OpenAIAPI如何分析处理文件（图片、PDF、Excel）？

文章编号：4050 / 分类：ChatGPT教程 / 更新时间：2024-06-13 13:22:49 / 浏览：次

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OpenAI API目前不支持直接分析处理文件，多态的 GPT模型（如gpt-4-vision-preview、gpt-4o等）可以通过API提供image_url来分析照片，但是还不可以直接处理PDF或者Excel表格。所以，如果你想通过API来实现类似于ChatGPT Plus的文件分析功能，只能使用官转API的，如和，这些模型就相当于在使用ChatGPT Plus，自然是可以分析文件的。

什么是逆向模型？逆向模型其实就是官转API平台通过某些技术手段实现的模型，用户在调用这些模型时，就相当于在使用ChatGPT，如gpt-4-all就是ChatGPT Plus的GPT-4，gpt-4o-all就是ChatGPT Plus的GPT-4o。

关于OpenAI官转API的介绍，可以参考：

OpenAI API分析图片的方式有两种，一种是通过多态模型的image_url参数，另一种就是直接通过URL来问逆向模型。

通过多态模型特有的image_url参数来提供图片的url，之后模型就会给出对应的图片分析结果，如gpt-4-vision-preview：

import requestsapi_key = 'sk-Xysdfasdfafsd3'url = 'https://api.bianxieai.com/v1/chat/completions'headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': f'Bearer {api_key}'}data = { 'model': 'gpt-4-vision-preview', 'messages': [ { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "这张图片的图标是个什么动物？" }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://github.com/dianping/cat/raw/master/cat-home/src/main/webapp/images/logo/cat_logo03.png" } } ] } ],}response = requests.post(url, headers=headers, json=data)print(response.json())

2、逆向模型分析图片教程

你也可以直接通过逆向模型来问，如gpt-4o-all：

import requestsapi_key = 'sk-Xy3WuCpTTvY19f'url = 'https://api.bianxieai.com/v1/chat/completions'headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': f'Bearer {api_key}'}data = { 'model': 'gpt-4o-all', 'messages': [{'role': 'user', 'content': '这张图片的图标是个什么动物：https://github.com/dianping/cat/raw/master/cat-home/src/main/webapp/images/logo/cat_logo03.png'}],}response = requests.post(url, headers=headers, json=data)print(response.json())

返回结果如下：

{ 'id': 'chatcmpl-89DdgyngTboLVagRjepDqY0rp7rfu', 'object': 'chat.completion', 'created': 1718113414, 'model': 'gpt-4o-all', 'choices': [{ 'index': 0, 'message': { 'role': 'assistant', 'content': '这张图片的图标是一只猫。图标呈现了一只抽象化的猫的形象，整体采用了蓝色和紫色渐变的颜色设计。猫的尾巴和身体的轮廓都很清晰，简洁而富有现代感。图标旁边还有“CAT”这个单词，进一步表明这是一个猫的图标。' }, 'finish_reason': 'stop' }], 'usage': { 'prompt_tokens': 43, 'completion_tokens': 122, 'total_tokens': 165 }}

三、OpenAI API分析PDF教程

如果想通过OpenAI API处理分析PDF，那只能通过逆向模型来处理（能力与ChatGPT Plus一致），同样调用gpt-4o-all模型来处理PDF（提供PDF文件的链接）：

import requestsapi_key = 'sk-Xy3WuCpTTvY19gBy226f5999856c404aB44804A53e5eA46f'url = 'https://api.bianxieai.com/v1/chat/completions'headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': f'Bearer {api_key}'}data = { 'model': 'gpt-4o-all', 'messages': [{'role': 'user', 'content': '分析下这个pdf：https://***.com/aSzUB4IxJDcEh.pdf'}],}response = requests.post(url, headers=headers, json=data)print(response.json())

返回结果如下：

{ 'id': 'chatcmpl-89D7TMLihlDDL9Q70TFmoJLIt7G1W', 'object': 'chat.completion', 'created': 1718008779, 'model': 'gpt-4-all', 'choices': [{ 'index': 0, 'message': { 'role': 'assistant', 'content': '> retrieving file (file-8fTnE) ok ✅\n\n这份PDF文档详细介绍了一个关于OpenAI API充值服务的说明。内容包括充值的注意事项、充值购买流程以及其他相关业务。\n\n### 主要内容分析\n\n#### 一、OpenAI API充值注意事项\n\n1. **充值服务**：该服务可以为OpenAI platform充值余额，充值后会自动开通GPT-4.0 API功能，并解除免费版API的调用限制（每分钟3次，每天200次）。\n2. **充值方法**：通过正规国外Visa/MasterCard信用卡进行充值。\n3. **充值后的权限**：充值账号后会自动开通GPT-4.0 API的权限，解除速率限制。\n4. **API余额有效期**：充值的API余额有效期为1年。\n\n#### 二、OpenAI API充值购买流程\n\n1. **充值下单地址**：提供了具体的充值下单网址。\n2. **所需信息**：\n - 需要充值API的ChatGPT账号。\n - 如果没有开通API功能的账号，也可以购买一个OpenAI API Key。\n - 下单时需要指定充值金额（最低5美元）。\n3. **支付方式**：通过支付宝付款。\n4. **充值过程**：人工通过美国家庭宽带进行充值，充值完成后通过邮件通知。\n\n#### 三、其他OpenAI业务\n\n1. **ChatGPT账号**：提供美国本地手工注册的ChatGPT账号，一人一号不共享，永久免费使用。\n2. **ChatGPT Plus代升级**：提供代升级ChatGPT Plus服务，解锁GPT-4.0功能，使用正规Visa/MasterCard信用卡，可续费并永久质保。\n3. **相关教程**：推荐关注“ChatGPT 博客”获取更多ChatGPT相关教程。\n\n### 总结\n\n这份文档主要针对需要使用OpenAI API的用户，提供了详尽的充值服务说明。服务包括充值、开通高级功能和解除使用限制等，还附带了其他相关的OpenAI服务，例如账号注册和升级。提供的充值服务主要通过国际信用卡和支付宝付款，目标客户为需要频繁使用OpenAI API的用户，尤其是那些希望提升调用频率和使用高级功能的用户。\n\n如果你需要更多详细信息或具体操作步骤，可以访问文档中提供的链接查看。' }, 'finish_reason': 'stop' }], 'usage': { 'prompt_tokens': 57, 'completion_tokens': 744, 'total_tokens': 801 }}

四、OpenAI API分析Excel教程

跟处理PDF一样，Excel同样只能通过逆向模型实现，如下（提供Excel文件的链接）：

import requestsapi_key = 'sk-Xy3WuCpTTvY19gBy226f5999856c404aB44804A53e5eA46f'url = 'https://api.bianxieai.com/v1/chat/completions'headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': f'Bearer {api_key}'}data = { 'model': 'gpt-4o-all', 'messages': [{'role': 'user', 'content': '分析下这个表格：https://***.com/ZlJeeIVvU.xlsx'}],}response = requests.post(url, headers=headers, json=data)print(response.json())

返回结果如下：

上百篇教程，带你从0到1玩赚ChatGPT，

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