Azure AI Document Intelligence
- Azure AI Document Intelligence: specialista nell'estrazione. Il risultato rimane nel contesto del rispettivo prodotto.
vs Azure AI Document Intelligence
Azure DI vs. percorso documento completo: 69 tipi, Boxes e archiviazione nell'UE.
Made for real business. Not for hype.
Nello stesso account
AI OCR with bounding boxes — 69 types, fields with location.
da €6 per 1,000 pages
Seamless in the job path — task and document also on mobile.
Web + Mobile
SES signatures from the same credit balance.
SES from the balance
Audit-proof filing and audit trail.
included
Informazioni su Azure AI Document Intelligence secondo la pagina dei prezzi pubblica del fornitore, aggiornamento 08/2026.
| Criterio | PaperOffice | Azure AI Document Intelligence |
|---|---|---|
| Bounding Boxes (livello parola/riga) | Sì (livello parola/riga, Surya OCR) | Sì (Geometria Layout/Prebuilt) |
| PDF Sandwich / Archiv PDF ricercabile | Sì — PDF archiviabile ricercabile | n/a |
| Clicca per documento / Validazione visiva (HITL) | Sì — click-to-document / HITL | n/a |
| Campi IDP strutturati (tipi pronti) | 69 tipi di documento pronti inclusi DATEV/ZUGFeRD/XRechnung | Read/Layout/Prebuilt/Custom (precedentemente Form Recognizer) |
| DMS/Archivio incluso (WORM, Audit, Legal Hold) | Sì — WORM, Audit Trail, Legal Hold | n/a |
| Firme elettroniche sullo stesso documento | Sì — sullo stesso documento nell'archivio | no |
| Server MCP nativo (numero di strumenti) | Sì — oltre 300 strumenti API/MCP | n/a |
| Inferenza nell'UE su hardware proprietario | Sì — hardware GPU UE propria | Regioni Azure — Cloud Microsoft |
| Self-service senza configurazione cloud | Sì — token in minuti | Sottoscrizione Azure + Risorse |
| Pricing model | One credit balance for all features: from €6.00–€60.00 per 1,000 pages by quality tier | Read (OCR puro): $1,50 per 1.000 pagine |
| List price per 1,000 pages | Basic €20.00 / Premium €60.00 / Ultra €200.00 per 1.000 pagine (2/6/20 ct) | Read $1.50/1k; Prebuilt $10/1k; Custom Extraction $30/1k (USD) |
| Billing | from €6.00 per 1,000 pages (Elite) — same scale on every tier | n/a |
Fonte: https://azure.microsoft.com/pricing/details/ai-document-intelligence/, consultato il 08/2026.
Azure AI Document Intelligence è un marchio del rispettivo titolare dei diritti. PaperOffice non è affiliato a Azure AI Document Intelligence e non è raccomandato da quest'ultimo. Le informazioni sul concorrente si basano su fonti pubblicamente disponibili (aggiornamento 08/2026) e sono fornite senza garanzia.
I nostri prezzi sono pubblici — incluse le condizioni per i partner.
Unità: Price per 1,000 pages
| Tier | Elite Partner (−70%) | Partner (−40%) | Enduser |
|---|---|---|---|
| Basic | €6.00 | €12.00 | €20.00 |
| Premium | €18.00 | €36.00 | €60.00 |
| Ultra | €60.00 | €120.00 | €200.00 |
La fatturazione è interna in Credits; gli importi seguono la valuta selezionata (base: prezzo di listino).
Termini Elite dopo la qualifica — criteri e programma sono pubblici: Prezzi · Programma Partner
Chi costruisce già profondamente nell'ecosistema Azure (IAM, Storage, Pipeline) e ha bisogno solo di estrazione grezza o predefinita, per il quale Document Intelligence è spesso la scelta più ovvia — Read/Prebuilt costano circa $1.50–$10 per 1.000 pagine secondo le fonti. Lo stack circostante esiste già.
Se invece servono IDP, DMS/WORM e inferenza propria nell'UE senza costruire separatamente nel cloud, PaperOffice è la scelta migliore.
Scelto dalle aziende leader nel mondo
Il risultato di Azure AI Document Intelligence rimane nel rispettivo contesto del prodotto. PaperOffice unisce estrazione e archiviazione sullo stesso documento.
Read (OCR puro): $1,50 per 1.000 pagine. Con PaperOffice, il risultato, l'archiviazione e il post-processing sono in un unico account con un credito.
Azure AI Document Intelligence fornisce il risultato nel proprio modello di prodotto. PaperOffice gestisce server propri nell'UE e archivia i risultati in modo conforme alle normative sulla conservazione dei documenti.
https://api.paperoffice.ai/latest/docs/llms-full.txt Oppure connettiti direttamente: server MCP per Claude, Cursor e ChatGPT →
Estrazione fatture
curl -X POST "https://api.paperoffice.ai/latest/job/add/workflow" \ -H "Authorization: Bearer po_sk_xxx" \ -F "file=@./invoice.pdf" \ -F "model=premium" \ -F "idp_collection=invoice" # danach job_result pollen (job_id aus Response) import requests api_token = "po_sk_xxx"
file_path = "invoice.pdf" create = requests.post( "https://api.paperoffice.ai/latest/job/add/workflow", headers={"Authorization": f"Bearer {api_token}"}, files={"file": open(file_path, "rb")}, data={"model": "premium", "idp_collection": "invoice"},
)
print(create.json()) { "status": "success", "job_id": "job_…", "result": { "fields": { "invoice_number": "…" } }
} Parametri completi: llms-full.txt / Postman.
Sì — rispetto a Azure AI Document Intelligence: se oltre all'estrazione desideri anche archiviazione, verifica visiva e conformità da un'unica fonte. Per l'estrazione grezza pura, Azure AI Document Intelligence rimane una buona scelta.
Basic 2 centesimi, Premium 6 centesimi, Ultra 20 centesimi per pagina — la lista prezzi completa di PaperOffice è pubblica. Le informazioni su Azure AI Document Intelligence si trovano nella tabella comparativa; fonte e data di consultazione sono direttamente sotto la tabella.
Azure AI Document Intelligence risolve principalmente il lavoro descritto in questa pagina. PaperOffice mantiene estrazione, archivio (WORM), diritti, HITL e MCP sullo stesso documento — con una tariffa pubblica per pagina.
Da Azure AI Document Intelligence tipicamente passare lavoro per lavoro: stessi file ai flussi di lavoro di PaperOffice (ad es. idp_collection=invoice), eseguire in parallelo, poi effettuare il cutover. llms-full.txt: Lavoro/Flusso di lavoro.
Sui nostri server propri nell'UE — inclusa l'archiviazione conforme alle normative e la traccia di audit. Dove viene elaborato Azure AI Document Intelligence, è possibile trovarlo nelle informazioni del fornitore.
Scambiare endpoint e token e testare in parallelo i lavori esistenti. Il modo più veloce: fornire al tuo agente AI il nostro file llms-full.txt.
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