How much does OCR / document AI cost per page in 2026?

Basic text OCR is cheap and nearly identical across the big clouds — about $1.50 per 1,000 pages ($0.0015/page) from AWS Textract, Google Document AI and Azure Document Intelligence. The moment you need structure — key-value pairs, tables, invoice fields — the price jumps 7 to 33× higher, to roughly $10–50 per 1,000 pages, because structured extraction runs layout analysis and field detection on top of just reading the text. That jump, not the basic-OCR sticker price, is the number that matters for real invoice and form workloads.

AWS Textract vs Google Document AI vs Azure Document Intelligence — which is cheapest?

For plain OCR all three charge about the same, $1.50 per 1,000 pages. For structured forms, Azure's prebuilt models ($10/1,000 pages) and Google's Form Parser ($30/1,000 pages up to 1M pages/month) undercut AWS Textract's AnalyzeDocument Forms ($50/1,000 pages). For a custom-trained model, Azure and Google both charge $30/1,000 pages — Google adds an hourly hosting fee per deployed processor version — while AWS's closest equivalent, Textract Custom Queries via Adapters, bills at $15/1,000 pages plus a separate adapter-training charge. The right answer depends on which tier your documents actually need.

How is Mindee priced differently from the big three clouds?

Mindee uses a flat per-page credit: one physical page equals one credit, roughly $0.044/page (about $44 per 1,000 pages) on its Starter and Pro plans, regardless of whether you're running plain OCR, an invoice/receipt prebuilt model, or a custom-trained model. That's more expensive than AWS/Google/Azure's basic-OCR rate, but it can undercut their structured-extraction tiers, and it removes the pricing cliff the big clouds charge between reading text and extracting fields.

How does Nanonets' pricing work, and why can it cost more than raw OCR?

Nanonets prices per workflow "block": simple steps like formatting or export run $0.02, standard-AI steps like classification or validation run $0.10, and complex-AI steps like data extraction run $0.30 — and a typical document workflow chains 4–6 blocks together. Nanonets' own published example puts a full invoice workflow (extract + classify + validate + export) at roughly $0.54/document. A raw OCR API only charges for reading a page; an end-to-end IDP workflow charges for every step the document passes through, which is why the all-in cost lands far above the headline per-page OCR number.

Калькулятор стоимости AI/OCR для документов — Textract, Google, Azure, Mindee и Nanonets (2026)

Калькулятор стоимости документа AI/OCR

✓ Последняя проверка: 12 августа 2026 г.· Источник: официальная страница цен поставщика.· Автоматический мониторинг — сообщить об изменении →

Чтение текста со страницы обходится дешево; тянет структурированные поля вне счета-фактуры или формы — нет — и ни фиксированный постраничный кредит Mindee, ни сложенные блоки рабочего процесса Nanonets не оцениваются так же, как большие облака. Введите ежемесячный объем страниц и выберите уровень сложности для ранжирования. AWS Textract, Google Document AI, Azure Document Intelligence, Mindee и Нанонец по реальной ежемесячной стоимости.

Провайдеры ранжированы по ежемесячной стоимости

Цены для выбранного вами уровня. Цены Mindee фиксированы за единицу страницы независимо от уровня; Nanonets моделируется на основе опубликованных цен на рабочий процесс за блок.

Поставщик

$/1000 страниц

Ежемесячно

Бесплатный уровень

Почему заголовок «Цены OCR» вводит в заблуждение

В каждой сравнительной статье приводятся одни и те же привлекательные цифры: стоимость оптического распознавания символов составляет около 1,50 доллара США за 1000 страниц.. Эта цифра реальна: AWS Textract, Google Document AI и Azure Document Intelligence приземляются почти точно там же. обнаружение обычного текста — но это не то, что на самом деле платят большинство покупателей документов с искусственным интеллектом. В тот момент, когда вам понадобится структурированное поле вне документа — сумма счета, пары «ключ-значение» формы, ячейки таблицы — цена скачет от 5 до 33× выше, поскольку теперь поставщик выполняет анализ макета и классификацию полей помимо простого чтения страницы. Скачок AWS самый крутой (простой OCR в Forms — это множитель 33×); Azure — самый нежный (около 7×). Если ваша рабочая нагрузка — это счета-фактуры, квитанции или контракты, а не простой текст, именно номер структурированного уровня определяет ваш счет, и это редко бывает число в заголовке.

Цены на Минди и Нанонетс совсем не такие, как у облаков.

Минди полностью обходит обрыв: он заряжает квартиру кредит за физическую страницу (около 0,044 доллара США за страницу), независимо от того, используете ли вы обычное распознавание текста, заранее созданную модель счетов или специально обученную модель. Это делает Mindee более дорогим, чем обычное облачное распознавание текста, но часто дешевле чем уровни структурированного извлечения облаков, без какого-либо неожиданного множителя. Компания Nanonets идет другим путем: она взимает плату за блок рабочего процесса — классифицировать, извлекать, проверять, экспортировать — и эти блоки складываются. Его собственный опубликованный пример оценивает полный рабочий процесс выставления счетов примерно 0,54 доллара США/документ, что значительно выше, чем любая ставка постраничного распознавания текста, поскольку вы платите за многоэтапный конвейер, а не за одно чтение. Ни одно из чисел поставщиков не может быть напрямую сопоставлено со скоростью обработки страницы в облаке, если только вы не соответствуете фактической выполняемой работе.

Учитывайте стоимость LLM и трубопроводов.

Извлеченный текст или поля редко останавливаются на этапе извлечения — они обычно передаются следующему LLM для обобщения, проверки или ответа на вопросы, и этот шаг часто является более крупной статьей. Размер стороны жетона с помощью Калькулятор стоимости токена LLM, смоделируйте полный конвейер извлечения и последующего анализа на Калькулятор конвейера обработки документови сравните с более широким ландшафтом OCR и LLM-видения на Калькулятор стоимости оптического распознавания символов и искусственного интеллекта документов.

Как его использовать

1. Введите, сколько страниц вы обрабатываете в месяц.
2. Выберите базовое распознавание текста, структурированные формы/таблицы или специально обученную модель — это переключит каждого поставщика на соответствующую ставку.
3. Прочтите самый дешевый вариант, его ставку за 1000 страниц и сколько вы переплатите с самым дорогим поставщиком при вашем объеме.

Распространенные ошибки

Оплата структурированных ставок за работу с открытым текстом. Если вам нужны только слова на странице, никогда не вызывайте AnalyDocument Forms или анализатор форм — конечная точка обычного распознавания текста стоит лишь часть цены. Сравнение Mindee/Nanonets с облачным OCR по номинальной стоимости. Их количество на страницу и на блок уже включает в себя работу, которую не выполняют необработанные облачные API-интерфейсы OCR; сравни их с облаком структурированный уровень, а не его базовый уровень. Игнорирование бесплатных уровней. Azure и AWS предоставляют ежемесячные бесплатные страницы, которые могут полностью охватить небольшой пилотный проект. Забываем о дополнениях для обучения/хостинга. Пользовательские процессоры Google выставляют счет за хостинг почасово за каждую версию, а специальные адаптеры AWS выставляют счет за обучение отдельно — ни один из них не отображается в фиксированной ставке за страницу.

Часто задаваемые вопросы

Сколько будет стоить оптическое распознавание символов / искусственный интеллект документа за страницу в 2026 году?

Обычный кластер OCR стоит около 1,50 долларов США за 1000 страниц в AWS, Google и Azure. Структурированное извлечение (формы, таблицы, счета) стоит 10–50 долларов за 1000 страниц — в 7–33 раза больше — потому что оно добавляет макет и анализ полей поверх читаемого текста.

AWS Textract, Google Document AI или Azure Document Intelligence — что дешевле?

Связано с обычным распознаванием текста по цене 1,50 доллара США за 1000 страниц. Azure является самым дешевым вариантом для структурированных форм (10 долларов США/1000 долларов США); AWS там самый дорогой (50 долларов за 1000 долларов). Для пользовательских моделей стоимость адаптера AWS (15 долларов США за 1000 долларов США) является самой низкой, но не включает стоимость обучения; Google и Azure взимают 30 долларов за 1000 долларов.

Чем отличается цена на Минди?

Фиксированный кредит ~ 0,044 доллара за страницу, одинаковая ставка независимо от того, используется ли это обычное распознавание текста, заранее созданная модель счета или пользовательская модель — без множителя структурированного извлечения, такого как плата за облака.

Как работает блочное ценообразование Nanonets?

За шаг рабочего процесса: простой 0,02 доллара США, стандартный искусственный интеллект 0,10 доллара США, сложный искусственный интеллект 0,30 доллара США, составленные из 4–6 блоков на документ. По собственному примеру Nanonets, типичный рабочий процесс выставления счетов стоит около 0,54 доллара США за документ.

Только оценить. Цены являются ориентировочными на 2026 год и могут меняться — уточняйте текущие тарифы у каждого поставщика перед принятием решения.

Как работает этот калькулятор

The Калькулятор стоимости документа AI/OCR оценивает сумму, которую вы будете платить каждый месяц за преобразование отсканированных страниц, PDF-файлов и изображений в машиночитаемый текст или поля у пяти поставщиков. Вы вводите свой страниц обработано в месяц и выберите что ты извлекаешь — обычный текст, структурированные формы/таблицы/счета-фактуры или выходные данные специально обученной модели — и инструмент умножает ваш объем на ставку каждого поставщика для этого уровня. Это помещает AWS Тексттракт, Google Документ ИИ и Анализ документов Azure бок о бок с Миндификсированный кредит за страницу и Нанонец' сложены цены за блок рабочего процесса, поэтому вы можете увидеть, как цены на один и тот же объем страниц сильно различаются в зависимости от поставщика и модели ценообразования, которую он использует.

Главный компромисс, на который стоит обратить внимание, заключается в том, что сложность извлечения, гораздо больше, чем количество страниц, определяет счет: синтаксический анализ структурированного документа обычно стоит в несколько раз дороже за страницу, чем распознавание необработанного текста в больших облаках, в то время как Mindee имеет единую фиксированную ставку, а Nanonets оценивает весь рабочий процесс, а не одно чтение. Практический совет — сопоставить выбранный вами уровень с тем, что действительно нужно вашим документам — направить страницы с простым текстом на дешевый уровень и зарезервировать структурированное или пользовательское извлечение для документов, которые этого требуют — а затем сравнивать поставщиков именно с этими точными настройками, а не только по цене оптического распознавания заголовка. Поскольку расценки за страницу, уровни бесплатного пользования и цены блоков со временем меняются, рассматривайте результат как плановую оценку и подтверждайте текущие цены, прежде чем заключать договор с поставщиком.

Часто задаваемые вопросы

Базовое распознавание текста стоит дешево и почти одинаково в больших облаках — около 1,50 доллара США за 1000 страниц (0,0015 доллара США за страницу) от AWS Textract, Google Document AI и Azure Document Intelligence. В тот момент, когда вам нужна структура — пары ключ-значение, таблицы, поля счета — цена подскакивает в 7–33 раза выше, примерно до 10–50 долларов за 1000 страниц, поскольку структурированное извлечение выполняет анализ макета и обнаружение полей поверх простого чтения текста. Этот скачок, а не базовая цена наклейки OCR, является числом, которое имеет значение для реальных рабочих нагрузок по выставлению счетов и форм.

AWS Textract, Google Document AI или Azure Document Intelligence — что дешевле?

За обычное распознавание текста все три берут примерно одинаковую сумму — 1,50 доллара за 1000 страниц. Что касается структурированных форм, готовые модели Azure (10 долларов США за 1000 страниц) и Form Parser от Google (30 долларов США за 1000 страниц, до 1 млн страниц в месяц) уступают формам AnalyDocument Forms от AWS Textract (50 долларов США за 1000 страниц). За модель с пользовательским обучением Azure и Google взимают 30 долларов за 1000 страниц — Google добавляет почасовую плату за хостинг за каждую развернутую версию процессора — в то время как ближайший аналог AWS, Textract Custom Queries via Adapters, выставляет счета по 15 долларов за 1000 страниц плюс отдельная плата за обучение адаптера. Правильный ответ зависит от того, какой уровень действительно нужен вашим документам.

Чем цена Mindee отличается от цен на «большую тройку облаков»?

Mindee использует фиксированный кредит за страницу: одна физическая страница равна одному кредиту, примерно 0,044 доллара США за страницу (около 44 долларов США за 1000 страниц) в своих планах Starter и Pro, независимо от того, используете ли вы обычное OCR, предварительно созданную модель счета/квитанции или специально обученную модель. Это дороже, чем базовая ставка OCR в AWS/Google/Azure, но она может снизить уровень структурированного извлечения данных и устранить ценовой разрыв, который взимают большие облака между чтением текста и извлечением полей.

Как формируется ценообразование Nanonets и почему оно может стоить дороже, чем необработанное OCR?

Цены Nanonet за «блок» рабочего процесса: простые шаги, такие как форматирование или экспорт, стоят 0,02 доллара США, стандартные шаги ИИ, такие как классификация или проверка, стоят 0,10 доллара США, а сложные шаги ИИ, такие как извлечение данных, стоят 0,30 доллара США — и типичный рабочий процесс документа объединяет 4–6 блоков вместе. В собственном опубликованном примере Nanonets полный рабочий процесс выставления счетов (извлечение + классификация + проверка + экспорт) обходится примерно в 0,54 доллара США за документ. Необработанный API OCR взимает плату только за чтение страницы; сквозной рабочий процесс IDP взимает плату за каждый шаг, через который проходит документ, поэтому общая стоимость намного превышает показатель OCR заголовка на страницу.