OpenAI API를 사용하여 URL을 통해 PDF를 처리하는 방법

CometAPI
AnnaJul 14, 2025
OpenAI API를 사용하여 URL을 통해 PDF를 처리하는 방법

최근 몇 달 동안 OpenAI는 API 기능을 확장하여 PDF 문서 직접 처리 기능을 추가함으로써 개발자들이 더욱 풍부하고 상황 인식성이 뛰어난 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원했습니다. CometAPI는 이제 PDF 파일 URL을 제공하여 파일을 업로드하지 않고도 OpenAI API에 대한 직접 호출을 지원하여 PDF를 처리할 수 있습니다. ComeyAPI의 o3와 같은 OpenAI 모델을 사용하여 URL을 통해 PDF를 처리할 수 있습니다. 이 글에서는 ChatGPT API의 PDF 지원 현황을 살펴보고, 작동 방식과 통합 방법을 자세히 설명합니다.

OpenAI API를 통한 ChatGPT의 PDF 파일 입력 기능은 무엇입니까?

PDF 파일 입력 기능을 통해 개발자는 PDF 문서를 Chat Completions API에 직접 제출할 수 있으며, 모델은 수동 전처리나 이미지 변환 없이 텍스트 및 시각적 요소(예: 다이어그램, 표, 차트)를 모두 구문 분석할 수 있습니다. 이는 분석을 위해 전송하기 전에 OCR을 통해 텍스트를 추출하거나 페이지를 이미지로 변환해야 했던 이전 방식과 크게 달라진 점입니다.

어떤 모델이 PDF 입력을 지원하나요?

출시 시점에는 GPT‑4o, GPT‑4.1 및 o3 시리즈와 같은 Vision 지원 모델만 PDF 파일을 처리할 수 있습니다. 이러한 멀티모달 모델은 고급 OCR, 레이아웃 분석 및 이미지 이해를 결합하여 포괄적인 인사이트를 제공합니다. 텍스트 전용 모델(예: Vision이 없는 GPT‑4 Turbo)은 PDF 첨부 파일을 직접 처리할 수 없으므로, 이러한 경우 개발자는 먼저 텍스트를 별도로 추출하여 제출해야 합니다.

PDF를 처리하기 위해 cometapi 모델을 사용하는 이유는 무엇입니까?

CometAPI는 OpenAI의 GPT 시리즈, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude, Midjourney, Suno 등 주요 공급업체의 500개 이상의 AI 모델을 단일 개발자 친화적인 인터페이스로 통합하는 통합 API 플랫폼입니다. CometAPI는 일관된 인증, 요청 형식 지정 및 응답 처리를 제공하여 애플리케이션에 AI 기능을 통합하는 과정을 획기적으로 간소화합니다. 챗봇, 이미지 생성기, 음악 작곡가 또는 데이터 기반 분석 파이프라인 등 어떤 제품을 구축하든 CometAPI를 사용하면 AI 생태계 전반의 최신 혁신 기술을 활용하면서 반복 작업을 더 빠르게 수행하고 비용을 관리하며 공급업체에 구애받지 않을 수 있습니다.

개발자는 액세스할 수 있습니다 o3-Pro API, O4-미니 API 및  GPT-4.1 API 을 통하여 코멧API, 나열된 최신 모델 버전은 기사 발행일을 기준으로 합니다. 시작하려면 모델의 기능을 살펴보세요. 운동장 그리고 상담하십시오 API 가이드 자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 코멧API 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.

OpenAI API에서 PDF URL을 직접 처리하는 것은 무엇입니까?

OpenAI API는 이제 공개적으로 접근 가능한 URL을 제공하여 PDF 파일 처리를 지원하므로 수동 파일 업로드가 필요 없습니다. 이 새로운 기능은 2025년 XNUMX월 초에 발표되었으며, 개발자는 파일 바이트를 먼저 업로드하는 대신 요청 페이로드에 URL을 전달하기만 하면 됩니다.

새로운 기능으로 무엇을 할 수 있나요?

API는 PDF URL을 직접 처리하여 다음을 수행합니다.

  • 주어진 URL에서 PDF를 가져옵니다.
  • 텍스트, 이미지, 구조적 요소를 추출합니다.
  • 완성 프롬프트나 임베딩에 적합한 구문 분석된 콘텐츠를 반환합니다.

이전에는 개발자가 PDF를 로컬에서 다운로드하여 base64 또는 multipart/form-data로 변환한 다음 OpenAI의 파일 엔드포인트에 업로드해야 했습니다. 새로운 URL 방식은 이러한 워크플로를 간소화합니다.

기존 업로드에 비해 어떤 이점이 있나요?

  1. 속도와 단순성: 애플리케이션에서 파일 I/O나 스토리지를 처리할 필요가 없습니다.
  2. 비용 절감: 대용량 파일을 업로드할 때 발생하는 추가적인 컴퓨팅 및 네트워크 오버헤드를 우회합니다.
  3. 동적 콘텐츠: 최신 URL 버전을 가리켜 자주 업데이트되는 문서를 처리합니다.
  4. 복잡성 감소: 파일 변환 및 다중 파트 포맷팅을 위한 보일러플레이트 코드가 줄어듭니다.

PDF URL 기능에 어떻게 접근하나요?

PDF URL을 직접 처리하려면 먼저 올바른 API 설정과 권한이 필요합니다.

필수 조건 및 가입

  • 이 사이트의 url을 받으세요: https://api.cometapi.com/
  • 에 로그인 코메타피닷컴. 아직 당사 사용자가 아니신 경우 먼저 등록해 주시기 바랍니다.
  • 인터페이스의 액세스 자격 증명 API 키를 받으세요. 개인 센터의 API 토큰에서 "토큰 추가"를 클릭하고 토큰 키(sk-xxxxx)를 받아 제출하세요.

어떤 엔드포인트와 매개변수를 사용해야 합니까?

사용 POST https://api.cometapi.com/v1/responsesJSON 본문은 다음과 같습니다.

curl 
--location 
--request POST 'https://api.cometapi.com/v1/responses' \ 
--header 'Authorization: Bearer {{api-key}}' \ 
--header 'Content-Type: application/json' \ 
--data-raw '{ 
"model": "gpt-4o", 
"input": [ 
  { 
   "role": "user", 
   "content": [ { 
         "type": "input_file", 
         "file_url": "https://www.berkshirehathaway.com/letters/2024ltr.pdf" 
   }, 
   { 
          "type": "input_text", "text": "Analyze the letter and provide a summary of the key points." 
   } ] 
   }]}'
  • file_url (문자열, 필수): PDF의 공개 URL입니다.
  • model (문자열, 선택 사항): 구문 분석에 사용할 모델(예: gpt-4.1 (장문맥 처리를 가장 잘 하기 위해서)
  • extract (배열): 추출할 구성 요소(text, images, metadata).
  • response_format (json or text): 추출된 콘텐츠가 어떻게 포맷되는지.

코드를 사용하여 URL을 통해 PDF 처리를 구현하는 방법은 무엇입니까?

공식 Python을 사용하여 완전한 예제를 살펴보겠습니다. openai 도서관.

1단계: PDF URL 준비

먼저 PDF가 안정적인 HTTPS 엔드포인트에 호스팅되는지 확인하세요. 문서에 인증이 필요한 경우, API가 액세스 오류 없이 문서를 가져올 수 있도록 시간 제한이 있는 서명된 URL(예: AWS S3 사전 서명 URL)을 생성하는 것이 좋습니다.

PDF_URL = "https://my-bucket.s3.amazonaws.com/reports/latest.pdf?X-Amz-Signature=..."

2단계: OpenAI API 호출

OpenAI Python SDK를 설치하세요(아직 설치하지 않았다면):

pip install openai

그런 다음 OpenAI API 호출을 수행합니다.

import os
import openai

openai.api_key = os.getenv("CometAPI_API_KEY")

response = openai.File.process_pdf(
    pdf_url=PDF_URL,
    model="gpt-4.1",
    extract=,
    response_format="json"
)

parsed = response
  • File.process_pdf 편의 래퍼입니다. 사용할 수 없는 경우 사용하세요. openai.request 적절한 종료점 경로를 사용합니다.
  • The response 구문 분석된 페이지, 텍스트 블록, 메타데이터가 포함되어 있습니다.

3단계: 응답 처리

JSON 응답은 일반적으로 다음과 같습니다.

{
  "data": [
    {
      "page": 1,
      "text": "Lorem ipsum dolor sit amet...",
      "metadata": { "width": 612, "height": 792 }
    },
    {
      "page": 2,
      "text": "Consectetur adipiscing elit...",
      "images": 
    }
  ]
}

페이지를 반복하고 전체 문서 문자열을 조립하고, 다운스트림 처리를 위해 표를 추출하거나, 검색 증강 생성(RAG)을 위해 섹션을 임베딩에 공급할 수 있습니다.

PDF URL 처리의 모범 사례는 무엇입니까?

신뢰성과 보안을 보장하려면 다음 지침을 따르세요.

PDF URL을 어떻게 보호하나요?

  • HTTPS 사용 혼합 콘텐츠 오류를 방지하려면 HTTP만 사용하지 마세요.
  • 생성 단기 서명 URL PDF가 비공개인 경우.
  • URL 도메인 검증 SSRF 또는 악의적인 페치를 방지하기 위해 백엔드에서 이를 수행합니다.

오류와 재시도를 어떻게 처리해야 할까요?

네트워크 문제나 잘못된 URL로 인해 HTTP 4xx/5xx 오류가 발생할 수 있습니다. 다음을 구현하세요.

  1. 지수 백오프 재시도를 위해.
  2. 로깅 실패한 URL과 오류 메시지.
  3. 폴백 URL 가져오기가 반복적으로 실패하는 경우 수동 업로드를 수행합니다.

의사 논리의 예:

for attempt in range(3):
    try:
        resp = openai.File.process_pdf(pdf_url=PDF_URL, ...)
        break
    except openai.error.APIError as e:
        logger.warning(f"Attempt {attempt}: {e}")
        time.sleep(2 ** attempt)
else:
    raise RuntimeError("Failed to process PDF via URL after 3 attempts")

PDF URL 처리가 고급 워크플로와 어떻게 통합되나요?

간단한 구문 분석을 넘어, URL 기반 PDF 수집은 정교한 AI 파이프라인을 강화할 수 있습니다.

PDF로 RAG 시스템을 어떻게 구축할 수 있나요?

  1. 인제스트: URL 처리를 사용하여 텍스트 청크를 추출합니다.
  2. 어젯 서비스: 청크를 전달합니다 openai.Embedding.create.
  3. 스토어: 벡터 데이터베이스(예: Pinecone, Weaviate)에 벡터를 저장합니다.
  4. 질문: 사용자 쿼리에 따라 상위 k 관련 청크를 검색한 다음 채팅 완성을 호출합니다.

이 방법을 사용하면 사전에 파일을 업로드할 필요가 없고 서버에서 변경되는 대로 업데이트된 문서를 동적으로 수집할 수 있습니다.

에이전트와 함수 호출은 어떤 이점을 제공합니까?

OpenAI의 함수 호출을 사용하면 에이전트가 런타임에 호출할 수 있는 PDF 처리 함수를 정의할 수 있습니다. 예:

{
  "name": "process_pdf_url",
  "description": "Fetch and parse a PDF from a URL",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "url": { "type": "string" }
    },
    "required": 
  }
}

상담원은 대화 맥락을 분석하고 통화 여부를 결정할 수 있습니다. process_pdf_url 사용자가 "해당 PDF를 요약해 주세요."라고 요청할 때 이러한 서버리스 접근 방식은 문서를 원활하게 처리하는 대화형 비서를 생성합니다.

PDF URL 사용을 모니터링하고 최적화하려면 어떻게 해야 하나요?

사전 예방적 모니터링과 튜닝을 통해 애플리케이션을 강력하고 비용 효율적으로 유지할 수 있습니다.

어떤 지표를 추적해야 합니까?

  • 성공률 URL을 가져오는 방법.
  • 평균 처리 시간 문서당.
  • 토큰 사용 추출된 텍스트의 경우
  • 오류 유형 (4xx 대 5xx 대 잘못된 형식의 PDF).

Prometheus나 DataDog와 같은 툴을 사용하면 서비스에서 발생하는 로그를 수집할 수 있습니다.

토큰 비용을 어떻게 줄일 수 있나요?

  • 필요한 구성요소만 추출 ("extract": (전체 JSON 대신)
  • 응답 컨텍스트 제한 페이지 범위를 지정하여.
  • 캐시 결과 자주 처리되는 문서의 경우

결론

OpenAI API를 사용하여 URL을 통해 PDF를 처리하면 더욱 간편하고 빠르며 안전한 문서 수집 워크플로가 구현됩니다. 새롭게 도입된 엔드포인트(2025년 XNUMX월 발표)를 활용하고 보안, 오류 처리 및 모니터링 관련 모범 사례를 준수함으로써 개발자는 RAG 시스템부터 대화형 에이전트에 이르기까지 확장 가능하고 역동적인 AI 애플리케이션을 구축하여 웹의 최신 문서를 원활하게 처리할 수 있습니다. OpenAI는 일괄 작업, 비공개 URL 지원, 고급 레이아웃 구문 분석 기능을 추가하는 등 PDF 처리를 지속적으로 개선해 나가고 있으며, 이 기능은 AI 기반 문서 워크플로의 초석이 될 것입니다.

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