如何使用 OpenAI API 透過 URL 處理 PDF

CometAPI
AnnaJul 14, 2025
如何使用 OpenAI API 透過 URL 處理 PDF

近幾個月來，OpenAI 擴展了其 API 的功能，新增了直接提取 PDF 文件的功能，使開發者能夠建立更豐富、更具備上下文感知能力的應用程式。 CometAPI 現在支援直接呼叫 OpenAI API 來處理 PDF，只需提供 PDF 文件的 URL 即可，無需上傳文件。您可以使用 ComeyAPI 中的 OpenAI 模型（例如 o3）透過 URL 處理 PDF。本文探討了 ChatGPT API 中 PDF 支援的現狀，詳細介紹了其工作原理和整合方法。

透過 OpenAI API 為 ChatGPT 輸入 PDF 檔案的功能是什麼？

PDF 文件輸入功能允許開發者將 PDF 文件直接提交至 Chat Completions API，使模型能夠解析文字和視覺元素（例如圖表、表格和圖解），而無需手動預處理或轉換為圖像。這標誌著與先前的方法相比有了重大改進，先前的方法需要透過 OCR 提取文字或將頁面轉換為圖像才能發送進行分析。

哪些型號支援 PDF 輸入？

在首次發佈時，只有具備視覺功能的模型（即 GPT-4o、GPT-4.1 和 o3 系列）能夠處理 PDF 檔案。這些多模態模型結合了高階 OCR、佈局分析和影像理解功能，可提供全面的洞察。純文字模型（例如，不具備視覺功能的 GPT-4 Turbo）無法直接接受 PDF 附件，在這種情況下，開發者必須先單獨提取並提交文字。

為什麼要用cometapi的模型來處理PDF？

CometAPI 是一個統一的 API 平台，它將來自領先供應商（例如 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude、Midjourney、Suno 等）的 500 多個 AI 模型聚合到一個開發者友好的介面中。透過提供一致的身份驗證、請求格式和回應處理，CometAPI 顯著簡化了將 AI 功能整合到您的應用程式中的過程。無論您是建立聊天機器人、影像產生器、音樂作曲家，還是資料驅動的分析流程，CometAPI 都能讓您更快地迭代、控製成本，並保持與供應商的兼容性——同時也能充分利用整個 AI 生態系統的最新突破。

開發人員可以訪問 o3-Pro API, O4-Mini API   GPT-4.1 API 通過 彗星API，列出的最新模型版本截至本文發布之日。首先，探索該模型的功能 游乐场 並諮詢 API指南 以獲得詳細說明。造訪前請確保您已經登入CometAPI並取得API金鑰。 彗星API 提供遠低於官方價格的價格，幫助您整合。

OpenAI API 中的直接 PDF URL 處理是什麼？

OpenAI API 現在支援透過提供可公開存取的 URL 來處理 PDF 文件，從而無需手動上傳文件。這項新功能於 2025 年 XNUMX 月初宣布，允許開發人員在請求負載中直接傳遞 URL，而無需先上傳檔案位元組。

新功能有何作用？

透過直接 PDF URL 處理，API：

  • 從給定的 URL 取得 PDF。
  • 提取文字、圖像和結構元素。
  • 傳回已解析的內容，以供完成提示或嵌入。

以前，開發人員必須先在本機下載 PDF，然後將其轉換為 base64 或 multipart/form-data，再上傳到 OpenAI 的檔案端點。新的 URL 方法簡化了該工作流程。

與傳統上傳相比有哪些優點？

  1. 速度與簡便：無需在應用程式中處理檔案 I/O 或儲存。
  2. 節約成本：避免上傳大檔案時產生的額外運算和網路開銷。
  3. 動態內容：透過指向最新的 URL 版本來處理經常更新的文件。
  4. 降低複雜性：檔案轉換和多部分格式化的樣板程式碼更少。

如何存取 PDF URL 功能？

在您能夠利用直接 PDF URL 處理之前，您需要正確的 API 設定和權限。

先決條件和註冊

  • 取得此網站的 URL： https://api.cometapi.com/
  • 登錄到 cometapi.com。如果您還不是我們的用戶，請先註冊
  • 取得介面的存取憑證API key。在個人中心的API token處點選“新增Token”，取得Token金鑰：sk-xxxxx並提交。

您應該使用哪個端點和參數？

購買 POST https://api.cometapi.com/v1/responses。 JSON 主體如下：

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": "Analyze the letter and provide a summary of the key points." 
   } ] 
   }]}'
  • file_url （字串，必需）：PDF 的公開 URL。
  • model （字串，可選）：用於解析的模型（例如， gpt-4.1 以獲得最佳的長上下文處理）。
  • extract （數組）：要提取的組件（text, images, metadata).
  • response_format (json or text): 提取的內容如何格式化。

如何用程式碼實作透過URL處理PDF？

讓我們使用官方的 openai 圖書館。

步驟 1：準備 PDF URL

首先，確保您的 PDF 託管在穩定的 HTTPS 端點上。如果您的文件需要身份驗證，請考慮產生一個有時間限制的簽名 URL（例如，透過 AWS S3 預簽名 URL），以便 API 能夠順利取得文件而不會出現存取錯誤。

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

步驟 2：呼叫 OpenAI API

安裝 OpenAI Python SDK（如果尚未安裝）：

pip install openai

然後，進行 OpenAI API 呼叫：

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 是一個便捷的包裝器；如果不可用，請使用 openai.request 使用正確的端點路徑。
  • response 包含已解析的頁面、文字區塊和元資料。

步驟 3：處理回應

JSON 回應通常如下所示：

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

您可以循環遍歷頁面並組裝完整的文件字串、提取表格進行下游處理，或將各部分饋入嵌入以進行檢索增強生成 (RAG)。

PDF URL 處理的最佳實務是什麼？

為確保可靠性和安全性，請遵循以下準則。

如何保護您的 PDF URL？

  • 使用HTTPS 僅限；避免使用 HTTP 以防止混合內容錯誤。
  • 產生 短期簽名 URL 如果您的 PDF 是私人的。
  • 驗證 URL 網域 在您的後端以防止 SSRF 或惡意取得。

您應該如何處理錯誤和重試？

網路問題或無效的 URL 可能會導致 HTTP 4xx/5xx 錯誤。請實施：

  1. 指數退避 進行重試。
  2. 記錄 失敗的 URL 和錯誤訊息。
  3. 倒退 如果 URL 取得重複失敗，則手動上傳。

偽邏輯範例：

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 處理如何與進階工作流程整合？

除了簡單的解析之外，基於 URL 的 PDF 提取還可以為複雜的 AI 管道提供支援。

如何使用 PDF 建立 RAG 系統？

  1. 攝取：使用 URL 處理來提取文字區塊。
  2. 嵌入：將區塊傳遞給 openai.Embedding.create.
  3. 商家：將向量保存在向量資料庫中（例如，Pinecone、Weaviate）。
  4. 詢問：根據使用者查詢，檢索前 k 個相關區塊，然後呼叫聊天完成。

這種方法無需預先上傳文件，並且可以在伺服器上更改更新的文檔時動態地取得它們。

代理和函數呼叫如何受益？

OpenAI 的函數呼叫功能可讓您定義代理程式可以在執行時間呼叫的 PDF 處理函數。例如：

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

代理可以分析對話上下文並決定呼叫 process_pdf_url 當使用者要求「總結該 PDF」時。這種無伺服器方法可以創建無縫處理文件的對話助理。

如何監控和優化 PDF URL 的使用情況？

主動監控和調整將使您的應用程式保持穩健且經濟高效。

您應該追蹤哪些指標？

  • 成功率 URL 取得。
  • 平均處理時間 每份文件。
  • 代幣使用 用於提取的文字。
  • 錯誤類型 （4xx 與 5xx 與格式錯誤的 PDF）。

您可以使用 Prometheus 或 DataDog 等工具來擷取服務發出的日誌。

如何降低代幣成本？

  • 僅提取所需的組件 ("extract": 而不是完整的 JSON）。
  • 限制響應情境 透過指定頁面範圍。
  • 快取結果 用於經常處理的文件。

結論

使用 OpenAI API 透過 URL 處理 PDF，可以實現更簡單、更快速、更安全的文件擷取工作流程。透過利用新推出的端點（於 2025 年 XNUMX 月發布），並遵循安全性、錯誤處理和監控方面的最佳實踐，開發者可以建立可擴展的動態 AI 應用程式（從 RAG 系統到互動式代理），無縫處理網路上的最新文件。隨著 OpenAI 不斷增強 PDF 處理功能（包括批次操作、私有 URL 支援和進階佈局解析），此功能將成為 AI 驅動文件工作流程的基石。

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