ParseJet

OCR API — Extraire le texte des images en une demande

Ajoutez la reconnaissance optique de caractères à votre application avec un seul appel HTTP. Envoyez un JPG, PNG, WebP ou PDF scanné à l'API OCR de ParseJet et obtenez un texte propre plus des métadonnées en tant que JSON — pas de Tesseract à compiler, pas de fichiers de modèle à gérer, pas de GPU. Gratuit pour commencer avec 300 demandes par mois ; essayez-le sur une image ici.

Déposez un fichier ici ou parcourir

Accepte les fichiers JPG,JPEG,PNG,GIF,WEBP,TIFF,BMP,PDF

Gratuit — 3 requêtes/jour, pas d'inscription. pour 300 crédits/mois gratuits.

Comment ça marche

1

Obtenez une clé API gratuite

Inscrivez-vous, créez une clé dans le tableau de bord et vous avez 300 demandes par mois. Aucune clé du tout vous donne 3 demandes par jour pour un test rapide.

2

POSTez l'image

Une demande multipart vers /v1/parse/image/ocr — ou /v1/parse/auto/file si vous envoyez aussi des PDFs et d'autres documents via le même chemin de code.

3

Utilisez le JSON

La réponse contient le texte, un titre, le type de source et des métadonnées telles que la taille de l'image, le nombre de lignes et un score de confiance moyen.

Fonctionnalités clés

Ce qui distingue ce ocr api.

Un point de terminaison, n'importe quelle langue

HTTP brut avec téléversement multipart : Python, JavaScript, Go, PHP, Ruby, Swift, curl dans une tâche cron — tout ce qui peut POSTer un fichier.

SDKs officiels

pip install parsejet ou npm install parsejet et appelez client.parse.ocr() — les tentatives, les erreurs et la dactylographie sont gérées pour vous.

20+ langues

Les scripts latins, le chinois et le japonais sont lus automatiquement ; passez language=ko, ru, ar, hi, th ou el pour le coréen, le cyrillique, l'arabe, le dévanagari, le thaï ou le grec.

PDFs scannés aussi

Envoyez un PDF à /v1/parse/auto/file et les pages uniquement image sont OCR'd automatiquement (jusqu'à 30 par demande), avec les numéros de page reconnus dans les métadonnées.

JSON prévisible

Chaque réponse a la même forme : text, title, source_type, metadata. La confiance est dans metadata.ocr_confidence pour que vous puissiez router les résultats à faible confiance vers un humain.

Modèles auto-hébergés, pas d'IA tierce

La reconnaissance s'exécute sur l'infrastructure de ParseJet avec des modèles PP-OCR open-source. Les images sont traitées en mémoire et non conservées — conformité plus simple que d'envoyer les documents des clients à une grande API vision cloud.

Cas d'utilisation

Scénarios courants où cet outil vous fait gagner du temps.

Capture de reçus et factures

Lisez les totaux, les dates et les noms de vendeurs à partir de photos téléversées par les utilisateurs, puis validez-les dans votre propre code.

Modération et recherche de captures d'écran

Extrayez le texte des images soumises par les utilisateurs pour qu'il puisse être recherché, filtré ou vérifié contre les règles.

Ingestion de documents pour RAG

OCR les pages scannées et les images aux côtés des PDFs et DOCX via une API avant la segmentation et l'intégration.

Backends d'application mobile

Gardez l'application petite : envoyez la photo à l'API au lieu d'expédier un modèle OCR sur l'appareil.

Remplacer Tesseract dans les environnements serverless

Pas de binaires natifs ni de packs de langue à regrouper dans les fonctions Lambda, Vercel ou Cloudflare — juste un appel HTTP.

Automatiser avec l'API

Utilisez le même outil de manière programmatique. Fonctionne avec n'importe quel langage — juste du HTTP.

Python
# 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])
JavaScript / Node
// 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();
cURL
# 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 }
# }

Vous voulez automatiser cela ?

L'API ParseJet vous offre la même puissance d'analyse via un seul point de terminaison HTTP. Pas de ffmpeg, poppler ou tesseract — juste un appel API.

curl -X POST https://api.parsejet.com/v1/parse/auto/url \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"url":"https://example.com"}'
Lire la documentation API

Questions fréquentes

Y a-t-il une API OCR gratuite ?

Oui. Sans aucune clé, vous pouvez faire 3 demandes par jour, ce qui est suffisant pour tester. Un compte gratuit vous donne une clé API avec 300 crédits par mois (une image = un crédit). Les plans payants commencent à 19 $/mois pour des limites plus élevées et des fichiers plus volumineux.

Comment utiliser l'API OCR en Python ?

POSTez l'image en tant que données de formulaire multipart vers /v1/parse/image/ocr avec votre clé dans l'en-tête Authorization — trois lignes avec httpx ou requests, indiquées ci-dessus. Le texte est dans le champ "text" de la réponse JSON. Le paquet parsejet sur PyPI enveloppe le même appel avec des tentatives et des résultats dactylographiés.

Quelle est sa précision ?

L'API utilise les modèles de reconnaissance PP-OCR, la même famille qui alimente de nombreux systèmes OCR en production. Le texte imprimé, les captures d'écran et les scans propres reviennent avec une très haute précision ; chaque réponse porte un score de confiance moyen que vous pouvez seuiller. L'écriture manuscrite et les photos floues marquent plus bas.

Quelles langues sont prises en charge ?

L'anglais et toutes les langues à caractères latins, le chinois simplifié et traditionnel et le japonais ne nécessitent aucun paramètre. Envoyez language=ko, ru (ou uk, bg…), ar (ou fa, ur), hi, th ou el pour le coréen, le cyrillique, l'arabe, le dévanagari, le thaï ou le grec.

Quelles sont les limites ?

Images jusqu'à 20 Mo, PDFs jusqu'à 200 Mo sur les plans payants (2 Mo sans clé, 5 Mo sur le compte gratuit). Les demandes par minute dépendent du plan. Un PDF scanné reconnaît jusqu'à 30 pages image par demande.

Stockez-vous mes images ?

Non. Les fichiers sont traités en mémoire sur les serveurs de ParseJet avec des modèles open-source et supprimés lorsque la réponse est envoyée. Ils ne sont pas transférés à aucun fournisseur IA tiers et non utilisés pour la formation.

En quoi est-ce différent de Tesseract ?

Tesseract est gratuit à exécuter vous-même mais vous possédez les binaires, les packs de langue, le prétraitement d'image et l'ajustement de la précision — et il a du mal avec les photos et le texte CJK. L'API de ParseJet vous donne un OCR d'apprentissage profond moderne derrière un seul appel HTTP, avec la même forme JSON que tous les autres analyseurs de ParseJet.

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