Brainiall Document AI
Imagem de documento → campos estruturados, respostas e tabelas — uma única família de endpoints.

Como comparamos

Os serviços IDP dos hyperscalers são poderosos, mas cobrados por recurso e por tipo de documento — OCR tem uma taxa, formulários outra, tabelas outra, parsers de despesa/ID outra ainda, e você mesmo costura as chamadas. A Brainiall reúne reconhecimento, extração de campos ciente do tipo de documento, Q&A sobre documentos e extração de tabelas em uma única família de endpoints, com preço único por página, em autosserviço desde a primeira chamada.

Os preços são aproximações de tabela para orientação, não cotações — o preço de IDP dos hyperscalers é estruturado por níveis e recursos específicos. Sempre confira a página de preços atual de cada fornecedor.

Preço

Um preço por página cobre OCR, extração de campos e Q&A; a extração de tabelas custa um pouco menos. O tier gratuito é generoso o suficiente para montar um pipeline ponta a ponta.

PAYG: $0.01 / página para /extract and /query, $0.0075 / página para /tables (Brainiall Document Intelligence engine). Uma página = uma imagem de documento. Sem sobrecargas por função, sem gastos mínimos, sem contrato.

Três chamadas: extract, query, tables

# 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}]}

Aprovado doc_type: "generic" Quando você não sabe o tipo de documento — você recebe uma breve descrição, o tipo de documento mais provável, todos os pares chave-valor rotulados e datas, valores e entidades detectadas. Para documentos de várias páginas, divida em imagens por página e chame a API uma vez por página. Se uma página não tiver texto legível, a API retorna 422 em vez de adivinhar.

Para que serve

• Automação de contas a pagar e despesas: envie uma fatura ou recibo digitalizado e receba fornecedor, datas, itens, impostos e total em JSON — direto no seu ledger, sem configurar templates.
• Onboarding e captura de documentos KYC: extraia o nome, número do documento, datas e MRZ de um documento de identidade em campos estruturados que seu fluxo de verificação pode validar.
• Revisão de contratos e acordos: extraia partes, datas de vigência, prazo, lei aplicável e obrigações principais de uma página de contrato, ou faça uma pergunta direta ("qual é o prazo de aviso prévio?") e obtenha a resposta junto com a linha de apoio.
• Captura de formulários e questionários: converte um formulário preenchido em uma lista de pares rótulo/valor e estados de checkbox — útil para digitalizar entrada de papel em escala.
• Relatórios com muitas tabelas: extraia cada tabela de um demonstrativo financeiro, lista de preços ou laudo de laboratório em cabeçalhos e linhas limpos para análise posterior.
• Uma fatura, uma chave: isso usa a mesma chave de API Brainiall e o mesmo faturamento por uso que PDF → Markdown e o resto do catálogo — sem fornecedor de IDP separado para contratar.

Perfil de latência

O Document Intelligence é uma camada fina de orquestração — ele não hospeda um modelo. O tempo de ponta a ponta é dominado pelo leitor de documento subjacente e, quando aplicável, pela etapa de OCR. Planeje considerando esses limites.

• Entrada de texto nativo (o caminho rápido): uma imagem de documento com texto impresso nítido ou uma página PDF com camada de texto incorporada é reconhecida em ~1,3 s/página. /extract, /query and /tables cabem confortavelmente dentro de uma chamada HTTP síncrona aqui.
• A entrada escaneada ou apenas imagem (o caminho OCR): digitalizações por câmera, fotos de papel, documentos por fax — o modelo de documento precisa executar OCR completo em CPU. Reserve 20 – 30 s/página. Um contrato escaneado de duas páginas através de /extract or /v1/document/layout pode levar ~25 s de ponta a ponta.
• Fluxo de tradução: /v1/document/translate (disponível através do Expansão do Document AI bundle) roteia o texto pelo modelo de tradução após a extração; em CPU isso fica em torno de 12–15 s de ponta a ponta, quase tudo na etapa de tradução.
• Padrão recomendado para entradas longas ou escaneadas: trata a requisição como um job assíncrono, da mesma forma que dubbing and fala para fala já fazem — enviar, exibir um indicador de progresso, buscar o resultado quando pronto.

Press kit e recursos

O que os revisores, integradores e equipes de contratação geralmente pedem.

Mais APIs de documentos e texto

Mesma chave de API única, mesmo preço por uso, problema diferente resolvido.

PDF → MarkdownLayout completo do documento em Markdown limpo

Document AI (OCR)Reconhecimento de texto impresso com limiar de confiança

Brainiall TextResumo e perguntas e respostas fundamentadas sobre texto

Brainiall KnowledgeRAG gerenciado — ingira documentos, faça perguntas