Google Vision vs AWS Textract vs Azure:
클라우드 OCR 비교 2026

빠른 비교: 세 가지 클라우드 OCR API 한눈에 보기

각 항목을 자세히 살펴보기 전에, 핵심 개요를 먼저 확인하세요. 아래 수치는 월 100만 페이지 기준 미국 동부 리전의 기본 가격입니다. 리전과 사용량 구간에 따라 가격은 변동되지만, 상대적 순위는 일관됩니다.

이 표에서 가장 중요한 점은 Google Cloud Vision과 AWS Textract는 동등한 제품이 아니라는 것입니다. Vision API는 OCR을 포함한 일반 이미지 분석 서비스입니다. Textract는 문서 추출에 특화된 서비스입니다. Google의 Textract에 해당하는 서비스는 Document AI이지만, Document AI의 가격은 전문 프로세서 기준으로 페이지당 $10~$30부터 시작하여 더 높습니다. 공정한 비교를 위해, 이 글에서는 Vision API(기본 OCR)와 Document AI(구조화된 추출)를 관련 항목에서 함께 다룹니다.

차원 1: 가격 — 페이지별 분석

OCR API를 평가하는 팀에게 월 청구액은 가장 먼저 확인해야 할 숫자입니다. 하지만 클라우드 OCR 가격은 다층적으로 구성되어 있어, 월 1,000페이지에서 가장 저렴한 옵션이 100,000페이지에서도 가장 저렴하지는 않습니다.

Google Cloud Vision 가격

Cloud Vision은 기능별 단위 모델을 사용합니다. TEXT_DETECTION과 DOCUMENT_TEXT_DETECTION은 각각 월별 첫 1,000개 무료 단위 이후 1,000개당 $1.50입니다. 500만 단위를 초과하면 가격이 1,000개당 $0.60으로 인하됩니다. 하지만 각 기능 요청은 별도의 단위로 계산됩니다. 하나의 이미지에서 텍스트와 라벨을 모두 분석하면 2단위가 소모됩니다. 순수 OCR 워크로드의 경우 단일 TEXT_DETECTION 호출은 1단위입니다. 월 100,000페이지의 경우 $150를 지불합니다.

구조화된 추출(인보이스, 양식, 표)이 필요하다면 Vision API만으로는 충분하지 않습니다. Document AI가 필요하며, Enterprise Document OCR 프로세서는 1,000페이지당 $1.50이지만, Invoice Parser나 Form Parser 같은 특화 프로세서는 1,000페이지당 $10~$30입니다.

AWS Textract 가격

Textract는 페이지당 요금을 부과하지만, 요율은 전적으로 호출하는 API에 따라 달라집니다. DetectDocumentText(기본 OCR)는 처음 100만 페이지까지 1,000페이지당 $1.50입니다. 100만 페이지를 초과하면 1,000페이지당 $0.60으로 인하됩니다. 구조화된 데이터가 필요할 때 차이가 발생합니다. AnalyzeDocument with Forms는 1,000페이지당 $50, Tables는 1,000페이지당 $15, Queries는 1,000페이지당 $15입니다. 세 가지를 모두 결합하면 1,000페이지당 $65를 지불합니다.

볼륨 할인은 월 100만 페이지 이상에 적용되지만, 그 임계값 미만에서는 비용이 빠르게 증가합니다. 한 개발자는 Textract의 기본 OCR 가격($0.0015/페이지)을 인용하고 예산을 세웠지만, 실제로 필요한 양식 및 표 기능의 비용이 30~40배 더 비싸다는 것을 발견했습니다. 이것이 가장 흔한 Textract 가격 관련 예상치 못한 상황입니다.

Azure Document Intelligence 가격

Azure는 Read, Layout, Prebuilt, Custom 등급으로 서비스를 구분합니다. Read 모델(OCR 전용)은 페이지 1,000장당 약 $1.50입니다. Layout 및 사전 구축 모델(청구서, 영수증, 신분증, W-2 등)은 페이지 1,000장당 약 $10입니다. 맞춤형 추출 모델은 최대 500개 문서에 대한 무료 학습 후 페이지 1,000장당 약 $50입니다. 쿼리 필드 및 수식 추출과 같은 추가 기능은 기본 모델 비용에 20-30%의 추가 요금이 부과됩니다.

Azure가 가격 경쟁력에서 두각을 나타내는 부분은 사전 구축 모델 등급입니다. 청구서 및 영수증 추출의 경우 페이지 1,000장당 $10인 반면, Textract의 Forms는 페이지 1,000장당 $50입니다. 규모가 커질수록 이 5배의 차이는 중요해집니다. 월 50,000장의 청구서를 처리하는 팀은 Azure 사전 구축 모델을 사용하면 $500이지만, Textract의 Forms API를 사용하면 $2,500입니다.

가격 결론

기본적인 OCR 전용 작업의 경우, 세 서비스 모두 페이지 1,000장당 $1.50으로 사실상 동일합니다. 차이는 구조화된 추출이 필요할 때 발생합니다. Azure의 사전 구축 모델은 청구서/영수증 구문 분석을 위한 가장 저렴한 방법입니다. Textract의 결합 가격 책정은 양식 + 표 + 쿼리를 동시에 필요로 하는 팀에게 불리합니다. Google의 Document AI는 중간 수준이지만 Vision API에서 다른 제품 등급으로 마이그레이션해야 합니다.

차원 2: 문서 기능 — 표, 양식, 필기체 및 언어

깨끗한 인쇄 텍스트에 대한 기본 OCR 정확도는 기본 사항에 불과합니다. 모든 클라우드 API는 타자 문서에서 94%를 초과합니다. 실제 차별화 요소는 잘 처리하는 문서 유형과 그렇지 않은 유형입니다.

표 및 양식

이것이 세 API가 가장 크게 차별화되는 부분입니다. Google Cloud Vision(기본 OCR 제품)은 표나 키-값 쌍을 추출하지 않습니다. 감지된 텍스트 주변의 경계 상자와 페이지, 블록, 단락, 단어와 같은 구조적 계층 구조를 반환하지만, 표 셀이나 양식 필드에 대한 이해는 없습니다. Google Cloud에서 표 추출이 필요한 경우 Document AI의 Layout Parser(페이지 1,000장당 $10) 또는 사용자 정의 프로세서를 사용해야 합니다.

AWS Textract의 AnalyzeDocument API는 전용 Forms 및 Tables 기능을 제공합니다. Forms는 신뢰도 점수와 함께 키-값 쌍(레이블: 값)을 반환합니다. Tables는 행/열 인덱스와 병합 셀 처리를 포함한 셀 수준 데이터를 반환합니다. 독립적인 벤치마크에 따르면 Textract는 복잡한 표 추출에서 약 84.8%의 정확도를 달성하지만, 결과는 문서 품질에 따라 크게 다릅니다.

Azure Document Intelligence의 Layout 모델은 표와 선택 표시를 기본적으로 처리하며, 사전 구축된 Invoice 모델은 라인 항목을 포함한 구조화된 필드를 출력합니다. 이는 실제로 청구서 파이프라인을 구축하는 대부분의 팀에게 필요한 기능입니다. 벤치마크 데이터에 따르면 Azure는 라인 항목 추출 정확도가 87%로, 이 특정 작업에서 두 경쟁사보다 약간 앞서 있습니다.

필기체 인식

Google Cloud Vision은 DOCUMENT_TEXT_DETECTION 기능을 통해 인쇄체와 필기체를 한 번의 호출로 처리합니다. 깨끗한 필기체에 대한 정확도는 경쟁력이 있지만, 필기체나 대비가 낮은 스캔본에서는 크게 저하됩니다.

AWS Textract는 2022년에 필기체 인식을 추가했지만, 영문 문서로 제한되며 정확도가 인쇄체보다 현저히 낮습니다. AWS 문서 자체에서도 최적의 결과를 위해 최소 150 DPI와 직립 텍스트 방향을 권장합니다. 필기체가 많은 문서의 경우, 많은 팀이 Textract 출력을 후처리 LLM에 전달하여 정리하는 패턴을 사용하며, 이는 Stack Overflow와 AWS re:Post에서 자주 볼 수 있습니다.

Azure Document Intelligence는 영어, 프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 일본어, 한국어, 포르투갈어, 스페인어, 중국어 간체를 포함한 9개 언어의 필기체를 지원합니다. 벤치마크 데이터에 따르면 Azure의 인쇄체/필기체 혼합 문서 정확도는 Textract보다 높지만, 순수 필기체 인식은 여전히 전용 VLM 솔루션에 미치지 못합니다.

언어 지원

Google Cloud Vision은 인쇄체 200개 이상, 필기체 50개 이상의 언어를 지원하며 선두를 달리고 있습니다. Azure Document Intelligence는 인쇄체 100개 이상, 필기체 9개 언어를 지원합니다. AWS Textract는 인쇄체 6개 언어(영어, 스페인어, 독일어, 이탈리아어, 프랑스어, 포르투갈어)와 필기체는 영어만 지원하여 현저히 뒤쳐집니다. 일본 공급업체의 송장이나 아랍어 계약서를 처리해야 하는 파이프라인이라면, 별도의 번역 계층 없이는 Textract를 사실상 사용할 수 없습니다.

차원 3: 통합 — SDK 품질, 생태계 및 문서화

대부분의 비교 글에서 생략하는 차원이지만, 팀이 2주 안에 출시할지 2개월이 걸릴지를 결정짓습니다.

Google Cloud 통합

Google의 Python SDK는 잘 설계되었습니다. google-cloud-vision 라이브러리는 다른 Google Cloud 클라이언트 라이브러리와 일관되며, API 참조 문서도 철저합니다. Vision API는 직접 이미지 업로드, base64 인코딩, Cloud Storage URI를 지원하며, Cloud Storage가 base64보다 약 25% 더 빠릅니다. Google Cloud의 네트워크 인프라는 Search 및 YouTube를 구동하는 동일한 사설 광섬유에서 실행되며, AWS 또는 Azure의 기본 네트워킹 계층보다 교차 리전 지연 시간이 15-25% 낮습니다.

단점: Google의 제품 명명 방식이 혼란을 야기합니다. "Google Cloud OCR"을 검색하는 개발자는 Cloud Vision, Document AI, 그리고 2025년 9월에 종료된 더 이상 사용되지 않는 OCR On-Prem을 발견합니다. 잘못된 제품을 선택하면 나중에 추출 계층을 다시 구축해야 합니다. Vision API는 좌표가 포함된 텍스트를 제공합니다. Document AI는 구조화된 필드를 제공합니다. 둘 사이의 격차는 하나의 전체 엔지니어링 프로젝트입니다.

AWS 통합

Textract의 가장 강력한 통합 이점은 모든 주요 언어의 AWS SDK를 통한 기본 액세스입니다. 파이프라인이 이미 문서 저장에 S3, 서버리스 처리에 Lambda, 오케스트레이션에 Step Functions를 사용하고 있다면, Textract는 클라우드 간 구성 없이 바로 사용할 수 있습니다. boto3 SDK는 성숙하고 문서화가 잘 되어 있으며, 광범위한 AWS API 패턴과 일관됩니다.

그러나 일반적인 Stack Overflow 불만 사항은 다음과 같습니다: 수동 NextToken 추적이 필요한 페이지네이션 처리, 대용량 파이프라인에 대한 할당량 증가 요청이 필요한 100개의 동시 작업 소프트 제한, 그리고 Textract의 블록 기반 응답 JSON에서 테이블 구조를 재구성하기 위해 사용자 정의 후처리를 구축해야 하는 필요성. 한 Stack Overflow 스레드에서는 Textract가 원시 OCR 모드에서 "문서의 표 형식 정보와 같은 구조를 제거"하여 개발자가 스스로 구조를 다시 유추해야 한다고 지적합니다.

Azure 통합

Azure Document Intelligence는 광범위한 Microsoft 생태계의 이점을 누릴 수 있습니다. Python, C#, Java, JavaScript용 SDK를 완전한 비동기 지원과 함께 제공합니다. 로우코드 팀의 경우 Power Automate 커넥터를 통해 사용자 지정 코드 없이 문서 처리 워크플로를 구축할 수 있어, 이미 Microsoft 365와 Power Platform을 사용 중인 조직에 큰 이점입니다.

Document Intelligence Studio는 테스트 중 즉각적인 정확도 지표와 필드 수준 신뢰도 점수를 제공하므로, 파일럿 평가 기간 동안 피드백 주기를 단축합니다. 약 260만 페이지의 버스트 수집을 처리한 한 r/AZURE 사용자는 서비스가 약 12시간 만에 문제없이 확장되었으며, 선불 볼륨 할인 덕분에 첫 달 비용이 절감되었다고 언급했습니다. Azure의 문서는 포괄적이지만 Foundry Tools, AI Services, 레거시 Cognitive Services 페이지에 분산되어 있어, 초기 설정 시 개발자들을 불편하게 합니다.

차원 4: 정확도 — 벤치마크가 실제로 말하는 것

클라우드 OCR 공급업체는 정확도 주장을 발표하지만, 독립적인 벤치마크는 더 미묘한 이야기를 들려줍니다. DeltOCR Bench(2025년 11월)는 혼합 문서 유형에 대한 주요 OCR 서비스를 평가하여 다음과 같은 인쇄 텍스트 정확도 점수를 발견했습니다:

• Azure Document Intelligence: ~96% — 세 가지 중 인쇄 텍스트 정확도가 가장 높으며, 특히 표준 양식과 깨끗한 문서에서 강력함
• Google Cloud Vision: ~95% — 인쇄 텍스트에서 Textract와 사실상 동률이며, 조밀한 문서 페이지에서 약간 더 나은 성능
• AWS Textract: ~95% — 타자 텍스트에서는 경쟁력이 있지만, 저품질 스캔에서는 ~76%로 떨어짐(독립적 테스트 기준)

BusinessWareTech 2025 인보이스 추출 벤치마크는 5개 도구의 필드 수준 정확도를 테스트했으며, 재무 문서에서 더 큰 편차를 발견했습니다:

• Azure Document Intelligence: 인보이스 필드 정확도 93%
• Google Document AI: 필드 정확도 82%
• AWS Textract: 필드 정확도 78%

이 수치에서 얻을 점: 깨끗하고 타자된 문서에서는 세 가지 모두 훌륭하며, 대부분의 사용 사례에서 정확도 차이는 미미합니다. 인보이스, 복잡한 레이아웃, 저품질 스캔에서는 격차가 벌어지며, Azure는 이러한 더 어려운 시나리오에서 일관되게 더 나은 성능을 보입니다. 필기체의 경우, 세 가지 모두 목적에 맞게 구축된 VLM 솔루션에 뒤지지만, Azure는 세 가지 중 가장 넓은 언어 범위를 제공합니다.

Google Vision과 Tesseract를 모두 테스트한 한 Stack Overflow 사용자는 "Google Vision이 66.6% 정확도"를 기록한 반면, Tesseract는 특정 데이터 세트에서 82%를 달성했다고 보고했습니다. 이는 정확도가 문서에 따라 달라지며 벤치마크는 방향성을 제시할 뿐 절대적이지 않다는 것을 상기시킵니다. 항상 자신의 문서로 테스트하십시오.

Google Vision이 더 적합한 경우

Google Cloud Vision은 이미 Google Cloud에서 워크로드를 실행 중이고, 구조화된 문서 추출보다는 범용 OCR이 필요할 때 적합한 선택입니다. 기능별 월 첫 1,000건은 무료이므로, 소량 평가 시 비용이 들지 않습니다. 200개 이상의 언어 지원은 타의 추종을 불허합니다. 문서가 일본어, 아랍어, 힌디어, 유럽 언어에 걸쳐 있어도 Vision API 하나로 처리할 수 있습니다.

표나 양식이 아닌 텍스트만 필요한 팀에게 Vision API의 페이지당 $1.50(1,000페이지 기준) 가격은 경쟁력이 있으며, 처리량도 뛰어납니다. 2026년 한 벤치마크에서는 원시 OCR 처리의 "속도 왕"으로 묘사되기도 했습니다. 파이프라인이 "10,000개 이미지에서 모든 텍스트를 추출하여 저장"하는 것이라면, Vision API는 Google Cloud에서 가장 빠르고 저렴한 방법입니다.

하지만 평가 대상을 정확히 파악해야 합니다. Cloud Vision은 Textract나 Document Intelligence를 대체할 수 있는 솔루션이 아닙니다. 품목이 있는 인보이스나 키-값 쌍이 있는 양식과 같은 구조화된 추출이 필요하다면, 비교 대상은 Google Document AI로 바뀌며, 여기에는 자체적인 가격 체계와 학습 곡선이 있습니다.

AWS Textract가 더 적합한 경우

AWS Textract는 전체 문서 파이프라인이 이미 AWS에 있을 때 자연스러운 선택입니다. S3에 문서를 저장하고, Lambda로 처리하며, Step Functions로 오케스트레이션하고, Amazon A2I를 통해 결과를 검토한다면, Textract는 크로스 클라우드 구성 없이 통합됩니다. VPC 피어링, 별도의 API 키, 다른 IAM 패턴이 필요하지 않습니다.

Textract의 AnalyzeExpense API는 인보이스 및 영수증 추출에 특화되어 있으며, 요약 필드와 품목 그룹이 포함된 유형화된 ExpenseDocument 객체를 반환합니다. 원시 OCR 출력 위에 추출 계층을 구축할 필요가 없습니다. 표준화된 문서 유형(동일한 공급업체, 일관된 레이아웃)을 대량(월 50,000페이지 이상)으로 처리하는 팀에게 Textract의 예측 가능한 페이지당 가격과 볼륨 할인은 비용 예측을 용이하게 합니다.

Queries 기능은 "인보이스 총액은 얼마인가요?"와 같은 자연어 질문을 통해 스키마를 구축하지 않고도 특정 필드를 추출할 수 있어 실질적으로 유용합니다. 그러나 페이지당 30개 쿼리 제한과 Queries 기능의 1,000페이지당 $15 비용은 부담이 됩니다. 또한 6개 언어 제한은 다국어 문서 파이프라인에 있어 엄격한 제약 조건입니다.

Azure Document Intelligence가 더 적합한 경우

Azure Document Intelligence는 세 가지 측면에서 강점을 보입니다: 사전 구축 모델의 다양성, 인쇄 텍스트 정확도, Microsoft 생태계 통합입니다.

조직이 Microsoft 365를 사용하고, SharePoint에 문서를 저장하거나, Power Automate 라이선스를 보유하고 있다면 Document Intelligence는 통합 노력이 가장 적은 옵션입니다. 사전 구축 모델 라이브러리는 송장, 영수증, 신분증, W-2, 1098 세금 양식, 건강 보험 카드, 계약서, 혼인 증명서를 포함하여 Google이나 AWS가 기본 제공하는 것보다 더 많은 특화 프로세서를 제공합니다. 다양한 문서 유형을 처리하는 팀의 경우 맞춤형 모델 학습의 필요성을 줄여줍니다.

독립적인 벤치마크 데이터는 인쇄 텍스트 정확도에서 Azure가 지속적으로 최상위권에 있음을 보여줍니다. 특히 송장 추출에서 Azure의 93% 필드 정확도는 Google(82%) 및 AWS(78%)를 의미 있는 차이로 앞지릅니다. 복잡하거나 다양한 형식의 문서에서 정확도가 주요 관심사라면 Azure가 가장 강력한 기존 클라우드 OCR 선택입니다.

Azure의 9개 언어 필기 텍스트 지원은 Textract의 영어 전용 필기보다 우위에 있습니다. 의료 접수 양식이나 현장 검사 보고서와 같이 인쇄물과 필기가 혼합된 문서의 경우 Azure는 단일 패스로 둘 다 처리합니다.

코드 없는 대안: OCR 파이프라인을 전혀 구축하고 싶지 않을 때

클라우드 OCR 공급업체가 직접적으로 다루지 않는 시나리오가 있습니다: 문서 추출이 필요하지만 클라우드 네이티브 엔지니어링 팀이 아닌 경우입니다. Vision API, Textract 또는 Document Intelligence를 기반으로 파이프라인을 구축하려면 최소한 문서 업로드, JSON 응답 구문 분석, 출력 스키마에 필드 매핑, 오류 처리를 위한 코드 작성이 필요합니다. 숙련된 팀에게도 이는 수주가 걸리는 엔지니어링 프로젝트입니다.

ImageToTable.ai가 그 격차를 메웁니다. 이는 세 가지 클라우드 OCR API와는 다른 범주에 속합니다 — OCR이 아닌 AI 데이터 추출입니다. 기존 OCR 대신 비전 언어 모델을 기반으로 구축되어 문자 인식이 아닌 의미론적으로 문서를 이해합니다. 문서를 업로드하고 원하는 열 이름(예: "송장 번호", "마감일", "합계")을 입력하면 AI가 페이지의 위치나 공급업체 레이아웃에 관계없이 의미를 기준으로 각 값을 찾습니다.

클라우드 OCR API가 답변으로 조합해야 하는 좌표와 신뢰도 점수를 제공하는 반면, ImageToTable.ai는 스프레드시트를 제공합니다. 일괄 처리를 지원하여 송장 50개를 업로드하면 하나의 Excel 파일을 얻을 수 있으며, 추출 중에 결과를 계산하는 계산 열(예: "라인 합계 = 수량 × 단가")과 API 통합 없이 추출된 데이터를 스프레드시트에 직접 작성하는 Google Sheets 애드온을 제공합니다.

클라우드 OCR API를 평가하는 엔지니어링 팀이라면 ImageToTable.ai는 대체재가 아니라 다른 사용자를 위한 다른 도구입니다. 그러나 조직에 추출할 문서가 있고 전담 통합 팀이 없다면, 구축에 수주가 걸리는 클라우드 OCR 파이프라인에 투자하기 전에 테스트해 볼 가치가 있습니다. 기존 OCR과 AI 추출의 차이점을 확인해 보세요.

자주 묻는 질문

월 10,000페이지 기준, 가장 저렴한 클라우드 OCR API는 무엇인가요?

기본 OCR(텍스트만)의 경우 세 서비스 모두 월 10,000페이지에 약 15달러로 비슷합니다. 구조화된 추출(항목이 있는 인보이스)의 경우, Azure의 사전 구축 모델이 1,000페이지당 10달러로 가장 저렴하고, 그다음이 Google Document AI(1,000페이지당 10~30달러)이며, AWS Textract의 Forms + Tables 조합은 1,000페이지당 65달러로 가장 비쌉니다.

필기 인식에 가장 뛰어난 API는 무엇인가요?

세 클라우드 OCR API 모두 필기 인식 분야에서 최고는 아닙니다. GPT-5(약 95%)나 Mistral OCR 3(약 89%) 같은 특화 VLM 솔루션이 단독 필기 인식에서 이들보다 훨씬 뛰어납니다. 세 가지 중에서는 Azure Document Intelligence가 필기 인식에서 가장 폭넓은 언어(9개 언어)를 지원합니다. Google Vision은 영어 필기를 적절히 처리합니다. AWS Textract는 영어 필기만 지원하며, 인쇄된 텍스트보다 정확도가 눈에 띄게 낮습니다.

클라우드 계정 없이 이 API들을 사용할 수 있나요?

아니요. 세 서비스 모두 활성화된 클라우드 결제 계정이 필요합니다. Google은 신규 고객에게 300달러의 무료 크레딧을 제공합니다. AWS는 3개월 무료 티어(Textract 월 1,000페이지)를 제공합니다. Azure는 월 500페이지의 무료 F0 티어를 제공합니다. 오프라인이나 등록된 결제 수단 없이는 작동하지 않습니다.

가장 많은 언어를 지원하는 API는 무엇인가요?

Google Cloud Vision이 인쇄된 텍스트 200개 이상, 필기 50개 이상의 언어를 지원하며 선두입니다. Azure Document Intelligence는 인쇄된 텍스트 100개 이상, 필기 9개 언어를 지원합니다. AWS Textract는 인쇄된 텍스트 6개 언어만 지원하고 필기는 영어만 지원하므로, 다국어 문서 처리에 큰 제약이 있습니다.

맞춤형 모델을 학습시켜야 하나요?

표준 문서 유형(송장, 영수증, W-2, 신분증)의 경우 세 서비스 모두 즉시 사용 가능한 사전 구축 모델을 제공합니다. 맞춤형이거나 일반적이지 않은 문서 형식의 경우 Azure와 Google Document AI는 맞춤 학습을 지원합니다. AWS Textract는 자체 문서로 학습시킨 맞춤 어댑터를 지원합니다(학습 무료, 추론 시 1,000페이지당 $25). 벤더 벤치마크에 따르면 맞춤 학습은 일반적으로 특정 문서 형식의 정확도를 5-15% 향상시킵니다.

Google Cloud Vision과 Document AI의 차이점은 무엇인가요?

Cloud Vision은 OCR을 기능 중 하나로 포함하는 범용 이미지 분석 API입니다. 텍스트와 함께 경계 상자 및 구조적 계층(페이지 → 블록 → 단락 → 단어)을 반환합니다. Document AI는 송장, 영수증, 은행 명세서 및 기타 문서 유형을 위한 특화 프로세서를 갖춘 문서 특화 플랫폼입니다. Document AI는 원시 텍스트 대신 구조화된 필드(예: "송장 합계: $1,234.56")를 반환합니다. Cloud Vision은 간단한 OCR을 위한 더 저렴하고 빠른 옵션입니다. Document AI는 구조화된 문서 추출을 위한 더 정확한 옵션입니다. 이것들이 AI 추출과 어떻게 다른지에 대한 자세한 설명은 OCR vs AI 추출을 참조하세요.

클라우드 스택이 결정합니다

Google Cloud Vision, AWS Textract, Azure Document Intelligence는 각각 특정 인프라 환경에 가장 적합한 선택입니다. Google Cloud를 사용 중이고 텍스트가 필요하다면 Vision API를 사용하세요. AWS를 사용 중이고 구조화된 송장 추출이 필요하다면 Textract의 AnalyzeExpense를 사용하세요. Microsoft 365를 사용 중이고 여러 문서 유형에 걸쳐 정확한 사전 구축 추출이 필요하다면 Document Intelligence를 사용하세요.

흔히 하는 실수는 이것을 벤치마크 문제(어느 API의 정확도가 가장 높은가?)로 보고 승자를 고르는 것입니다. 하지만 깨끗하고 타이핑된 문서에 대한 세 서비스 간의 정확도 차이는 1-2% 이내입니다. 실제 비용 차이는 페이지당 센트가 아니라 통합에 소요되는 엔지니어링 시간입니다. 그리고 그 비용은 거의 전적으로 API가 기존 인프라에 얼마나 잘 맞는지에 의해 결정됩니다.

특정 클라우드에 얽매이지 않고 통합 코드를 작성하지 않고 문서 데이터를 추출하려면, 해당 사용 사례에 맞게 설계된 도구를 사용하는 것을 고려해보세요. 자신의 문서로 ImageToTable.ai를 테스트해보세요 — SDK 설치가 필요하지 않습니다.