APIs de modèles OCR des documents sur EmpirioLabs.
Parcourez les modèles OCR des documents disponibles sur EmpirioLabs et appelez-les via une seule API avec des tarifs à l'usage.
LightOnOCR-3 4B lit des fichiers PDF et des images via POST /v1/ocr et renvoie chaque page en Markdown. Envoyez l'URL du PDF dans document avec l'id de modèle lightonocr-3-4b, et indiquez dans pages les numéros de page, à partir de 0, pour ne traiter que ces pages. Une image fonctionne de la même façon avec {"type": "image_url", "image_url": "https://..."}, et chacune de ces URL peut être une data URI en base64. La réponse liste chaque page dans pages avec les champs index, markdown, images, tables et dimensions ; usage_info.pages_processed indique le nombre de pages traitées. Une requête encore en cours après quelques minutes renvoie un job_id à interroger sur GET /v1/jobs/{job_id}, et l'en-tête Prefer: respond-async demande l'id du job immédiatement. Remplacez l'id model par n'importe quel modèle ci-dessus. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/ocr \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "lightonocr-3-4b",
"document": {
"type": "document_url",
"document_url": "https://arxiv.org/pdf/2412.13663"
},
"pages": [0, 1],
"include_image_base64": false
}'EmpirioLabs liste 1 APIs de modèles OCR des documents, dont LightOnOCR-3 4B. Chaque modèle a sa propre page API avec tarifs en direct, paramètres et un quickstart.
Chaque modèle OCR des documents est facturé à l'usage, sans minimum mensuel. La grille tarifaire exacte se trouve sur la page de chaque modèle et correspond toujours à ce que l'API facture.
Non. Chaque modèle ici fonctionne dans le playground EmpirioLabs, une interface conviviale dans le navigateur où vous réglez les options et voyez les résultats sans écrire de code. Quand vous voulez automatiser, le même modèle est disponible via l'API.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.