OCR.chat API

Бир HTTP сўрови тасвир ёки PDF'ни 100 дан ортиқ тиллардаги матнга, Markdown'га, жадвалга ва JSON'га айлантиради. Ҳар бир саҳифа учун ҳисобланган, ҳеч қандай ҳайратлантиришлар йўқ.

Таъриф

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)

Тасдиқлаш

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.

Ҳужжатни тақдим этиш

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 } ] } ]
}

Натижа олиш

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"

Форматни юклаб олиш

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

Ҳужжат билан суҳбатлашиш

Тугатилган иш ҳақида саволлар беринг. Жавоблар фақатгина ажратилган матн ва манба саҳифасига асосланади. Ҳисоб тегишли бўлиши керак - суҳбат функцияси ҳисобга боғлиқ.

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?"}'

Ёрдамчи хабарни жавоби ва келтирилган саҳифалар рўйхати билан қайтаради:

{"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/, Иш учун тўлиқ суҳбат транскриптини олиш.

Код мисоллари

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

Парамтерлар

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.

Хатолар ва чегаралар

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.

Доимий сўраладиган саволлар

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.

Ишлатилиши ҳар бир саҳифа учун ҳисоб балансингизга қараб ўлчанади: нотаниш қўнғироқлар ҳар бир IP учун кунлик квота олади, бепул ҳисоблар ойлик bucket ва тўловли планлар харид қилинган кредитларни ҳар бир файл учун юқори саҳифа чегараси ва устуворлиги билан ишлатишади. Сиз тугаганингизда, сиз 402 билан фойдаланилган ва чегараланган тана билан 402 ни оласиз.

Сиз PNG, JPG, WEBP, GIF, BMP, TIFF ва кўп саҳифали PDF форматларида юборишингиз мумкин. Натижалар юклаб олиш охиридаги формат параметри орқали txt, md, docx, pdf (қидириш мумкин), csv ёки json шаклида юклаб олинади.

400 йўқотилган файл, қўлланилмайдиган тур ёки файл жуда катта; 401 йўқотилган ёки ноқонуний теги; 402 саҳифалар йўқ; 404 номаълум иш UUID; ва 409 иш тугашидан олдин юклаб олиш сўралган. Хатолар таркибида қисқа хабар ҳам бор.

Ҳолат, даража, тил, саҳифа_сони ва mean_confidence билан иш объекти, шунингдек, тўлиқ матн ва маркdown. Саҳифалар мажмуаси ҳар бир саҳифани матн, чегараланган қути (bbox) ва блок ишончлилиги билан блокларга ажратади.

Тўлиқ босилган ҳужжатларни тез ва арзон баҳода таниб олиш учун CPU (одатдаги) ни қўллаш. vlm, premium AI моторини қўлёзма, мураккаб ёки кўп-стуллар учун, математика ва таржима учун, бу жуда аниқроқ бўлган жойда қўллаш.

Бу асбобнинг созланган олдинги параметрларини қўллаш учун асбобга slug билан (масалан extract-tables ёки handwriting-to-text) ўтказин. Таржима асбоби учун, таржима қилинган матнни қайтариб олиш учун мақсад тил коди билан translate_to ҳам ўтказин.

5 саҳифа ёки ундан кам файллар POST жавобида устун ичида қайтарилади. Кўп файллар тезда кутилаётган ёки ишлаётган сифатида қайтарилади ва сиз GET /api/v1/ocr/ сўровини ўтказасиз<uuid>/ токи ҳолат тугалланган ёки хато бўлгангача. Қўлланган режалар ҳар бир файл учун саҳифа лимитини оширади.

API HTTPS устидан оддий REST бўлиб, HTTP клиенти билан ҳар қандай тилдан ишлайди - Python, Node.js ва cURL мисолларини кўринг. Ўрнатиш учун SDK йўқ; стандарт HTTP кодининг бир неча сатрлари сизга керак бўлган барча нарса.