Brainiall Document AI
Imagen de documento → campos estructurados, respuestas y tablas — una sola familia de endpoints.

Cómo comparamos

Los servicios IDP de los hiperescaladores son potentes, pero se cobran por función y por tipo de documento: una tarifa para OCR, otra para formularios, otra para tablas, otra para parsers de gastos/identificaciones, y tú mismo unes las llamadas. Brainiall integra reconocimiento, extracción de campos según el tipo de documento, Q&A sobre documentos y extracción de tablas en una sola familia de endpoints con un único precio por página, en autoservicio desde la primera llamada.

Los precios son aproximaciones de lista, solo orientativos, no cotizaciones: las tarifas de IDP de los hiperescaladores son por niveles y dependen de la función. Consulta siempre la página de precios vigente de cada proveedor.

Precios

Un precio por página cubre OCR, extracción de campos y Q&A; la extracción de tablas tiene un precio ligeramente menor. El nivel gratuito alcanza para implementar un pipeline de extremo a extremo.

PAYG: $0.01 / página para /extract and /query, $0.0075 / página para /tables (Motor Brainiall Document Intelligence). Una página = una imagen de documento. Sin recargos por función, sin gasto mínimo, sin contrato.

Tres llamadas: extracción, consulta, tablas

# 1. Extract structured fields — doc_type picks the schema
POST https://api.brainiall.com/v1/document/extract
  {"image": "<base64 png/jpeg>", "doc_type": "receipt"}
  -> {"doc_type": "receipt",
      "fields": {"merchant_name": "Blue Bottle Cafe", "date": "2026-05-12",
                 "items": [{"name": "Cappuccino", "quantity": 2, "unit_price": 4.00, "total": 8.00}, ...],
                 "subtotal": 15.50, "tax": 1.24, "total": 16.74, "payment_method": null},
      "text": "<recognised plain text>",
      "extraction_engine": "Brainiall Document Intelligence engine"}
  # doc_type ∈ receipt | invoice | id | contract | form | generic

# 2. Ask a natural-language question about the document
POST https://api.brainiall.com/v1/document/query
  {"image": "<base64 png/jpeg>", "question": "What was the total amount paid?"}
  -> {"answer": "16.74", "found": true, "supporting_text": "TOTAL  16.74"}

# 3. Pull every table out as headers + rows
POST https://api.brainiall.com/v1/document/tables
  {"image": "<base64 png/jpeg>"}
  -> {"table_count": 1,
      "tables": [{"title": "Line items", "headers": ["Item", "Qty", "Price"],
                  "rows": [["Cappuccino", "2", "8.00"], ["Croissant", "1", "3.50"]],
                  "row_count": 2, "column_count": 3}]}

Pasaporte doc_type: "generic" cuando no conoces el tipo de documento — obtienes una breve descripción, el tipo de documento más probable, todos los pares clave-valor etiquetados y las fechas, montos y entidades detectadas. Para documentos de varias páginas, divide en imágenes por página y llama una vez por página. Si una página no tiene texto legible, la API devuelve un 422 en lugar de adivinar.

¿Para qué sirve?

• Cuentas por pagar y automatización de gastos: suelta una factura o recibo escaneado y obtén el proveedor, fechas, partidas, impuestos y total como JSON — directamente en tu libro contable, sin configuración de plantillas.
• Onboarding y captura de documentos KYC: extrae el nombre, número de documento, fechas y MRZ de un documento de identidad en campos estructurados que tu flujo de verificación puede validar.
• Revisión de contratos y acuerdos: extrae partes, fechas de vigencia, plazo, ley aplicable y obligaciones clave de una página de contrato, o haz una pregunta directa ("¿cuál es el período de notificación?") y obtén la respuesta junto con la línea que la respalda.
• Captura de formularios y cuestionarios: convierte un formulario completado en una lista de pares etiqueta/valor y estados de casillas — útil para digitalizar la entrada de papel a escala.
• Reportes con muchas tablas: extrae cada tabla de un estado financiero, lista de precios o informe de laboratorio en encabezados y filas limpias para análisis posterior.
• Una factura, una llave: esto funciona con la misma clave de API de Brainiall y la misma facturación por uso que PDF → Markdown y el resto del catálogo — ningún proveedor separado de IDP para adquirir.

Perfil de latencia

Document Intelligence es una capa delgada de orquestación — no aloja un modelo por sí mismo. El tiempo de extremo a extremo lo domina el lector de documentos subyacente y, cuando aplica, el paso de OCR. Planifique en torno a estos márgenes.

• Introducción de texto nativo (el camino rápido): una imagen de documento con texto impreso nítido o una página PDF con capa de texto incrustada se reconoce en ~1.3 s/página. /extract, /query and /tables todos caben cómodamente dentro de una llamada HTTP síncrona aquí.
• Entrada escaneada o solo imagen (la ruta de OCR): escaneos de cámara, fotos de papel, documentos por fax — el modelo de documento debe ejecutar OCR completo en CPU. Considere ~20–30 s/página. Un contrato escaneado de dos páginas a través de /extract or /v1/document/layout puede ejecutarse en ~25 s de extremo a extremo.
• El flujo de traducción: /v1/document/translate (Disponible a través de la Expansión de Document AI paquete) enruta el texto a través del modelo de traducción tras la extracción; en CPU esto ronda 12–15 s de extremo a extremocasi todo el paso de la traducción.
• Patrón recomendado para entradas largas o escaneadas: trata la solicitud como un trabajo asíncrono, de la misma manera que dubbing and voz a voz ya hacen: enviar, mostrar un indicador de progreso y obtener el resultado cuando esté listo.

Kit de prensa y recursos

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