OCR API — Extrae texto de imágenes con una sola petición
Agrega reconocimiento óptico de caracteres a tu app con una llamada HTTP. Envía una imagen JPG, PNG, WebP o PDF escaneado al OCR API de ParseJet y obtén texto limpio más metadatos como JSON — sin Tesseract para compilar, sin archivos de modelo para gestionar, sin GPU. Gratis para comenzar con 300 solicitudes al mes; pruébalo en una imagen aquí.
Suelta un archivo aquí o explorar
Acepta archivos JPG,JPEG,PNG,GIF,WEBP,TIFF,BMP,PDF
Gratis — 3 solicitudes/día, sin registro. para 300 créditos/mes gratis.
Cómo funciona
Obtén una clave API gratuita
Regístrate, crea una clave en el panel y tienes 300 solicitudes al mes. Sin clave tienes 3 solicitudes al día para una prueba rápida.
POST la imagen
Una solicitud multiparte a /v1/parse/image/ocr — o /v1/parse/auto/file si también envías PDFs y otros documentos a través del mismo camino de código.
Usa el JSON
La respuesta tiene el texto, un título, el tipo de fuente y metadatos como tamaño de imagen, conteo de líneas y una puntuación de confianza promedio.
Características principales
Lo que hace que este ocr api destaque.
Un endpoint, cualquier idioma
HTTP plano con carga multiparte: Python, JavaScript, Go, PHP, Ruby, Swift, curl en un cron — cualquier cosa que pueda POST un archivo.
SDKs oficiales
pip install parsejet o npm install parsejet y llama a client.parse.ocr() — reintentos, errores y tipado manejados por ti.
20+ idiomas
Scripts latinos, chino y japonés se leen automáticamente; pasa language=ko, ru, ar, hi, th o el para coreano, cirílico, árabe, devanagari, tailandés o griego.
PDFs escaneados también
Envía un PDF a /v1/parse/auto/file y las páginas de solo imagen se OCR automáticamente (hasta 30 por solicitud), con los números de página reconocidos en los metadatos.
JSON predecible
Cada respuesta tiene la misma forma: texto, título, source_type, metadatos. La confianza está en metadata.ocr_confidence para que puedas enrutar resultados de baja confianza a un humano.
Modelos auto-alojados, sin IA de terceros
El reconocimiento se ejecuta en infraestructura de ParseJet con modelos PP-OCR de código abierto. Las imágenes se procesan en memoria y no se retienen — cumplimiento más simple que enviar documentos de clientes a una API de visión en la nube grande.
Casos de uso
Escenarios comunes donde esta herramienta te ahorra tiempo.
Captura de recibos e facturas
Lee totales, fechas y nombres de vendedores de fotos cargadas por usuarios, luego valídalos en tu propio código.
Moderación y búsqueda de capturas
Extrae el texto de imágenes enviadas por usuarios para que pueda buscarse, filtrarse o verificarse contra reglas.
Ingestión de documentos para RAG
OCR páginas escaneadas e imágenes junto con PDFs y DOCX a través de una API antes de fragmentar e incrustar.
Backends de app móvil
Mantén la app pequeña: envía la foto a la API en lugar de enviar un modelo OCR en el dispositivo.
Reemplazando Tesseract en serverless
Sin binarios nativos o paquetes de idioma para agrupar en Lambda, Vercel o funciones Cloudflare — solo una llamada HTTP.
Automatiza con la API
Usa la misma herramienta de forma programática. Funciona con cualquier lenguaje — solo HTTP.
# pip install httpx
import httpx
resp = httpx.post(
"https://api.parsejet.com/v1/parse/image/ocr",
headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},
files={"file": open("receipt.jpg", "rb")},
data={"language": "en"}, # optional hint: ko, ru, ar, hi, th, el ...
timeout=60,
)
resp.raise_for_status()
result = resp.json()
print(result["text"])
if result["metadata"]["ocr_confidence"] < 0.8:
print("low confidence — send for manual review")
# Batch a folder of scans
from pathlib import Path
for img in Path("scans").glob("*.png"):
r = httpx.post(
"https://api.parsejet.com/v1/parse/image/ocr",
headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},
files={"file": (img.name, img.read_bytes(), "image/png")},
)
print(img.name, r.json()["text"][:80]) // npm install parsejet
import { ParseJet } from "parsejet";
import { readFile } from "node:fs/promises";
const client = new ParseJet({ apiKey: process.env.PARSEJET_API_KEY });
const image = await readFile("receipt.jpg");
const result = await client.parse.ocr(image, "receipt.jpg");
console.log(result.text);
// Or plain fetch, in any runtime:
const form = new FormData();
form.append("file", new Blob([image]), "receipt.jpg");
const res = await fetch("https://api.parsejet.com/v1/parse/image/ocr", {
method: "POST",
headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.PARSEJET_API_KEY}` },
body: form,
});
const { text, metadata } = await res.json(); # No API key: 3 requests/day for testing curl -X POST https://api.parsejet.com/v1/parse/image/ocr \ -F "[email protected]" # With a key (300 free requests/month), Korean text curl -X POST https://api.parsejet.com/v1/parse/image/ocr \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -F "[email protected]" -F "language=ko" # Response # { # "text": "...", # "title": "menu", # "source_type": "image_ocr", # "metadata": { "width": 1280, "height": 960, "ocr_lines": 14, "ocr_confidence": 0.96 } # }
¿Quieres automatizar esto?
ParseJet API te ofrece el mismo poder de análisis a través de un único endpoint HTTP. Sin ffmpeg, sin poppler, sin tesseract — solo una llamada a la API.
Preguntas frecuentes
¿Hay una API OCR gratuita?
Sí. Sin ninguna clave puedes hacer 3 solicitudes al día, lo que es suficiente para probar. Una cuenta gratuita te da una clave API con 300 créditos al mes (una imagen = un crédito). Los planes de pago comienzan en $19/mes para límites más altos y archivos más grandes.
¿Cómo uso la OCR API en Python?
POST la imagen como datos de formulario multiparte a /v1/parse/image/ocr con tu clave en el encabezado Authorization — tres líneas con httpx o requests, mostradas arriba. El texto está en el campo "text" de la respuesta JSON. El paquete parsejet en PyPI envuelve la misma llamada con reintentos y resultados tipados.
¿Qué tan preciso es?
La API usa modelos de reconocimiento PP-OCR, la misma familia que impulsa muchos sistemas OCR de producción. El texto impreso, las capturas y los escaneos limpios vuelven con precisión muy alta; cada respuesta lleva una puntuación de confianza promedio que puedes usar para filtrar. La escritura a mano y las fotos borrosas puntúan más bajo.
¿Qué idiomas se soportan?
Inglés y todos los idiomas de alfabeto latino, chino simplificado y tradicional, y japonés no necesitan parámetro. Envía language=ko, ru (o uk, bg…), ar (o fa, ur), hi, th o el para coreano, cirílico, árabe, devanagari, tailandés o griego.
¿Cuáles son los límites?
Imágenes hasta 20 MB, PDFs hasta 200 MB en planes de pago (2 MB sin clave, 5 MB en la cuenta gratuita). Las solicitudes por minuto dependen del plan. Un PDF escaneado reconoce hasta 30 páginas de imagen por solicitud.
¿Almacenan mis imágenes?
No. Los archivos se procesan en memoria en servidores de ParseJet con modelos de código abierto y se descartan cuando se envía la respuesta. No se reenvían a ningún proveedor de IA de terceros y no se usan para entrenamiento.
¿Cómo es diferente de Tesseract?
Tesseract es gratis para ejecutar tú mismo pero posees los binarios, paquetes de idioma, preprocesamiento de imagen y ajuste de precisión — y tiene dificultades con fotos y texto CJK. La API de ParseJet te da OCR de aprendizaje profundo moderno detrás de una llamada HTTP, con la misma forma JSON que todos los otros analizadores de ParseJet.
Herramientas relacionadas
Image to Text — Free OCR (Optical Character Recognition)
Convert image to text online for free. OCR reads JPG, PNG, WebP and photos in 20+ languages and returns copy-ready text — no signup. API for developers too.
PDF OCR — Text Recognition for Scanned PDFs
Free online PDF OCR. Upload a scanned PDF and get its text — pages without a text layer are recognized automatically, in 20+ languages. No signup, API available.
PDF Parser
Parse PDF files to extract text, metadata, and structure. Free online tool and developer API. A modern alternative to pdf-parse and pdfplumber.
Image to Markdown Converter
Convert an image to Markdown online for free. OCR screenshots and photos of documents into structured Markdown text — or automate it via the API.
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