PDF.chat API

გადახედვა

PDF.chat API არის პატარა REST ინტერფეისი. პირველად თქვენ უნდა POST დოკუმენტის ჩასმა და მისი დავალების მიღება დოკუმენტის ტექსტით და გვერდების დაყოფით (ტექსტი, საზღვრები, ნდობა). შემდეგ შეგიძლიათ POST კითხვები ამ დავალების მიმართ და პასუხები დოკუმენტში, თითოეული გვერდის ციტირება. 5 გვერდიანი და ნაკლები დავალებები რჩება შიგნით; უფრო დიდი დავალებები რჩება დაუყოვნებლივ pending სტატუსი, რომლის ჩატარებასაც აპირებთ done.

• ძირითადი URL: https://pdf.chat
• დოკუმენტები: PDF, Word, PowerPoint, ტექსტი და გამოსახულებები (PNG, JPG, WEBP, GIF, BMP, TIFF)
• Chat ჲრ: პასუხები გვერდის ციტაციებით; ტრანსკრიპტები ისტორიის დასასრული წერტილის საშუალებით
• გამოტანილი ტექსტის დამუშავება: txt, md, docx, pdf, csv, json
• მოდული cpu (სწრაფი, დაბეჭდილი დოკუმენტები) და vlm (პვმთუმ AI, ხელნაწერი, რთული განლაგება, მათემატიკა)

ავთენტიფიკაცია

ავთენტიფიკაცია API ტოკენი ჲრკპთირვ წ ნა ჟგჲწრა ჟრპანა. ანგარიშის გვერდი) როგორც ბარათების თავსართი:

Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN

თ რთ მჲზვქ ეა ოპვმთნვქ. ?api_token=… როგორც კითხვის პარამეტრი. გამოყენება ითვლება თქვენი ანგარიშის გვერდების ბალანსის მიხედვით.

დოკუმენტის გაგზავნა

POST /api/v1/ocr/, მრავალნაწილიანი ფორმის ჩატვირთვა.

curl -X POST https://pdf.chat/api/v1/ocr/ \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -F "file=@invoice.pdf" \
  -F "tier=vlm" \
  -F "language=auto"

უკან ბრუნავს დავალებას. ≤5 გვერდიანი ფაილებისთვის ის უკვე დავალებულია done ტექსტით; უფრო დიდი ფაილები დაბრუნდება pending/processing, კითხვა სტატუსის ბოლო წერტილის შესახებ.

{
  "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>/, კითხვა სანამ status არის done ან failed.

curl https://pdf.chat/api/v1/ocr/9f2c1b7e4a.../ \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN"

ჩამოტვირთვა

GET /api/v1/ocr/<uuid>/download/?format=md, შედეგის ექსპორტი. format არის ერთი txt, md, docx, pdf, csv, json.

curl -L "https://pdf.chat/api/v1/ocr/9f2c1b7e4a.../download/?format=docx" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" -o result.docx

Chat დოკუმენტით

დასრულებული დავალების შესახებ კითხვების დასმა. პასუხები მხოლოდ ამოღებულ ტექსტზეა დაფუძნებული და წყაროს გვერდს ციტირებს. საჭიროებს ანგარიშის ტოკენს, chat ფუნქცია ანგარიშის პორტს.

POST /api/v1/chat/<uuid>/, JSON სხეული {"message": "your question"}.

curl -X POST https://pdf.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, "cited_text": "The invoice total is $42…", "document_id": "9f2c1b7e4a…"}]
}}

GET /api/v1/chat/<uuid>/history/, ოპთვმაŒვ ნა ოჲლნთჲრ ოპვგჲე ნა ჱბჲპჲრ ჱა ჱაეაგარა.

კოდის მაგალითები

• Python
• Node.js
• cURL

import requests, time

BASE = "https://pdf.chat/api/v1"
H = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"}

# 1. Upload a PDF
with open("contract.pdf", "rb") as f:
    job = requests.post(BASE + "/ocr/", headers=H, files={"file": f}).json()

# 2. Wait until it's ready to chat
while job["status"] in ("pending", "processing"):
    time.sleep(2)
    job = requests.get(f"{BASE}/ocr/{job['uuid']}/", headers=H).json()

# 3. Ask questions — every answer is cited to the page
ans = requests.post(f"{BASE}/chat/{job['uuid']}/", headers=H,
    json={"message": "What is the termination notice period?"}).json()
print(ans["message"]["content"])
print(ans["message"]["citations"])

import fs from "fs";

const BASE = "https://pdf.chat/api/v1";
const H = { Authorization: "Bearer YOUR_API_TOKEN" };

// 1. Upload a PDF
const form = new FormData();
form.append("file", new Blob([fs.readFileSync("contract.pdf")]), "contract.pdf");
let job = await (await fetch(`${BASE}/ocr/`, { method: "POST", headers: H, body: form })).json();

// 2. Wait until it's ready to chat
while (["pending", "processing"].includes(job.status)) {
  await new Promise(r => setTimeout(r, 2000));
  job = await (await fetch(`${BASE}/ocr/${job.uuid}/`, { headers: H })).json();
}

// 3. Ask questions — every answer is cited to the page
const ans = await (await fetch(`${BASE}/chat/${job.uuid}/`, {
  method: "POST", headers: { ...H, "Content-Type": "application/json" },
  body: JSON.stringify({ message: "What is the termination notice period?" })
})).json();
console.log(ans.message.content, ans.message.citations);

# 1. Upload a PDF
curl -X POST https://pdf.chat/api/v1/ocr/ \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -F "file=@contract.pdf"

# 2. Ask questions (use the uuid from step 1) — answers cited to the page
curl -X POST https://pdf.chat/api/v1/chat/UUID/ \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "What is the termination notice period?"}'

პარამეტრები

შეცდომები და საზღვრები

ყოველი გვერდის დამუშავება ღირს კრედიტი (1/ გვერდი სწრაფი დონის შემთხვევაში, მეტი პრემიუმ დონის შემთხვევაში). გადახდილი გეგმები ზრდის გვერდის ფაილის მაქსიმალურ ზომას და მატებს პრიორიტეტს. იხილეთ ფასი.

ხშირად დასმული კითხვები