Brainiall OCR
KPIs de desempenho (medidos)
| Métrica | Brainiall | AWS Rekognition / Textract | |
|---|---|---|---|
| OCR Fast tier p50 (Brainiall Form Parser-quantized) | 327 ms | 300–700 ms (DetectText) | ★ |
| Receipt parse p50 (Brainiall Form Parser engine-quantized) | 2385 ms | Textract Forms ~3-5 s + $$$ [fonte] | ★ |
| Throughput per CPU core | Fast 3 RPS · Pro 0.3 RPS | Cloud auto-scale | = |
Matriz de capacidades
| Métrica | Brainiall | AWS Rekognition / Textract | |
|---|---|---|---|
| Printed text OCR | ✅ Brainiall Form Parser (Fast tier) (MIT) | ✅ DetectText | = |
| Languages supported | Brainiall Form Parser English + future PaddleOCR 80+ | 8 (en, ar, ru, de, fr, it, pt, es) | R |
| Receipt/invoice → JSON (structured) | ✅ Brainiall Form Parser engine end-to-end (no separate parser) | 🟡 Use Textract (sister product, $0.05/page Forms) | ★ |
| Cost per 1k pages structured | ~$2.50 (CPU local) | $50 (Textract Forms) [fonte] | ★ |
| Open weights you can audit | ✅ Brainiall Form Parser (production-grade) | ❌ Proprietary | ★ |
| LGPD / GDPR-by-default | ✅ EU/BR datacenter | 🟡 us-east default | ★ |
Benchmarks de qualidade
| Métrica | Brainiall | AWS Rekognition / Textract | |
|---|---|---|---|
| Printed text accuracy (industry OCR benchmark) | Brainiall Form Parser ~94% F1 on industry OCR benchmarks | Not published (claim 'high accuracy') [fonte] | |
| Structured form parsing | Brainiall Form Parser engine SOTA on industry receipt benchmark receipts | Textract Forms (separate product) |
Preços
Free
500 pages/month
Get started.
Fast
$0.00075 / page
Brainiall Form Parser printed text. p50 327ms.
Pro
$0.0025 / page
Brainiall Form Parser engine structured parsing (receipts/invoices→JSON). 10-20× cheaper than Textract.
Quickstart (Python)
Requisição (plano Pro)
import base64, httpx
img = base64.b64encode(open("invoice.jpg", "rb").read()).decode()
resp = httpx.post(
"https://api.brainiall.com/v1/ocr/extract/base64",
headers={"Authorization": "Bearer brnl-..."},
json={"image": img, "tier": "pro"},
)
print(resp.json())Resposta de exemplo (Pro = estruturado)
{
"request_id": "req_71c9f3…",
"processing_ms": 2385,
"tier": "pro",
"text": "ACME CORP\nInvoice #INV-9214\n…",
"confidence": 0.94,
"low_confidence": false,
"structured": {
"vendor_name": "ACME CORP",
"invoice_date": "2026-04-30",
"invoice_number": "INV-9214",
"currency": "USD",
"subtotal": 480.00,
"tax": 48.00,
"total": 528.00,
"line_items": [
{"description": "Widget A", "qty": 4,
"unit_price": 60.00, "amount": 240.00},
{"description": "Widget B", "qty": 2,
"unit_price": 120.00, "amount": 240.00}
]
},
"warnings": []
}📊 Precisão por campo (faturas / recibos)
Tier Pro (Brainiall Form Parser (tier Pro) quantizado) medido em um subconjunto retido de datasets públicos: SROIE 2019 (700 recibos), benchmark de recibos do setor (300 recibos), FUNSD (100 faturas). N=1.100 documentos, maio de 2026. F1 por campo = média harmônica de precisão e recall em correspondência exata de strings (vendor_name, invoice_number) ou tolerância numérica ±US$ 0,01 (totais, valores).
| Campo | Brainiall Pro F1 | AWS Textract Forms F1* | Mindee API F1 | Fonte |
|---|---|---|---|---|
| vendor_name | 0.94 | 0.93 | 0.96 | SROIE-2019 |
| invoice_date | 0.91 | 0.92 | 0.94 | SROIE-2019 |
| invoice_number | 0.89 | 0.88 | 0.92 | SROIE-2019 + FUNSD |
| total | 0.96 | 0.95 | 0.97 | SROIE-2019 |
| tax | 0.87 | 0.86 | 0.89 | SROIE-2019 (subconjunto com imposto explícito) |
| line_items (descrição) | 0.82 | 0.78 | 0.85 | benchmark de recibos do setor |
| line_items (qtd) | 0.91 | 0.89 | 0.93 | benchmark de recibos do setor |
| line_items (valor) | 0.88 | 0.85 | 0.91 | benchmark de recibos do setor |
| Média | 0.90 | 0.88 | 0.92 | — |
*F1 de Textract / Mindee estimado a partir de benchmarks públicos (paper do motor Brainiall Form Parser, blog da Mindee, palestras AWS re:Invent); a metodologia pode diferir. Os números da Brainiall são autorreportados; verificação com nível de auditoria pendente para o 3T 2026, junto à auditoria SOC 2 Tipo II. Publicaremos metodologia de reprodução independente + dados brutos sob solicitação para hello@brainiall.com.
Conclusão: o Brainiall Pro fica dentro de ±2 pontos percentuais do AWS Textract Forms em todos os campos padrão de faturas/recibos, custando 10-20× menos por página (US$ 0,0025 vs US$ 0,05). O Mindee lidera no F1 bruto por ~2 pontos em média — trade-off razoável dado que nosso preço é 40× mais barato.
Metodologia de comparação e aviso legal
Medições Brainiall: nossa infraestrutura de produção, maio de 2026. Modelos: Brainiall Form Parser (tier Fast, quantizado) + Brainiall Form Parser (tier Pro, quantizado).
Dados da AWS: latência do Rekognition DetectText conforme docs da AWS; preços do Textract de aws.amazon.com/textract/pricing/. Note que a AWS roteia parsing estruturado de formulários para o Textract (produto separado, ~US$ 50/1k páginas no tier Forms).
Notas:
- O Brainiall S8 v1 cobre o Brainiall Form Parser (texto impresso em inglês) + motor do Brainiall Form Parser (recibos/faturas end-to-end). OCR multilíngue (PaddleOCR, 80+ idiomas) no roadmap v1.1 Q3 2026.
- O motor do Brainiall Form Parser é estruturalmente diferente do Textract — ambos extraem campos estruturados de recibos/formulários, mas o motor do Brainiall Form Parser é end-to-end (imagem→JSON em um único modelo), enquanto o Textract usa um pipeline OCR + parser.
- Benchmarks de qualidade vêm dos papers originais — reprodução independente pode produzir números diferentes.
- Marcas registradas: Amazon Web Services, Rekognition, Textract são marcas comerciais da Amazon.com, Inc. Esta página é uma comparação informativa; não aprovada pela AWS.
Última revisão: maio de 2026.
vs Mistral OCR 3 (dezembro de 2026)
Mistral OCR 3 lançado em dezembro de 2026 a US$ 0,002/página com qualidade SOTA em tabelas, figuras e equações matemáticas. É o entrante mais disruptivo na categoria OCR — e somos honestos: em qualidade bruta de OCR em documentos complexos, provavelmente lidera. Veja como o S8 (motor Brainiall Form Parser) se posiciona ao lado dele.
- Qualidade do OCR: Mistral lidera em matemática/figuras/layouts científicos multicoluna. S8 (motor Brainiall Form Parser) é sólido em recibos, faturas e documentação técnica.
- Extração de campo estruturado: O S8 (engine Brainiall Form Parser) retorna JSON parseado (fornecedor, total, datas, itens de linha) no MESMO forward pass — Mistral retorna texto puro + bounding boxes; você constrói o parser.
- Validação do esquema: Schema Pydantic aplicado a cada resposta. Detecta extrações malformadas na fronteira da API em vez de propagá-las para seus agentes downstream.
- Trilha de auditoria: Linha de auditoria por chamada no DB com retenção de 90 dias. Mistral é uma API stateless; você traz seu próprio logging.
- Opção self-hosted: Motor de nível de produção (motor Brainiall Document Reader + motor Brainiall Form Parser, ambos com licença permissiva / MIT). Auditável para indústrias reguladas e implantável em airgap. Mistral é apenas API.
- Preço: US$ 0,0025/página (nível padrão S8) vs. US$ 0,002 (Mistral). 1,25× mais caro em paridade, justificado pelos recursos de fluxo de trabalho acima.
Quando escolher o Mistral: OCR puro e barato, sem pipeline downstream, qualidade SOTA exigida em matemática/figuras.
Quando escolher Brainiall: precisam de campos estruturados prontos para uso, validação de esquema, trilha de auditoria para conformidade ou capacidade de self-host para implantações em airgap.
