AWS Textract
- AWS Textract: Extraktionsspezialist. Das Ergebnis verbleibt im jeweiligen Produktkontext.
Made for real business. Not for hype.
在同一账户中
AI OCR with bounding boxes — 69 types, fields with location.
来自 €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
关于AWS Textract的信息,依据公开供应商价格页面,截至2026年8月。
| 标准/条件 | PaperOffice | AWS Textract |
|---|---|---|
| 边界框 Boxes(单词/行级) | 是(单词/行级,Surya OCR) | 是(每个特征的几何形状) |
| Sandwich-PDF / durchsuchbares Archiv-PDF | 是 — 可搜索的归档PDF | n/a |
| Klick-zu-Beleg / visuelle Validierung (HITL) | 是 — 点击至凭证 / HITL | Amazon A2I 上的 HITL |
| 结构化IDP字段(就绪类型) | 69种现成文档类型,包括DATEV/ZUGFeRD/XRechnung | Detect / Expense / Forms / Tables |
| DMS/Archiv enthalten (WORM, Audit, Legal Hold) | 是 — WORM、审计追踪、法律保留 | n/a |
| E-Signaturen am selben Dokument | 是 — 在档案中的同一文档上 | nein |
| 原生MCP服务器(工具数量) | 是 — 300多个 API/MCP 工具 | n/a |
| Inferenz auf eigener Hardware in der EU | 是 — 自有欧盟GPU硬件 | AWS-Regionen — Vendor-Cloud |
| Selbstbedienung ohne Cloud-Setup | 是 — 令牌按分钟计费 | AWS-Account + IAM/S3-Setup |
| Pricing model | One credit balance for all features: from €6.00–€60.00 per 1,000 pages by quality tier | 检测文档文本(纯OCR):$1.50/每1,000页(每月前100万页),之后为$0.60(根据官方示例计算,美国西部区域;欧盟区域eu-central-1请单独核实) |
| List price per 1,000 pages | 基础版20欧元 / 高级版60欧元 / 旗舰版200欧元(每1,000页,即每张/行/页分别为2欧分/6欧分/20欧分) | Detect $1.50/1k; Expense $10/1k; Forms+Tables $65/1k (USD) |
| Billing | from €6.00 per 1,000 pages (Elite) — same scale on every tier | n/a |
Quelle: https://aws.amazon.com/textract/pricing/, abgerufen 08/2026.
AWS Textract 是各自权利人的商标。PaperOffice 与 AWS Textract 无关,也不由其推荐。关于竞争对手的信息基于公开可用资源(截至 2026 年 8 月),不作任何保证。
我们的价格是公开的——包括合作伙伴条件。
单位: 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 |
计费在内部以 Credits 进行;金额遵循所选货币(基准:清单价格)。
精英条款在获得资格后 — 标准和计划是公开的: 定价 · 合作伙伴计划
对于已经在AWS中深入构建(IAM、S3、Lambda)且仅需原始提取的用户来说,Textract通常是显而易见的选择——根据官方定价表,Detect Document Text的价格约为每1,000页1.50美元。Textract是AWS堆栈中的一种提取API。
相比之下,如果在一个平台中同时具备提取、归档、人机协作(HITL)和 MCP 功能,PaperOffice 是更合适的选择。
全球领先企业的信赖之选
AWS Textract的结果保留在各自的产品上下文中。PaperOffice在同一文档上执行提取和归档。
检测文档文本(纯OCR):$1.50/每1,000页(每月前100万页),之后为$0.60(根据官方示例计算,美国西部区域;欧盟区域eu-central-1需单独确认)。在PaperOffice中,结果、归档和后续处理均在一个账户内完成,并共享余额。
AWS Textract 提供其自有产品模型中的结果。PaperOffice 在欧盟运营自己的服务器,并以符合审计要求的方式存储结果。
https://api.paperoffice.ai/latest/docs/llms-full.txt Invoice-Extraktion
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": "…" } }
} 完整参数:llms-full.txt / Postman。
是的——如果您希望从单一来源获得针对AWS Textract的提取、归档、视觉检查和合规性服务。若仅需原始数据提取,AWS Textract仍是一个不错的选择。
每页基础版2张、高级版6张、Ultra版20张——PaperOffice的完整价目表是公开的。AWS Textract的相关信息见对比表;来源和查询日期直接位于表格下方。
AWS Textract 主要解决本页面所述的核心任务。PaperOffice 将提取、归档(WORM)、权限、HITL 和 MCP 整合在同一文档中,并提供公开的按页定价表。
从AWS Textract通常采用逐作业切换方式:将相同文件并行接入PaperOffice工作流(例如idp_collection=invoice),随后进行切换。llms-full.txt:作业/工作流。
在我们位于欧盟的自有服务器上——包括符合审计要求的存储和审计跟踪。AWS Textract 的处理位置请参阅供应商提供的信息。
完成的IDP管道(包括发票)以及DMS/HITL/MCP,针对AWS Textract——不仅仅是原始提取。使用llms-full.txt最快。
与AWS Textract同一类别的另一个比较。
PaperOffice vs Azure AI Document Intelligence →与AWS Textract同一类别的另一个比较。
PaperOffice vs Google Document AI →与AWS Textract同一类别的另一个比较。
PaperOffice vs LlamaParse →与AWS Textract同一类别的另一个比较。
PaperOffice vs Reducto →与AWS Textract同一类别的另一个比较。
PaperOffice vs Unstructured →与AWS Textract同一类别的另一个比较。
PaperOffice vs LandingAI ADE →