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vs Infrrd

PaperOffice AI vs Infrrd

Infrrd 提供模型;PaperOffice 在防篡改工作区中提供对象。

关键数据

  • 69现成文档类型
  • 21开箱即用的发票字段
  • 最多 200 个自定义字段
  • 35输出语言
  • €6.00起每 1,000 页

Made for real business. Not for hype.

在同一账户中

More than extraction

  • Extract

    AI OCR with bounding boxes — 69 types, fields with location.

    低至 €6 per 1,000 pages

  • HITL review

    Seamless in the job path — task and document also on mobile.

    Web + Mobile

  • Sign

    SES signatures from the same credit balance.

    SES from the balance

  • WORM archive

    Audit-proof filing and audit trail.

    included

vs Infrrd

对比表

Infrrd 在此对比中无公开价目表——仅计费模式,无列表金额(截至 2026 年 8 月)。

标准/条件 PaperOffice Infrrd
边界框 Boxes(单词/行级) 是(单词/行级,Surya OCR) n/a
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 Ja (Validierungs-UI)
结构化IDP字段(就绪类型) Zero-Shot: jeder Dokumenttyp, 120+ Sprachen Ja — ML-/Vorlagen-Extraktion
DMS/Archiv enthalten (WORM, Audit, Legal Hold) 是 — WORM、审计追踪、法律保留 Nein — externes Archiv erforderlich
原生MCP服务器(工具数量) 是 — 300多个 API/MCP 工具 截至2026年9月,未记录MCP服务器
Selbstbedienung ohne Cloud-Setup 是 — 令牌按分钟计费 Infrrd合同由销售主导——非信用代币模式
Pricing model One credit balance for all features: from €6.00–€60.00 per 1,000 pages by quality tier 销售主导;基于绩效(按结果付费:IDP/HITL/无接触);云+本地部署;按数量/文档类型报价
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) Performance-basiert, Angebot
Billing from €6.00 per 1,000 pages (Elite) — same scale on every tier n/a

来源:https://www.infrrd.ai/,,检索时间:2026年9月。价格可能会发生变化。

Infrrd 是各自权利人的商标。PaperOffice 与 Infrrd 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。

带有资格等级的定价模型

我们的价格是公开的——包括合作伙伴条件。

单位: Price per 1,000 pages

TierElite 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

何时选择 Infrrd 更优?

对于在现有 Infrrd 合同中使用 Infrrd 进行专门提取模型(例如发票、ID)的客户,将继续沿用该 IDP 路径。之后的档案属于第二个系统。

如果相比之下,API优先、信用制且MCP无需客户端或套件强制要求,则PaperOffice是更合适的选择。

全球领先企业的信赖之选

差异概览

Infrrd

  • Infrrd:IDP模型。PaperOffice:模型加归档、权限和MCP在同一账户中。

PaperOffice AI

  • 文档平台,带API:结果存档,有余额,托管在欧盟,用于AI代理的MCP。

三个决策轴

1

Infrrd:结果与档案

对于在现有 Infrrd 合同中使用 Infrrd 进行专门提取模型(例如发票、ID)的客户,将继续沿用该 IDP 路径。之后的档案属于第二个系统。

2

Infrrd:合同与贷记

Infrrd:本页面无由我们列为公开目录价的套餐。PaperOffice 按页计费 Credits——基础版每页 2 欧分,高级版每页 6 欧分,Ultra 版每页 20 欧分;合作伙伴条件公开。

3

Infrrd: Datenresidenz

Infrrd 提供模型;PaperOffice 在防篡改的工作空间中交付对象。PaperOffice 运行其自己的欧盟服务器,并以防篡改的方式存储结果。

vs Infrrd

几分钟内集成

  1. 复制 llms-full.txt
    https://api.paperoffice.ai/latest/docs/llms-full.txt
  2. 粘贴到 Claude、Cursor 或您的代理中
  3. 说出您想构建的内容——代理将交付现成的集成。

或直接连接:Claude、Cursor和ChatGPT的MCP服务器 →

手动集成(Python)

Invoice-Extraktion

curl
curl -X POST "https://api.paperoffice.ai/latest/job/add/workflow" \ -H "Authorization: Bearer poai_xxx" \ -F "file=@./invoice.pdf" \ -F "model=premium" \ -F "idp_collection=invoice" # danach job_result pollen (job_id aus Response)
python
import requests api_token = "poai_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())

示例响应(已截断)

{ "status": "success", "job_id": "job_…", "result": { "fields": { "invoice_number": "…" } }
}

完整参数:llms-full.txt / Postman。

FAQ

PaperOffice是Infrrd的替代方案吗?

是——如果针对Infrrd不仅需要部分步骤,还需要在一个账户中完成捕获、理解、归档和操作。上述比较逐点展示了差异。

与Infrrd相比,PaperOffice的费用是多少?

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。对于Infrrd,此处未备案可靠的公开价目表——因此没有竞争对手的金额数据,仅包含计费模式(通常为按席位或按项目而非按页计费)。

Infrrd与PaperOffice的具体区别是什么?

Infrrd 主要解决本页面所述的核心作业。PaperOffice 将提取、归档(WORM)、权限、HITL 和 MCP 功能保留在同一文档中,并提供公开的每页定价表。

如何从Infrrd迁移到PaperOffice?

从Infrrd准备ZIP/Scan源库存,启动导入作业,然后通过REST和MCP执行工作流。无强制合作伙伴项目。llms-full.txt:导入与迁移。

与Infrrd相比,数据处理在哪里进行?

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追踪。Infrrd的数据驻留地请参阅供应商提供的信息。

从Infrrd切换是否需要合作伙伴项目?

Infrrd 的切换通常以 Token + 导入 API 为特征——自助服务而非强制项目。使用 llms-full.txt 速度最快。

更多比较

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获取令牌,查看定价,比较功能矩阵。

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