Как обрабатывать PDF-файлы через URL с помощью API OpenAI

CometAPI
AnnaJul 14, 2025
Как обрабатывать PDF-файлы через URL с помощью API OpenAI

В последние месяцы OpenAI расширила возможности своего API, включив в него прямую загрузку PDF-документов, что позволяет разработчикам создавать более насыщенные и контекстно-зависимые приложения. CometAPI теперь поддерживает прямые вызовы API OpenAI для обработки PDF-файлов без загрузки файлов, предоставляя URL-адрес PDF-файла. Вы можете использовать модель OpenAI, например, o3, в ComeyAPI для обработки PDF-файлов по URL-адресу. В этой статье рассматривается текущее состояние поддержки PDF в API ChatGPT, подробно описываются принципы её работы и способы интеграции.

Какая функция ввода PDF-файлов предусмотрена для ChatGPT через API OpenAI?

Функция ввода PDF-файлов позволяет разработчикам отправлять PDF-документы непосредственно в API Chat Completions, позволяя модели анализировать как текстовые, так и визуальные элементы, такие как диаграммы, таблицы и графики, без ручной предварительной обработки или преобразования в изображения. Это значительный шаг вперёд по сравнению с предыдущими подходами, которые требовали извлечения текста с помощью OCR или преобразования страниц в изображения перед отправкой на анализ.

Какие модели поддерживают ввод PDF-файлов?

На момент запуска обрабатывать PDF-файлы могли только модели с поддержкой зрения, а именно GPT‑4o, GPT‑4.1 и серия o3. Эти мультимодальные модели сочетают в себе передовые технологии оптического распознавания символов (OCR), анализа макета и распознавания изображений для предоставления комплексной аналитической информации. Текстовые модели (например, GPT‑4 Turbo без поддержки зрения) не принимают PDF-вложения напрямую, и разработчикам в таких случаях необходимо сначала извлечь и отправить текст отдельно.

Зачем использовать модель cometapi для обработки PDF?

CometAPI — это унифицированная платформа API, которая объединяет более 500 моделей ИИ от ведущих поставщиков, таких как серия GPT OpenAI, Gemini от Google, Claude от Anthropic, Midjourney, Suno и других, в единый, удобный для разработчиков интерфейс. Предлагая последовательную аутентификацию, форматирование запросов и обработку ответов, CometAPI значительно упрощает интеграцию возможностей ИИ в ваши приложения. Независимо от того, создаете ли вы чат-ботов, генераторы изображений, композиторов музыки или конвейеры аналитики на основе данных, CometAPI позволяет вам выполнять итерации быстрее, контролировать расходы и оставаться независимыми от поставщика — и все это при использовании последних достижений в экосистеме ИИ.

Разработчики могут получить доступ API o3-Pro, O4-Mini API и API GPT-4.1 через CometAPIПоследние версии моделей указаны на дату публикации статьи. Для начала изучите возможности модели в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководство для получения подробных инструкций. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предложить цену намного ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться.

Что такое прямая обработка URL-адресов PDF в API OpenAI?

API OpenAI теперь поддерживает обработку PDF-файлов, предоставляя общедоступный URL-адрес, что устраняет необходимость ручной загрузки файлов. Эта новая возможность была анонсирована в начале июля 2025 года и позволяет разработчикам просто передавать URL-адрес в полезной нагрузке запроса, а не загружать байты файла.

Что дает новая функция?

Благодаря прямой обработке URL-адресов PDF-файлов API:

  • Извлекает PDF-файл с указанного URL-адреса.
  • Извлекает текст, изображения и структурные элементы.
  • Возвращает проанализированный контент, готовый к запросам на завершение или встраиванию.

Раньше разработчикам приходилось скачивать PDF-файл локально, конвертировать его в формат base64 или multipart/form-data, а затем загружать в конечную точку OpenAI. Новый подход с использованием URL оптимизирует этот рабочий процесс.

Каковы преимущества по сравнению с традиционными загрузками?

  1. Скорость и простота: Нет необходимости обрабатывать файловый ввод-вывод или хранилище в вашем приложении.
  2. Экономия затрат: избегайте дополнительных вычислительных и сетевых затрат при загрузке больших файлов.
  3. Динамичный контент: Обрабатывайте часто обновляемые документы, указывая на последнюю версию URL.
  4. Уменьшенная сложность: Меньше шаблонного кода для преобразования файлов и многокомпонентного форматирования.

Как получить доступ к функции URL-адреса PDF-файла?

Прежде чем вы сможете воспользоваться прямой обработкой URL-адресов PDF-файлов, вам необходимо правильно настроить API и получить разрешения.

Предварительные условия и регистрация

  • Получите URL этого сайта: https://api.cometapi.com/
  • Войти в cometapi.com. Если вы еще не являетесь нашим пользователем, пожалуйста, сначала зарегистрируйтесь.
  • Получите ключ API-интерфейса для доступа к учетным данным. Нажмите «Добавить токен» в API-токене в персональном центре, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.

Какую конечную точку и параметры следует использовать?

Использовать POST https://api.cometapi.com/v1/responses. Тело JSON выглядит так:

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 (строка, обязательно): Публичный URL-адрес PDF-файла.
  • model (строка, необязательно): Какую модель использовать для анализа (например, gpt-4.1 для лучшей обработки длинного контекста).
  • extract (массив): Компоненты для извлечения (text, images, metadata).
  • response_format (json or text): как форматируется извлеченный контент.

Как реализовать обработку PDF через URL с помощью кода?

Давайте рассмотрим полный пример на Python, используя официальный openai библиотека.

Шаг 1: Подготовка URL-адреса PDF-файла

Во-первых, убедитесь, что ваш PDF-файл размещён на стабильной конечной точке HTTPS. Если для вашего документа требуется аутентификация, рассмотрите возможность создания ограниченного по времени подписанного URL-адреса (например, через предварительно подписанные URL-адреса AWS S3), чтобы API мог получить его без ошибок доступа.

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

Шаг 2: Вызов API OpenAI

Установите OpenAI Python SDK (если это еще не сделано):

pip install openai

Затем выполните вызов API OpenAI:

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 является удобной оберткой; если недоступно, используйте openai.request с правильным путем к конечной точке.
  • The response содержит проанализированные страницы, текстовые блоки и метаданные.

Шаг 3: Обработка ответа

Ответ JSON обычно выглядит так:

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

Вы можете циклически перебирать страницы и собирать полную строку документа, извлекать таблицы для последующей обработки или вставлять разделы во вложения для генерации дополненных поиском данных (RAG).

Каковы наилучшие практики обработки URL-адресов PDF-файлов?

Для обеспечения надежности и безопасности следуйте этим рекомендациям.

Как защитить URL-адреса PDF-файлов?

  • Использовать HTTPS только; избегайте HTTP, чтобы избежать ошибок смешанного содержимого.
  • Создать краткосрочные подписанные URL-адреса если ваши PDF-файлы являются конфиденциальными.
  • Проверить URL-домены в вашем бэкэнде для предотвращения SSRF или вредоносных выборок.

Как следует обрабатывать ошибки и повторные попытки?

Проблемы с сетью или недействительные URL-адреса могут привести к ошибкам HTTP 4xx/5xx. Реализуйте:

  1. Экспоненциальный откат для повторных попыток.
  2. Запись неудачных URL-адресов и сообщений об ошибках.
  3. Отступать для ручной загрузки, если при получении URL-адреса неоднократно возникают сбои.

Пример псевдологики:

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")

Как обработка URL-адресов PDF интегрируется с расширенными рабочими процессами?

Помимо простого анализа, прием PDF-файлов на основе URL-адресов может стать основой сложных конвейеров искусственного интеллекта.

Как создать систему RAG с помощью PDF-файлов?

  1. Глотать: Используйте обработку URL для извлечения фрагментов текста.
  2. встраивать: Передать куски openai.Embedding.create.
  3. Магазин: Сохранение векторов в векторной базе данных (например, Pinecone, Weaviate).
  4. запрос: По запросу пользователя извлекайте наиболее релевантные фрагменты, затем вызывайте завершения чата.

Такой подход устраняет необходимость предварительной загрузки файлов и позволяет динамически загружать обновленные документы по мере их изменения на вашем сервере.

Какую пользу приносят агенты и вызов функций?

Вызов функций OpenAI позволяет определить функцию обработки PDF-файлов, которую агенты могут вызывать во время выполнения. Например:

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

Агент может проанализировать контекст разговора и принять решение о звонке process_pdf_url когда пользователь просит «сформулировать краткое содержание PDF-файла». Этот бессерверный подход позволяет создавать голосовых помощников, которые легко обрабатывают документы.

Как можно отслеживать и оптимизировать использование URL-адресов PDF-файлов?

Проактивный мониторинг и настройка обеспечат надежность и экономическую эффективность вашего приложения.

Какие показатели следует отслеживать?

  • Шанс успеха выборок URL.
  • Среднее время обработки за документ.
  • Использование токена для извлеченного текста.
  • Типы ошибок (4xx против 5xx против некорректного PDF).

Вы можете использовать такие инструменты, как Prometheus или DataDog, для сбора журналов, создаваемых вашим сервисом.

Как снизить стоимость токенов?

  • Извлекайте только необходимые компоненты ("extract": вместо полного JSON).
  • Ограничить контекст ответа указав диапазоны страниц.
  • Результаты кэширования для часто обрабатываемых документов.

Заключение

Обработка PDF-файлов по URL с помощью API OpenAI открывает более простой, быстрый и безопасный процесс обработки документов. Используя новую конечную точку (анонсированную в июле 2025 года) и следуя передовым практикам в области безопасности, обработки ошибок и мониторинга, разработчики могут создавать масштабируемые, динамические приложения на основе ИИ — от систем RAG до интерактивных агентов, — которые без проблем обрабатывают самые свежие документы в интернете. По мере того, как OpenAI продолжает совершенствовать обработку PDF-файлов, добавляя пакетные операции, поддержку приватных URL и расширенный анализ макета, эта функция станет краеугольным камнем документооборота на основе ИИ.

Читать далее

500+ моделей в одном API

Скидка до 20%