Brainiall Document AI
ドキュメントイメージ → 構造化されたフィールド、回答、およびテーブル - 1 つのエンドポイントファミリー。

どのように比較するか

ハイパースケーラー IDP サービスは強力ですが、機能およびドキュメントタイプごとに価格 - OCR は 1 つのレート、フォーム 別の、テーブル 別の、費用/ID パッサー 別の、およびあなたは呼び出しを自分自身と結びつける。

価格はオリエンテーションのためのリスト価格のアプローチであり、引用ではなく - ハイパースケール IDP 価格は、特性と特性です。

価格

1ページ当たりの価格は、OCR、フィールド抽出、Q&Aをカバーします。テーブル抽出はやや安価です。

支払い: 0.01 ドル / ページ /extract and /query, $0.0075 / ページ /tables (Brainiall ドキュメント インテリジェンス エンジン) 1 ページ = 1 ドキュメント イメージ. per-feature 余分な料金なし、最低費用なし、契約なし。

3つの呼び出し:抽出、質問、テーブル

# 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}]}

パス doc_type 「一般」 あなたが文書の種類を知らない場合 - あなたは短い説明、最適な文書のタイプ、すべてのラベルされたキー価値カップル、および発見された日付、数値とエンティティを得る。 複数のページの文書のために、ページの画像に分け、ページごとに1回電話します。

何のためにあるのか

• アカウント・支払い・費用自動化: スキャンされた請求書または受信に落とし、サプライヤー、日付、ラインアイテム、税金および合計をJSONとして取得します - あなたのレジャーに直接、テンプレートの設定はありません。
• Onboarding & KYC ドキュメントキャプチャ: ID ドキュメントの名前、ドキュメント番号、日付、MRZ を構造化されたフィールドに分け、確認の流れをチェックできます。
• 契約・契約レビュー: 契約ページから当事者、有効期限、期限、規制法および重要義務を引き出し、または直接の質問(「通知期間は何ですか?」)と答えとサポートラインを取得します。
• フォーム&問い合わせ入力: 記入されたフォームをラベル/価値カップルおよびチェックボックスの状態のリストに変換する - スケールで紙の収入をデジタル化するのに役立ちます。
• テーブル重いレポート: 財務報告書、価格リスト、または実験室報告書の各テーブルをダウンストリーム分析のための清潔なヘッダーとラインに引き上げる。
• ひとつ、ひとつの鍵: これは、同じ Brainiall API キーと使用ベースの請求と同じで実行されます。 PDF マークダウン 残りのカタログは、別々のIPPプロバイダーが購入することはありません。

遅いプロフィール

ドキュメンタリー・インテリジェンスは薄いオーケストラーション層であり、モデル自体をホストするものではありません。エンド・トゥ・エンドタイミングは、基礎ドキュメンタリー・リーダーと、必要に応じて、OCRステップによって支配されています。

• ネイティブ・テキスト・インポート(速い道): 明るく印刷されたテキストを含む文書画像または内蔵テキスト層を含むPDFページは、 1.3 ページ / ページ. /extract, /query and /tables すべてが快適にシンクロンなHTTP通話の内部に座っています。
• スキャンまたは画像のみ入力(OCRパス): カメラスキャン、紙の写真、ファックスドキュメント - ドキュメントモデルはCPUで完全なOCRを実行する必要があります。 ～20～30秒/ページ2ページでスキャンされた契約 /extract or /v1/document/layout ～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～
• 翻訳流: /v1/document/translate (利用可能) 拡張文書 バンドル)は、抽出後の翻訳モデルを通じてテキストをルートします; CPU では、これは周りです。 12～15分 終末ほぼ全てが翻訳のステップです。
• 長期またはスキャンされた入力のための推奨パターン: 同様に、アシンクの仕事としての要求を扱う。 dubbing and スピーチ対スピーチ すでにすでにすでにすでにすでにすでにすでにすでにすでにすでにすでにすでにすでにすでにすでにすでにすでにすでにすでにすでにすでにす

プレスキット&リソース

レビュー者、統合者、および買収チームが通常求めているもの。

より多くの文書&テキストAPIs

同じ単一のAPIキー、同じ使用ベースの価格、異なる問題が解決されました。

PDF マークダウンマークダウンをクリアするための完全なドキュメントレイアウト

ドキュメントAI(OCR)印刷テキスト認識 信頼ゲート

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