GraphRAGAgent/docs/mineru_specification-v1.0.md

MinerU 文档解析规范文档 v1.0

基于 opendatalab/MinerU 官方 API 文档 + 本地 MVP 实测验证 实测后端版本：pipeline / _version_name: 2.6.4 更新日期：2026-03-04

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目录

• 一、Pipeline 执行流程与测试脚本
  • 1.1 虚拟环境配置（环境隔离）
  • 1.2 完整执行流程（本地文件 → 云端解析 → 本地存储）
  • 1.3 测试脚本存放位置
  • 1.4 Pipeline 各步骤详解
• 二、输入格式规范
  • 2.1 支持的文件格式
  • 2.2 输入限制
  • 2.3 OCR 语言支持
• 三、输出格式规范（实测验证）
  • 3.1 实际输出文件清单（实测 vs 官方文档对比）
  • 3.2 content_list.json 字段规范（实测验证）
  • 3.3 layout.json 字段规范（实测验证）
  • 3.4 full.md Markdown 输出规范（实测验证）
• 四、布局信息规范
  • 4.1 坐标系定义（实测验证）
  • 4.2 布局分类体系
  • 4.3 内容层级与标题级别
  • 4.4 布局精度提取指南
• 五、云端 API 关键参数规范
  • 5.1 认证配置
  • 5.2 本地文件上传流程 — file-urls/batch
  • 5.3 URL 直传解析 — extract/task
  • 5.4 批量 URL 解析 — extract/task/batch
  • 5.5 查询结果接口
  • 5.6 通用响应包装结构
  • 5.7 任务状态枚举（实测验证）
  • 5.8 错误码速查

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一、Pipeline 执行流程与测试脚本

1.1 虚拟环境配置（环境隔离）

MinerU MVP 组件使用 独立的 Python 虚拟环境，与项目其他组件（LangExtract、GraphRAG Pipeline 等）完全隔离，避免依赖污染。

项目	值
虚拟环境路径	F:\GraphRAGAgent\mineru_mvp\.venv\
Python 版本	3.12
创建工具	uv
Python 解释器	F:/GraphRAGAgent/mineru_mvp/.venv/Scripts/python.exe

启动 Pipeline 前必须切换到子虚拟环境：

# 方式一：直接指定解释器路径（推荐，无需手动激活）
F:/GraphRAGAgent/mineru_mvp/.venv/Scripts/python.exe pipeline.py

# 方式二：先激活环境再运行
cd F:/GraphRAGAgent/mineru_mvp
source .venv/Scripts/activate
python pipeline.py

安装新依赖：

uv pip install <package> --python F:/GraphRAGAgent/mineru_mvp/.venv/Scripts/python.exe

已安装依赖清单：

包	用途
requests	HTTP 客户端（API 调用、文件上传下载）
python-dotenv	.env 配置文件加载
reportlab	测试 PDF 生成

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1.2 完整执行流程（本地文件 → 云端解析 → 本地存储）

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Step 0: 激活虚拟环境                                            │
│  source .venv/Scripts/activate  或  直接使用 .venv 内 python      │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Step 1: 获取预签名上传 URL                                      │
│  POST /file-urls/batch  →  返回 batch_id + file_urls[]          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Step 2: 上传本地文件                                            │
│  PUT {file_urls[0]}  ←  本地文件二进制流（不带 Content-Type）      │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Step 3: 轮询解析结果                                            │
│  GET /extract-results/batch/{batch_id}                          │
│  状态流转: waiting-file → pending → running → done/failed        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Step 4: 下载解析结果 ZIP                                        │
│  GET {full_zip_url}  →  解压到本地 output/ 目录                   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Step 5: 分析解析产物                                            │
│  读取 *content_list.json  →  统计块类型、页数、生成 summary        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

关键发现（实测）： 上传文件时 不能 携带 Content-Type 请求头，否则 OSS 预签名 URL 校验失败返回 403 SignatureDoesNotMatch。必须使用裸 PUT 请求。

1.3 测试脚本存放位置

F:\GraphRAGAgent\mineru_mvp\
├── .env                        # API Token 配置
├── .venv/                      # 独立虚拟环境（Python 3.12, uv 创建）
├── CLAUDE.md                   # Claude Code 组件规范
├── create_test_pdf.py          # 测试 PDF 生成脚本（reportlab）
├── pipeline.py                 # 完整 Pipeline 脚本（5 步）
├── test_sample.pdf             # 生成的测试 PDF（1 页，含标题/段落/表格）
└── output/
    └── test_sample/            # 解析输出结果
        ├── full.md
        ├── {uuid}_content_list.json
        ├── layout.json
        ├── {uuid}_origin.pdf
        └── images/
            └── {hash}.jpg

1.4 Pipeline 各步骤详解

Step 1 — 获取预签名上传 URL

resp = requests.post(
    f"{API_BASE}/file-urls/batch",
    headers={"Authorization": f"Bearer {token}", "Content-Type": "application/json"},
    json={
        "files": [{"name": "test_sample.pdf", "data_id": "mvp_test"}],
        "enable_formula": True,
        "enable_table": True,
        "language": "en",
    },
)
batch_id = resp.json()["data"]["batch_id"]
upload_url = resp.json()["data"]["file_urls"][0]

Step 2 — 上传文件（裸 PUT，不带 Content-Type）

with open("test_sample.pdf", "rb") as f:
    requests.put(upload_url, data=f)  # 不传 headers

Step 3 — 轮询结果

while True:
    result = requests.get(
        f"{API_BASE}/extract-results/batch/{batch_id}",
        headers=headers,
    ).json()
    state = result["data"]["extract_result"][0]["state"]
    if state == "done":
        zip_url = result["data"]["extract_result"][0]["full_zip_url"]
        break
    time.sleep(5)

Step 4 — 下载解压

zip_data = requests.get(zip_url).content
with zipfile.ZipFile(io.BytesIO(zip_data)) as zf:
    zf.extractall("output/test_sample/")

Step 5 — 分析产物

content_list = json.load(open("output/test_sample/*content_list.json"))
# 按 type 分类统计、按 page_idx 分组、提取标题层级等

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二、输入格式规范

2.1 支持的文件格式

格式	扩展名	说明
PDF	.pdf	核心能力 — 文本型 / 扫描型 / 混合型均支持
Word	.doc, .docx	旧版和新版 Word 文档
PowerPoint	.ppt, .pptx	旧版和新版演示文稿
图片	.png, .jpg, .jpeg	单页图片文档，支持 EXIF 方向自动校正
HTML	.html	须指定 model_version: "MinerU-HTML"

2.2 输入限制

约束项	限制值
单文件最大体积	200 MB
单文件最大页数	600 页
批量请求最大文件数	200 个
预签名上传 URL 有效期	24 小时
云端 API 每日最高优先级额度	2,000 页，超出部分降低优先级

2.3 OCR 语言支持

MinerU 内置 OCR 引擎支持 109 种语言（基于 PaddleOCR v3），可通过 language 参数指定文档主语言。

注意（官方文档）： language 的默认值为 "ch"（非 "zh"），遵循 PaddleOCR 语言代码规范。

代码	语言	代码	语言
ch	中文	en	英文
japan	日文	korean	韩文
french	法文	german	德文

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三、输出格式规范（实测验证）

3.1 实际输出文件清单（实测 vs 官方文档对比）

实测输出（ZIP 解压后，共 5 个文件）：

output/test_sample/
├── full.md                                           # Markdown 输出（单文件）
├── {uuid}_content_list.json                          # 扁平化内容块列表
├── layout.json                                       # 富元数据中间格式
├── {uuid}_origin.pdf                                 # 原始 PDF 副本
└── images/
    └── {sha256_hash}.jpg                             # 表格/图片截图

与官方文档差异对比：

项目	官方文档描述	实测结果	差异说明
Markdown 文件	auto/auto.md + auto_nlp/auto_nlp.md（两个子目录）	full.md（单文件，根目录）	云端 API 输出为合并的 full.md，无子目录拆分
中间格式	middle.json	layout.json	文件名不同，结构一致
content_list	content_list.json	{uuid}_content_list.json	文件名带 UUID 前缀
原始文件副本	未提及	{uuid}_origin.pdf	云端 API 额外返回原始文件副本
调试文件	layout.pdf + span.pdf + model.json	无	云端 API 不返回调试 PDF 和 model.json
图片命名	img_0_0.png / table_0_1.png	{sha256}.jpg	使用内容哈希命名，格式为 JPG

重要结论： 以实测为准。对接下游系统时，文件匹配应使用 glob 模式（如 *content_list.json）而非固定文件名。

3.2 content_list.json 字段规范（实测验证）

文件为 JSON 数组，每个元素是一个内容块，按文档阅读顺序排列。

3.2.1 公共字段

字段	类型	说明	实测验证
type	string	内容类型	实测出现：text, table
page_idx	int	所在页码（0-indexed）	实测值：0
bbox	[int, int, int, int]	边界框 [x0, y0, x1, y1]	实测范围：0–1000（归一化）

3.2.2 文本块（type: "text"）

实测完整结构：

{
  "type": "text",
  "text": "GraphRAG: Knowledge Graph Enhanced RAG System ",
  "text_level": 1,
  "bbox": [141, 93, 860, 151],
  "page_idx": 0
}

字段	类型	必现	说明
text	string	是	文本内容（末尾可能有空格）
text_level	int | 缺失	否	标题级别：1=一级标题；正文时该字段缺失而非为 0 或 null

实测发现： 正文段落中 text_level 字段 完全不存在（不是 null 或 0），仅标题块才携带该字段。判断标题应使用 block.get("text_level") 而非 block["text_level"] >= 1。

3.2.3 表格块（type: "table"）

实测完整结构：

{
  "type": "table",
  "img_path": "images/e382eaafdf341d361c2567b20d9ce56456c17a7dd10ae5dadbcc3961256169c9.jpg",
  "table_caption": [],
  "table_footnote": [],
  "table_body": "<table><tr><td rowspan=1 colspan=2>Method  Comprehensiveness</td>...</table>",
  "bbox": [115, 563, 882, 708],
  "page_idx": 0
}

字段	类型	必现	说明
img_path	string	是	表格截图路径（images/{sha256}.jpg）
table_body	string	是	HTML 表格（<table> 标签，无 <html>/<body> 外层包裹）
table_caption	string[]	是	表格标题（可为空数组 []）
table_footnote	string[]	是	表格脚注（可为空数组 []）

实测发现： table_body 的 HTML 直接以 <table> 开头，不含 <html><body> 外层包裹（官方文档示例中有外层包裹，以实测为准）。

3.2.4 图片块（type: "image"）— 官方文档

本次测试 PDF 不含独立图片，以下为官方文档规范（待后续实测验证）：

{
  "type": "image",
  "img_path": "images/{hash}.jpg",
  "image_caption": ["Figure 1: ..."],
  "image_footnote": [],
  "bbox": [x0, y0, x1, y1],
  "page_idx": 0
}

3.2.5 公式块（type: "equation"）— 官方文档

{
  "type": "equation",
  "text": "E = mc^2",
  "text_format": "latex",
  "img_path": "images/{hash}.jpg",
  "bbox": [x0, y0, x1, y1],
  "page_idx": 0
}

实测发现： 测试 PDF 结论段的百分数被解析为 LaTeX 内联公式（$7 2 . 0 \%$），嵌入在 text 类型块中，而非独立的 equation 块。这说明 Pipeline 后端会将简单公式内联到文本块中。

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3.3 layout.json 字段规范（实测验证）

layout.json 对应官方文档中的 middle.json，是富元数据中间格式。

3.3.1 顶层结构（实测）

{
  "_backend": "pipeline",
  "_version_name": "2.6.4",
  "pdf_info": [ ... ]
}

字段	类型	实测值	说明
_backend	string	"pipeline"	使用的解析后端
_version_name	string	"2.6.4"	MinerU 版本标识
pdf_info	array	含 1 个元素	按页组织的解析结果

3.3.2 页级结构（实测）

{
  "page_idx": 0,
  "page_size": [595, 841],
  "preproc_blocks": [ ... ],
  "para_blocks": [ ... ],
  "discarded_blocks": []
}

字段	类型	实测值	说明
page_idx	int	0	页码（0-indexed）
page_size	[int, int]	[595, 841]	页面尺寸 [宽, 高]（PDF pt 单位，A4≈595×841）
preproc_blocks	array	10 个块	预处理阶段的内容块
para_blocks	array	10 个块	段落分段后的内容块
discarded_blocks	array	[]	被过滤的内容（页眉/页脚等）

与官方文档差异： 实测页级结构 仅包含 3 个数组（preproc_blocks、para_blocks、discarded_blocks），不含 官方文档提到的 images、tables、interline_equations 独立数组。表格和图片直接嵌入在 preproc_blocks / para_blocks 中。

3.3.3 内容块层级结构（Block → Line → Span，实测验证）

文本/标题块（实测）：

{
  "type": "title",
  "bbox": [84, 79, 512, 127],
  "lines": [
    {
      "bbox": [80, 77, 515, 106],
      "spans": [
        {
          "bbox": [80, 77, 515, 106],
          "score": 1.0,
          "content": "GraphRAG: Knowledge Graph Enhanced",
          "type": "text"
        }
      ],
      "index": 0
    }
  ],
  "index": 0.5
}

Block 字段（实测）：

字段	类型	说明
type	string	块类型：实测出现 title, text, table
bbox	[int, int, int, int]	边界框（原始 PDF pt 坐标）
lines	array	行数组（文本/标题块）
blocks	array	子块数组（仅 table 类型容器块）
index	int | float	排序索引（可为小数，如 0.5）

Line 字段（实测）：

字段	类型	说明
bbox	[int, int, int, int]	行边界框
spans	array	Span 数组
index	int	行内排序索引

Span 字段（实测）：

字段	类型	说明
bbox	[int, int, int, int]	Span 边界框
type	string	实测出现：text, table
content	string	文本内容（type=text 时）
score	float	置信度（实测多为 1.0）

表格容器块（实测）：

{
  "type": "table",
  "bbox": [69, 474, 525, 596],
  "blocks": [
    {
      "type": "table_body",
      "bbox": [69, 474, 525, 596],
      "group_id": 0,
      "lines": [ ... ],
      "index": 0,
      "virtual_lines": [ ... ]
    }
  ],
  "index": 7
}

表格容器块内的子块额外包含：

字段	类型	说明
group_id	int	分组 ID
virtual_lines	array	虚拟行结构（表格布局专用）

para_blocks 额外字段（实测）：

部分 para_blocks 中的文本块额外包含 bbox_fs 字段（疑似字体大小相关的边界框），如：

{
  "type": "text",
  "bbox": [77, 198, 518, 259],
  "lines": [...],
  "index": 2,
  "bbox_fs": [77, 198, 518, 259]
}

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3.4 full.md Markdown 输出规范（实测验证）

实测产物： 单个 full.md 文件（非官方文档描述的 auto/auto.md + auto_nlp/auto_nlp.md 双目录结构）。

实测特征：

特征	实测行为
标题	使用 # 前缀，所有标题均为一级（# ）
段落	纯文本，段落间以空行分隔
表格	直接嵌入 HTML <table> 标签
公式	内联使用 $...$ 定界符（如 $7 2 . 0 \%$）
图片引用	本次未出现独立图片引用

实测输出示例（节选）：

# GraphRAG: Knowledge Graph Enhanced RAG System

# 1. Introduction

GraphRAG is an advanced retrieval-augmented generation technique developed by...

# 3. Performance Comparison

The following table compares GraphRAG with traditional RAG approaches...

<table><tr><td rowspan=1 colspan=2>Method  Comprehensiveness</td>...</table>

# 4. Conclusion

...comprehensiveness $7 2 . 0 \%$ vs $3 2 . 4 \%$...

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四、布局信息规范

4.1 坐标系定义（实测验证）

坐标系	适用文件	实测范围	原点	说明
归一化整数坐标	*content_list.json	0 – 1000	左上角	页面宽高均映射到 0~1000
原始 PDF 坐标	layout.json	实测 [595, 841]（A4 pt）	左上角	与 PDF 页面尺寸一致

bbox 格式统一为 [x0, y0, x1, y1]：

(x0, y0) ─────────────────── (x1, y0)
    │                            │
    │       内容区域              │
    │                            │
(x0, y1) ─────────────────── (x1, y1)

实测对照（标题块 "1. Introduction"）：

文件	bbox	坐标系
content_list.json	[131, 200, 317, 222]	归一化 0-1000
layout.json	[78, 169, 189, 187]	PDF pt（页面 595×841）

4.2 布局分类体系

Pipeline 后端（实测 + 官方文档合并）

layout.json 中的 type 值（实测出现标记 ✅）：

type 值	说明	实测出现
title	标题	✅
text	正文段落	✅
table	表格容器	✅
table_body	表格主体（子块）	✅
table_caption	表格标题	—
table_footnote	表格脚注	—
image_body	图片主体	—
image_caption	图片标题	—
image_footnote	图片脚注	—
interline_equation	行间公式	—
index	目录项	—
list	列表项	—

VLM 后端（官方文档，未实测）

VLM 后端额外支持：code, code_caption, list, header, footer, page_number, aside_text, page_footnote, ref_text, algorithm, phonetic。

4.3 内容层级与标题级别

content_list.json 中 text_level 字段标识文档结构层级：

text_level	含义	Markdown	实测验证
字段缺失	正文	无标记	✅ 实测正文块不含 text_level 字段
1	一级标题	# Heading	✅ 实测验证
2	二级标题	## Heading	—
3	三级标题	### Heading	—
4+	更深层标题	####+ Heading	—

重要纠正： 官方文档描述正文为 text_level: null 或 0，但实测正文块中 该字段完全不存在。正确判断方式：

# 正确写法
is_heading = block.get("text_level") is not None

# 错误写法（会 KeyError）
is_heading = block["text_level"] >= 1

4.4 布局精度提取指南

提取文档大纲

headings = [
    {"level": b["text_level"], "text": b["text"].strip(), "page": b["page_idx"]}
    for b in content_list
    if b["type"] == "text" and b.get("text_level") is not None
]

提取正文段落

paragraphs = [
    b["text"].strip()
    for b in content_list
    if b["type"] == "text" and b.get("text_level") is None
]

解析表格数值

from bs4 import BeautifulSoup

for b in content_list:
    if b["type"] != "table":
        continue
    soup = BeautifulSoup(b["table_body"], "html.parser")
    rows = []
    for tr in soup.find_all("tr"):
        cells = [td.get_text(strip=True) for td in tr.find_all(["td", "th"])]
        rows.append(cells)
    # rows 即为二维表格数据

按页面位置过滤

def is_upper_half(block):
    """判断内容块是否在页面上半部分（归一化坐标 0-1000）"""
    y_center = (block["bbox"][1] + block["bbox"][3]) / 2
    return y_center < 500

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五、云端 API 关键参数规范

5.1 认证配置

项目	值
请求头	Authorization: Bearer {token}
Token 获取	mineru.net/apiManage/token
.env 配置	MINERU_API_TOKEN=xxx

所有接口均需携带 Authorization 头，Content-Type: application/json（上传文件 PUT 请求除外）。

---

5.2 本地文件上传流程 — file-urls/batch

用途： 本地文件场景 — 获取预签名 URL → PUT 上传 → 自动触发解析

接口： POST https://mineru.net/api/v4/file-urls/batch

请求体

字段	类型	必填	默认值	说明
files	array[object]	是	—	文件列表（最多 200 个）
files[].name	string	是	—	文件名（须含正确扩展名）
files[].data_id	string	否	—	业务标识（最长 128 字符，支持字母数字 _ - .）
files[].is_ocr	bool	否	false	是否强制 OCR
files[].page_ranges	string	否	—	页码范围（如 "2,4-6" 或 "2--2" 表示到倒数第二页）
model_version	string	否	"pipeline"	模型版本：pipeline / vlm / MinerU-HTML
enable_formula	bool	否	true	是否启用公式识别
enable_table	bool	否	true	是否启用表格识别
language	string	否	"ch"	OCR 语言（PaddleOCR v3 语言代码）
callback	string	否	—	回调通知 URL（HTTP/HTTPS POST）
seed	string	否	—	回调签名种子（与 callback 配合，最长 64 字符）
extra_formats	string[]	否	—	额外输出格式："docx", "html", "latex"

响应体（实测验证）

{
  "code": 0,
  "msg": "ok",
  "trace_id": "9ef836ce2a65f46c5f54389e55a14039",
  "data": {
    "batch_id": "6ce0e838-b324-4f1d-8b06-01ddc07e4cd4",
    "file_urls": [
      "https://mineru.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/api-upload/extract/2026-03-04/{batch_id}/{file_uuid}.pdf?Expires=...&OSSAccessKeyId=...&Signature=..."
    ]
  }
}

响应字段	类型	说明
code	int	0 表示成功
msg	string	状态信息
trace_id	string	请求追踪 ID
data.batch_id	string	批次 ID（后续查询结果使用）
data.file_urls	string[]	预签名上传 URL 列表（与 files 一一对应）

文件上传

PUT {file_urls[i]}
Body: 文件二进制流

不要传任何请求头（包括 Content-Type），否则 OSS 签名校验失败。

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5.3 URL 直传解析 — extract/task

用途： 文件已有公网 URL 时直接提交解析

接口： POST https://mineru.net/api/v4/extract/task

请求体

字段	类型	必填	默认值	说明
url	string	是	—	文件公网 URL
model_version	string	否	"pipeline"	模型版本
is_ocr	bool	否	false	是否强制 OCR
enable_formula	bool	否	true	是否启用公式识别
enable_table	bool	否	true	是否启用表格识别
language	string	否	"ch"	OCR 语言
data_id	string	否	—	业务标识
callback	string	否	—	回调 URL
seed	string	否	—	回调种子
extra_formats	string[]	否	—	额外输出格式
page_ranges	string	否	—	页码范围
no_cache	bool	否	false	跳过 URL 缓存
cache_tolerance	int	否	900	缓存容忍时间（秒）

响应体

{
  "code": 0,
  "msg": "ok",
  "trace_id": "string",
  "data": { "task_id": "string" }
}

查询结果

GET https://mineru.net/api/v4/extract/task/{task_id}

{
  "code": 0,
  "data": {
    "task_id": "string",
    "data_id": "string",
    "state": "done",
    "full_zip_url": "https://cdn-mineru.openxlab.org.cn/...",
    "err_msg": null,
    "extract_progress": {
      "extracted_pages": 1,
      "total_pages": 1,
      "start_time": "2026-03-04 12:00:00"
    }
  }
}

---

5.4 批量 URL 解析 — extract/task/batch

接口： POST https://mineru.net/api/v4/extract/task/batch

请求体

{
  "files": [
    {"url": "https://...", "data_id": "doc1", "is_ocr": false, "page_ranges": "1-5"}
  ],
  "model_version": "pipeline",
  "enable_formula": true,
  "enable_table": true,
  "language": "ch",
  "extra_formats": ["docx"],
  "no_cache": false,
  "cache_tolerance": 900
}

响应体

{
  "code": 0,
  "data": { "batch_id": "string" }
}

---

5.5 查询结果接口

单任务查询

GET https://mineru.net/api/v4/extract/task/{task_id}

批量查询（实测验证）

GET https://mineru.net/api/v4/extract-results/batch/{batch_id}

响应体（实测验证）：

{
  "code": 0,
  "msg": "ok",
  "trace_id": "string",
  "data": {
    "batch_id": "3b1729e9-c833-44b4-b9c2-201164001ab0",
    "extract_result": [
      {
        "file_name": "test_sample.pdf",
        "state": "done",
        "full_zip_url": "https://cdn-mineru.openxlab.org.cn/pdf/2026-03-04/...",
        "err_msg": null,
        "data_id": "mvp_test",
        "extract_progress": {
          "extracted_pages": 1,
          "total_pages": 1,
          "start_time": "2026-03-04 ..."
        }
      }
    ]
  }
}

---

5.6 通用响应包装结构

所有 API 响应均遵循统一包装格式：

{
  "code": 0,        // 0 = 成功，非 0 = 失败
  "msg": "ok",       // 状态描述
  "trace_id": "...", // 请求追踪 ID
  "data": { ... }    // 业务数据
}

---

5.7 任务状态枚举（实测验证）

state	说明	实测出现
waiting-file	等待文件上传完成	✅
pending	排队等待解析	✅
running	正在解析	—
converting	格式转换中	—
done	解析完成	✅
failed	解析失败	—

实测状态流转： waiting-file → pending → done（小文件跳过 running）

---

5.8 错误码速查

错误码	含义
A0202	Token 无效
A0211	Token 过期
-60005	文件超过 200MB
-60006	页数超过 600 页
-60018	当日解析额度用尽