Brainiall Document Reader
Le moteur Brainiall Document Reader. $0.003/page. Construit pour RAG et LLM.

Comment nous comparons

Le moteur Brainiall Document Reader est le moteur de recherche SOTA sur les PDFs académiques et techniques (~95% de conservation de la structure sur les documents multi-colombes). v1.0 calibration vs prix et métriques concurrents publiés; v1.1 sera remplacé par un référencement de 100 documents de tête à tête.

vs Mistral OCR 3 (décembre 2026)

Mistral OCR 3 lancé en décembre 2026 0 € / page avec la qualité SOTA sur les tables, les chiffres et les équations mathématiques. C'est le nouveau entrant le plus perturbant dans la catégorie - et nous sommes honnêtes que sur la qualité de l'OCR sur les documents complexes, il conduit probablement. Voici comment le moteur S4 (Brainiall Document Reader) correspond à côté de lui.

• La qualité de l’OCR : Mistral mène sur les layouts scientifiques mathématiques/figures/multi-columnes.S4 (Brainiall Document Reader) est solide sur les docs techniques avec des codes, des tables et des listes - et embarque la marquée de la mise en place que les pipelines RAG en descente veulent réellement.
• Démarrage de la production : S4 (Brainiall Document Reader Engine) retourne net GitHub-flavored markdown conservant les titres, les tables, les listes, les mathématiques, les blocs de code. Mistral retourne le texte plain + les boîtes de limitation; vous construisez le convertisseur markdown.
• Options d’hôtes : Moteur de niveau de production (moteur Brainiall Document Reader, licence permissive). Audible pour les industries réglementées et déployable à l'airgap. Mistral est API uniquement.
• Consistance par page : Le moteur Brainiall Document Reader traite des documents de 1000 pages sans écart de fenêtre de contexte.Mistral a des limites pratiques sur les longs entrées.
• Trail d’audit : L'audit par appel de la ligne DB avec une retenue de 90 jours.Mistral est sans état.
• Le prix : $0.003/page (étage standard) vs $0.002 (Mistral). 1,5× plus cher à la parité, justifié par les caractéristiques du flux de travail ci-dessus.

Quand choisir Mistral : OCR pure avec qualité SOTA sur les layouts mathématiques/scientifiques, prêt à construire votre propre convertisseur de marquage.

Quand choisir Brainiall : besoin d'une détection propre de la boîte, capacité d'hôte autonome, trail d'audit, ou traitement de document de 1000 pages.

prix

Un rabais découlant de la position de qualité contre le concurrent le plus proche. 90 % off Lorsqu’il est inférieur, 20 % off à la parité, 50 % off Lorsque le supérieur.

PAYG: $0.003/page (Brainiall Document Reader engine). Le tier HD (Brainiall Document Reader engine + refinement OCR amélioré pour scanned/multilingual/handwritten) est sur la carte de route v1.1 — pas encore disponible.

Un endpoint, une production structurée

# Convert PDF to clean Markdown
POST https://api.brainiall.com/v1/document/pdf-to-markdown/base64
 {"pdf": "<base64 pdf>"}

# With page range (skip cover, ToC, etc.)
POST https://api.brainiall.com/v1/document/pdf-to-markdown/base64
 {"pdf": "<base64>", "page_range": "3-50"}

# Markdown-only response (no JSON wrapper)
POST https://api.brainiall.com/v1/document/pdf-to-markdown/base64
 {"pdf": "<base64>", "output_format": "markdown"}

# Response includes structure metadata
# { "markdown": "# Title\n\n...", "metadata": {"pages": 48, "char_count": 12048}, "tier": "fast" }

Ce que le moteur Brainiall Document Reader fait bien

• Layouts multi-colombes: des journaux académiques, des magazines, des rapports techniques - préserve l'ordre de lecture.
• Les tables: extraits en tant que tables Markdown avec la préservation de titre/celle, pas de texte flatte.
• Mathe + code: équations rendues comme LaTeX inline ; blocs de code conservés avec des fences monospatiales.
• Régime + structure: H1/H2/H3 hiérarchie détectée à partir des tailles de lettres + couches de position.
• Étiquettes + références: lié au paragraphe, pas abandonné.
• multilingue: le tier HD ajoute un OCR amélioré pour les PDF non anglais et les documents scannés.

Construit pour les pipelines RAG

La plupart des parsers PDF ont une sortie JSON ou HTML - votre pipeline RAG doit ensuite le refléter vers le texte avec la structure. Brainiall Document Reader moteur sortie Markdown directement, qui embedders (OpenAI, Voyage, Cohere) gérer nativement.

Profile de retard - deux régimes

La conversion PDF se déroule dans l'un des deux modes, sélectionné automatiquement de l'entrée. Planifier votre intégration autour de l'un droit - les surprises ici sont la raison la plus courante pour laquelle les gens nous appellent.

• PDFs de texte natif (la voie rapide): si le fichier porte déjà une couche de texte intégrée (la plupart des exportations de Word, LaTeX, Google Docs, générateurs de rapports modernes), la conversion se déroule à 1.3 S / pageUn texte de 5 pages PDF se situe en 6.3 s Synchrone requête / réponse est bon ici.
• PDFs scanés ou images uniquement (la voie OCR): si le fichier n'a pas de texte extrait (scans de caméra, sortie de fax, photos de papier, archives plus anciennes), le modèle de document doit exécuter OCR page par page sur CPU. • 20 à 30 s/pageUn scan de 5 pages prend 1,5 à 2,5 minutes.
• Modèle recommandé pour les entrées scannées : traite la demande comme un travail, pas une appel synchronique. soumettre, maintenir la connexion ou couper le serveur de travail, rendre un indicateur de progrès. dubbing and Discours à discours L’utilisation s’applique clairement à de longues conversions scanées en PDF.

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