近几个月，OpenAI 扩展了其 API 的能力以支持直接摄取 PDF 文档，帮助开发者构建更丰富、更具上下文意识的应用。CometAPI 现已支持直接调用 OpenAI API 处理 PDF：无需上传文件，只需提供 PDF 文件的 URL。你可以在 ComeyAPI 中使用 OpenAI 的模型，例如 o3，通过 URL 处理 PDF。本文探讨了 ChatGPT API 当前对 PDF 的支持状态，详述其工作方式及集成方法。
通过 OpenAI API 为 ChatGPT 提供 PDF 文件输入功能是什么？
PDF 文件输入功能允许开发者将 PDF 文档直接提交到 Chat Completions API，使模型无需手动预处理或将页面转换为图像，即可解析文本和视觉元素——例如图示、表格和图表。这标志着从早期做法向前迈出了重要一步，当时需要通过 OCR 提取文本或将页面转换成图像再发送进行分析。
哪些模型支持 PDF 输入？
在发布初期，仅具备视觉能力的模型——即 GPT‑4o、GPT‑4.1 和 o3 系列——能够处理 PDF 文件。这些多模态模型结合先进的 OCR、版面分析和图像理解，提供全面洞察。纯文本模型（例如不含视觉能力的 GPT‑4 Turbo）不会直接接受 PDF 附件，在这些情况下，开发者必须先提取并单独提交文本。
为什么使用 cometapi 的模型处理 PDF？
CometAPI 是一个统一的 API 平台，将超过 500 个来自领先提供商的 AI 模型——如 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude、Midjourney、Suno 等——聚合到一个对开发者友好的接口中。通过提供一致的身份验证、请求格式和响应处理，CometAPI 大幅简化了将 AI 能力集成到你的应用中的过程。无论你在构建聊天机器人、图像生成器、音乐创作工具，还是数据驱动的分析管道，CometAPI 都能让你迭代更快、控制成本、保持对厂商的中立，同时利用 AI 生态中的最新突破。
开发者可以通过 CometAPI 访问 [o3-Pro API](https://www.cometapi.com/grok-4-api/)、[O4-Mini API](https://www.cometapi.com/o4-mini-api-cometapi/) 和 [GPT-4.1 API](https://www.cometapi.com/claude-opus-4-api/)，文中列出的模型版本为本文发表日期时的最新版本。开始之前，请在 Playground 中探索模型能力，并参阅 API guide 获取详细说明。访问前，请确保你已登录 CometAPI 并获得 API 密钥。CometAPI 提供远低于官方价格的方案，助你完成集成。
OpenAI API 中的“直接通过 PDF URL 处理”是什么？
OpenAI API 现已支持通过提供可公开访问的 URL 处理 PDF 文件，无需手动上传文件。该新功能于 2025 年 7 月上旬宣布，允许开发者在请求载荷中直接传入 URL，而不是先上传文件字节。
新功能能做什么？
通过直接处理 PDF URL，API 可：
- 从提供的 URL 获取 PDF。
- 提取文本、图像和结构元素。
- 返回为补全提示或嵌入准备好的解析内容。
此前，开发者必须先在本地下载 PDF，将其转换为 base64 或 multipart/form‑data，然后上传到 OpenAI 的文件端点。新的 URL 方式大幅简化了该工作流。
相较于传统上传的优势是什么？
- 速度与简洁：无需在你的应用中处理文件 I/O 或存储。
- 成本节约：避免为上传大型文件带来的额外计算与网络开销。
- 动态内容：通过指向最新的 URL 版本，处理经常更新的文档。
- 复杂度降低：减少用于文件转换与 multipart 格式的样板代码。
如何访问 PDF URL 功能？
在使用直接通过 URL 处理 PDF 之前，你需要完成正确的 API 设置与权限。
前置条件与注册
- 获取此站点的 url：https://api.cometapi.com/
- 登录 cometapi.com。如果你还不是我们的用户，请先注册
- 获取接口的访问凭证 API key。在个人中心的 API token 点击 “Add Token”，获取令牌密钥：sk-xxxxx 并提交。
应使用哪个端点与参数？
使用 POST https://api.cometapi.com/v1/responses。JSON 请求体如下：
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": "分析这封信并提供关键要点的摘要。"
} ]
}]}'
- file_url（string，必填）：PDF 的公共 URL。
- model（string，可选）：用于解析的模型（例如 gpt‑4.1 以获得最佳长上下文处理）。
- extract（array）：要提取的组成部分（text、images、metadata）。
- response_format（json 或 text）：解析内容的返回格式。
如何用代码通过 URL 实现 PDF 处理？
让我们用官方 openai 库在 Python 中演示一个完整示例。
第一步：准备 PDF URL
首先，确保你的 PDF 托管在稳定的 HTTPS 端点上。如果文档需要认证，考虑生成一个有时效限制的签名 URL（例如通过 AWS S3 的预签名 URL），以便 API 在获取时不会遇到访问错误。
PDF_URL = "https://my-bucket.s3.amazonaws.com/reports/latest.pdf?X-Amz-Signature=..."
第二步：调用 OpenAI API
安装 OpenAI Python SDK（如未安装）：
pip install openai
然后发起 OpenAI API 调用：
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 是一个便捷封装；如果不可用，请使用 openai.request 并指定正确的端点路径。
- 响应包含已解析的页面、文本块与元数据。
第三步：处理响应
典型的 JSON 响应类似：
{
"data": [
{
"page": 1,
"text": "Lorem ipsum dolor sit amet...",
"metadata": { "width": 612, "height": 792 }
},
{
"page": 2,
"text": "Consectetur adipiscing elit...",
"images":
}
]
}
你可以遍历页面并组装为完整的文档字符串，提取表格用于下游处理，或将各段落送入嵌入以进行检索增强生成（RAG）。
处理 PDF URL 的最佳实践是什么？
为确保可靠性与安全性，请遵循以下指南。
如何保障 PDF URL 的安全？
- 仅使用 HTTPS；避免使用 HTTP 以防止混合内容错误。
- 如果你的 PDF 是私有资源，请生成短期有效的签名 URL。
- 在后端对 URL 域名进行验证，防止 SSRF 或恶意抓取。
如何处理错误与重试？
网络问题或无效 URL 可能导致 HTTP 4xx/5xx 错误。请实现：
- 指数退避的重试机制。
- 记录失败的 URL 与错误消息。
- 当 URL 抓取反复失败时，回退到手动上传。
示例伪逻辑：
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 处理如何集成到高级工作流中？
除了简单的解析，基于 URL 的 PDF 摄取还能驱动更复杂的 AI 流水线。
如何用 PDF 构建 RAG 系统？
- 摄取：使用 URL 处理提取文本块。
- 嵌入：将文本块传给 openai.Embedding.create。
- 存储：将向量保存到向量数据库（例如 Pinecone、Weaviate）。
- 查询：在用户查询时检索 top‑k 相关文本块，然后调用聊天补全。
这种方法无需预先上传文件，并可在你的服务器上文档更新时动态摄取最新内容。
代理与函数调用如何获益？
OpenAI 的函数调用允许你定义一个由代理在运行时调用的 PDF 处理函数。例如：
{
"name": "process_pdf_url",
"description": "从 URL 获取并解析 PDF",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"url": { "type": "string" }
},
"required":
}
}
当用户请求“总结那个 PDF”时，代理可分析会话上下文并决定调用 process_pdf_url。此无服务器方法可创建无缝处理文档的对话式助手。
如何监控与优化 PDF URL 的使用？
主动的监控与调优将使你的应用保持稳健且具成本效益。
应该跟踪哪些指标？
- URL 获取的成功率。
- 每个文档的平均处理时间。
- 为提取文本消耗的 token。
- 错误类型（4xx、5xx、PDF 格式不合法等）。
你可以使用诸如 Prometheus 或 DataDog 的工具来接入你的服务所发出的日志。
如何降低 token 成本？
- 仅提取所需组成部分（使用 "extract": 而非完整 JSON）。
- 通过指定页面范围限制响应上下文。
- 对频繁处理的文档进行结果缓存。
结论
通过 OpenAI API 使用 URL 处理 PDF，解锁了更简洁、更快速、更安全的文档摄取工作流。借助新近引入的端点（于 2025 年 7 月宣布）并遵循有关安全、错误处理与监控的最佳实践，开发者可以构建可扩展、动态的 AI 应用——从 RAG 系统到交互式代理——以无缝处理最新的网络文档。随着 OpenAI 持续增强 PDF 处理能力——包括批量操作、私有 URL 支持与更先进的版面解析——该功能将成为 AI 驱动文档工作流的基石。