7 家文档解析 API 实测 11 份 PDF:没有全能赢家
latentnoise_ · reddit · 2026-09-21
作者厌倦了只比价钱的文档解析评测，用 11 份真实文档（发票、拍照收据、合同、法语银行流水、噪点扫描表单、手写支票、医疗 EOB，共 35 页）对 7 家解析 API 实测：相同 PDF、相同 JSON schema、相同指令、相同超时与默认模式，共 119 次调用，总成本仅 $9.67。
主要成绩：
- Claude：字段准确率最高 0.991，0 幻觉，延迟 6.4s
- GPT：准确率 0.982，单个正确字段成本最低
- Extend：唯一达到行级 F1 1.00，零漏行，但倾向把实际有值的字段返回 null
- Mistral OCR：最快（4.2s 中位延迟），但准确率最低 0.884 且有 3 次幻觉
- Textract：有空字段乱抓值的问题，且搭建最费劲（需重建文档结构+额外 LLM 步骤）
- LlamaExtract：找对数字但填错字段
- GPT 被收据上手写字迹骗过，误认为商户名
意外发现：公开数据集 SROIE 和 FUNSD 的标注本身有错，作者只能手工核对 PDF。结论：单看准确率没意义，生产环境应综合错误值、漏值、漏行、延迟和成本来选型。
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