тип або файл завеликий; 401 - відсутній або некоректний ключ; 402 - зі сторінок; 404 - невідомий UUID; і 409 - запит на звантаження перед завершенням завдання. Серед повідомлень про помилки є коротке повідомлення.

Об' єкт завдання зі станом, сіткою, мовою, логікою сторінки і значенням_ самовпевненості, а також повним текстом і позначенням з вирівнянням. Масив сторінок розбиває кожну сторінку на блоки з текстом, обмежуючим полем (bbox) і довірою до кожного з блоків.

Використовувати cpu (типове значення) для швидкого, низьковартісного розпізнавання чистих надрукованих документів. Скористайтеся vlm, вбудованим рушієм компонування, для написання, комплексного або багатоколонкового компонування, математичних та перекладів, де він набагато точніший.

Інструмент пропуску з слабком (наприклад, extract- tables або parserent- to- text) для застосування налаштованого набору налаштувань інструмент. Для інструменту перекладу також слід передати переклад_ на код мови призначення, щоб цей текст було переписано.

Файли з 5 сторінок або менше повернення у відповідь POST. Великі файли негайно повертаються у режим очікування або обробки, а ви опитуєте GET / api/ v1/ocr /<uuid>/ до завершення стану або невдачі. За допомогою параметра Paid можна підняти шапку на кожну з файлів сторінок.

API - це простий REST через HTTPS, отже, він працює з будь- якої мови з клієнтом HTTP, перегляньте приклади Python, вузол. js і cURL. Немає SDK для встановлення; вам потрібно лише декілька рядків стандартного коду HTTP.