W dzisiejszym świecie, w którym ilość danych w dokumentach rośnie lawinowo, tradycyjny OCR (Optical Character Recognition – optyczne rozpoznawanie tekstu) ustępuje miejsca zaawansowanym systemom IDP (Intelligent Document Processing).
Systemy te, wzbogacone o sztuczną inteligencję (AI), nie tylko odczytują tekst na obrazach, ale także rozumieją jego kontekst, strukturę oraz relacje danych w dokumencie. Dzięki temu nowoczesne platformy OCR potrafią zautomatyzować pracę z dokumentami – samodzielnie odczytują np. faktury czy formularze i wyodrębniają z nich kluczowe informacje (kwoty, daty, numery), a nawet kategoryzują dokumenty według typu.
W tym artykule przedstawiamy Top 5 najbardziej innowacyjnych modeli OCR/IDP na rok 2025. W zestawieniu uwzględniliśmy nowatorskie podejścia oparte na dużych modelach AI (np. Mistral OCR, DeepSeek OCR) oraz zaawansowane usługi chmurowe od gigantów technologicznych (Google Document AI, Azure AI Document Intelligence, Amazon Textract). Każde z tych rozwiązań oferuje nieco inne spojrzenie na inteligentne przetwarzanie dokumentów.
Zestawienie porównawcze Top 5 modeli OCR/IDP
Poniższa tabela porównuje pięć czołowych modeli pod kątem dostawcy, kluczowych funkcji AI oraz orientacyjnego kosztu podstawowego OCR (czyli samego odczytu tekstu) za 1000 stron.
| Model OCR/IDP | Dostawca | Kluczowe funkcje AI | Podstawowy koszt OCR (za 1000 stron) | Model rozliczeń |
|---|---|---|---|---|
| 1. Mistral OCR | Mistral AI | OCR zasilany LLM; bardzo wysoka dokładność; obsługa wielu języków; multimodalność (tekst + obraz). | ~1.00 USD | Za stronę (per-page) |
| 2. Google Document AI | Google Cloud | Gotowe „procesory” do ekstrakcji danych (formularze, faktury); klasyfikacja dokumentów; zaawansowana analiza układu strony. | ~1.50 USD (Enterprise OCR) | Za stronę lub dokument |
| 3. Azure AI Document Intelligence | Microsoft Azure | Wbudowane i własne modele (Form Recognizer); analiza układu; ekstrakcja tabel i pól; elementy AI generatywnej. | ~1.50 USD (Read OCR) | Za stronę (zależnie od funkcji) |
| 4. Amazon Textract | Amazon Web Services (AWS) | Ekstrakcja formularzy i tabel; zapytania do dokumentu (Queries); analiza dowolnych dokumentów. | ~1.50 USD (Detect Document Text) | Za stronę (zależnie od funkcji) |
| 5. DeepSeek OCR | DeepSeek | Hybrydowe podejście (wizja + język); kompresja obrazu ~10x; tokeny wizyjne dla LLM. | brak danych | Pay-as-you-go (za tokeny) |
Szczegółowa analiza i porównanie modeli OCR z AI
Przyjrzyjmy się kluczowym aspektom tych rozwiązań i sprawdźmy, które z nich w czym się wyróżnia.
1. Dostęp do API i integracja
Wszystkie wymienione platformy oferują pełny dostęp do API, co pozwala włączyć ich funkcje do własnych aplikacji i procesów biznesowych. Różnice tkwią przede wszystkim w łatwości integracji oraz dostępnych narzędziach.
Google Document AI, Azure AI Document Intelligence, Amazon Textract
Google Cloud, Microsoft Azure i Amazon Web Services oferują dojrzałe biblioteki i narzędzia, ściśle powiązane z ich ekosystemami chmurowymi. Dzięki temu firmy korzystające już z Google Cloud, Azure lub AWS mogą najszybciej wdrożyć OCR w swoich systemach, korzystając z:
- gotowych SDK dla popularnych języków programowania,
- integracji z usługami serwerless (Cloud Functions, Azure Functions, Lambda),
- łatwego łączenia z bazami danych, kolejkami i narzędziami analitycznymi.
Mistral OCR i DeepSeek OCR
Mistral i DeepSeek to nowsi gracze, których API jest bardzo proste i ukierunkowane na OCR oraz analizę dokumentów. Brak rozbudowanej „otoczki” chmurowej oznacza, że:
- łatwiej wdrożysz te modele w środowiskach wielochmurowych lub on-premise,
- zyskujesz większą elastyczność, gdy nie chcesz przywiązywać się do jednego dostawcy chmury,
- możesz lepiej kontrolować koszty i przepływ danych w swoim środowisku IT.
2. Funkcje AI i zaawansowana ekstrakcja danych (IDP)
Wszystkie te systemy oferują coś więcej niż zwykłe rozpoznawanie tekstu – to narzędzia Intelligent Document Processing, choć realizowane różnymi metodami.
Google Document AI, Azure AI Document Intelligence, Amazon Textract
Te platformy są rozbudowanymi systemami IDP. Poza odczytem tekstu oferują automatyczną ekstrakcję konkretnych danych z dokumentów. Przykładowo:
- z faktury odczytają numer dokumentu, datę, kwotę brutto/netto, NIP,
- z dokumentów tożsamości wyciągną imię, nazwisko, datę ważności,
- z formularza odczytają wypełnione pola i zapiszą je w ustrukturyzowanej formie.
AWS Textract pozwala też zadawać zapytania do dokumentu (Queries), aby od razu uzyskać konkretną odpowiedź, np.: „Jaka jest suma na fakturze?”.
Siłą tych rozwiązań jest:
- bogaty zestaw gotowych modeli do typowych dokumentów,
- możliwość trenowania własnych modeli pod specyficzne potrzeby,
- głęboka integracja z innymi usługami chmurowymi.
Mistral OCR – LLM, które „rozumie” dokument
Mistral OCR wykorzystuje duży model językowy (LLM) do „czytania” i rozumienia dokumentu jako całości. Dzięki temu świetnie radzi sobie z:
- skomplikowanymi, nieustrukturyzowanymi dokumentami (np. długie umowy, artykuły),
- tekstami, w których kluczowy jest szerszy kontekst, a nie tylko pojedyncze pola,
- obsługą wielu języków – w tym polskiego.
Model jest także multimodalny – rozpoznaje nie tylko tekst, ale i elementy układu strony (tabele, listy, obrazy), co ułatwia pracę z raportami, prezentacjami czy skanami o nietypowym layoucie.
DeepSeek OCR – innowacyjne podejście oparte na tokenach wizyjnych
DeepSeek OCR prezentuje innowacyjne podejście: łączy modele wizji (np. Segment Anything, CLIP) z modelem językowym. Dokument jest kompresowany do tzw. tokenów wizyjnych – nawet 10-krotnie mniejszej reprezentacji – które następnie przetwarza LLM.
Dzięki temu:
- analiza dużych i złożonych dokumentów może być szybsza i tańsza,
- zachowywane są istotne informacje o strukturze strony,
- łatwiej skalować przetwarzanie tysięcy stron przy zachowaniu jakości wyników.
3. Cennik – podstawowy OCR (sam odczyt tekstu)
Porównanie podstawowych kosztów OCR (samego odczytu tekstu) ujawnia duże różnice, zwłaszcza dla modeli wykorzystujących LLM.
| Model | Cena za 1000 stron (OCR) | Uwagi |
|---|---|---|
| Mistral OCR | ~1.00 USD | Najniższa cena za czysty OCR. |
| Google Document AI | ~1.50 USD | Standardowa stawka rynkowa. |
| Azure AI Document Intelligence | ~1.50 USD | Zbliżona do Google. |
| Amazon Textract | ~1.50 USD | Podobna do pozostałych dostawców. |
| DeepSeek OCR | brak danych | Płatność za tokeny (brak prostego przelicznika na stronę). |
Mistral OCR wypada tu zdecydowanie najkorzystniej – około 1 USD za 1000 stron to nawet kilkukrotnie taniej niż ~1,5 USD u pozostałych dostawców. W przypadku DeepSeek OCR brak oficjalnej stawki „za stronę”, bo opłata zależy od zużytych tokenów. Dzięki kompresji danych podejście DeepSeek może jednak okazać się oszczędne przy bardzo obszernych dokumentach.
4. Cennik – zaawansowana ekstrakcja danych (IDP)
Koszt automatycznego wyciągania informacji z dokumentów (pól, tabel itp.) jest wyższy i różni się w zależności od dostawcy oraz typu procesora/algorytmu.
- Google Document AI: parser formularzy ok. 30 USD / 1000 stron; parser faktur ok. 10 USD / 1000 stron.
- Azure AI Document Intelligence: własny model ok. 30 USD / 1000 stron; model faktury ok. 10 USD / 1000 stron.
- Amazon Textract: analiza formularzy ok. 50 USD / 1000 stron.
W praktyce oznacza to, że precyzyjna ekstrakcja danych (IDP) jest droższa niż sam OCR, ale pozwala zaoszczędzić ogromną ilość czasu na ręcznym przepisywaniu danych i kontrolach jakości.
Podsumowanie i rekomendacje – który model OCR/IDP wybrać?
Każde z prezentowanych rozwiązań ma swoje mocne strony. Podsumujmy najważniejsze rekomendacje:
Najtańsze rozwiązanie do podstawowego OCR
Mistral OCR (~1 USD za 1000 stron) to obecnie najkorzystniejszy wybór, gdy potrzebujesz szybkiego i dokładnego odczytu dużej ilości tekstu przy minimalnym budżecie. Sprawdza się świetnie tam, gdzie najważniejszy jest koszt per strona.
Najlepsze do zaawansowanej ekstrakcji danych (IDP)
Jeśli zależy Ci na automatycznym wyciąganiu konkretnych informacji z dokumentów, najlepszym wyborem będą: Google Document AI lub Azure AI Document Intelligence. Te platformy oferują:
- najszybszy start dzięki gotowym procesorom,
- dużą liczbę szablonów dla typowych dokumentów,
- możliwość trenowania modeli pod potrzeby konkretnej branży.
Najlepsze rozwiązanie w ekosystemie Twojej chmury
Jeśli Twoja firma korzysta głównie z jednej chmury, wybierz jej natywne narzędzie OCR:
- Google Document AI – dla środowisk opartych na GCP,
- Azure AI Document Intelligence – dla projektów w Azure,
- Amazon Textract – dla systemów zbudowanych w AWS.
Zapewni to najłatwiejszą integrację i pełną kompatybilność z innymi usługami w danym ekosystemie (bazy danych, kolejki, narzędzia analityczne, serwerless).
Najbardziej innowacyjne podejście: Mistral OCR i DeepSeek OCR
Mistral OCR i DeepSeek OCR reprezentują nową generację AI w obszarze OCR. Mistral już imponuje skutecznością i wielojęzycznością, a DeepSeek eksperymentuje z przełomową technologią tokenów wizyjnych.
Warto rozważyć je szczególnie przy:
- trudnych, nietypowych dokumentach,
- projektach wymagających dużej elastyczności architektury (multi-cloud, on-premise),
- eksperymentach z generatywnym AI nad dokumentami (streszczenia, Q&A, klasyfikacja).
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
Czym różni się OCR od inteligentnego przetwarzania dokumentów (IDP)?
OCR zamienia zeskanowany dokument na zwykły tekst, natomiast IDP (Intelligent Document Processing) dodatkowo wykorzystuje AI, by ten tekst zrozumieć i wyciągnąć z niego potrzebne informacje. Mówiąc prościej, IDP to jakby OCR wzbogacony o „inteligentnego asystenta”, który rozumie znaczenie danych na dokumencie i potrafi je automatycznie wydobyć, posegregować i przekazać dalej do systemów biznesowych.
Czy te rozwiązania radzą sobie z językiem polskim?
Tak, większość z tych modeli obsługuje język polski. Google Document AI i Azure bez problemu odczytują dokumenty po polsku. Mistral OCR jest wielojęzyczny, więc również dobrze radzi sobie z polskim tekstem. Amazon Textract oficjalnie wspiera tylko wybrane języki (m.in. angielski, niemiecki, hiszpański), więc z polskim może mieć trudności. DeepSeek OCR jako nowe podejście prawdopodobnie obsłuży wiele języków, ale w praktyce do dokumentów po polsku najczęściej wybiera się dziś Google Document AI, Azure AI Document Intelligence albo Mistral OCR.
Czy chmurowe usługi OCR są bezpieczne dla moich danych?
Tak. Renomowani dostawcy (Google, Microsoft, Amazon) stosują zaawansowane zabezpieczenia – dane przesyłane do ich usług OCR są szyfrowane, a same platformy spełniają rygorystyczne standardy bezpieczeństwa i prywatności. Dokumenty nie są przechowywane dłużej, niż jest to konieczne do analizy. Jeśli Twoja firma ma specjalne wymagania (np. wymogi RODO lub polityki wewnętrzne), możesz rozważyć wdrożenie rozwiązania lokalnie – np. Mistral OCR na własnych serwerach lub konteneryzowaną wersję narzędzia w Azure – aby zachować pełną kontrolę nad przetwarzanymi danymi.
