OCR API — estrai testo da immagini con una sola richiesta
Aggiungi il riconoscimento ottico dei caratteri alla tua app con una chiamata HTTP. Invia un JPG, PNG, WebP o PDF scansionato all'API OCR ParseJet e ricevi testo pulito più metadati indietro come JSON — nessun Tesseract da compilare, nessun file di modello da gestire, nessuna GPU. Gratis per iniziare con 300 richieste al mese; provalo su un'immagine qui.
Trascina un file qui o sfoglia
Accetta file JPG,JPEG,PNG,GIF,WEBP,TIFF,BMP,PDF
Gratuito — 3 richieste/giorno, nessuna registrazione. per 300 crediti/mese gratuiti.
Come funziona
Ottieni una chiave API gratuita
Iscriviti, crea una chiave nel dashboard, e hai 300 richieste al mese. Nessuna chiave per niente ti dà 3 richieste al giorno per un test veloce.
POST l'immagine
Una richiesta multipart a /v1/parse/image/ocr — o /v1/parse/auto/file se invii anche PDF e altri documenti attraverso lo stesso percorso di codice.
Usa il JSON
La risposta ha il testo, un titolo, il tipo di fonte e metadati come dimensione immagine, numero di righe e un punteggio di confidenza medio.
Funzionalità principali
Cosa rende questo ocr api unico.
Un endpoint, qualsiasi lingua
HTTP semplice con upload multipart: Python, JavaScript, Go, PHP, Ruby, Swift, curl in un cron job — qualsiasi cosa che possa POST un file.
SDK ufficiali
pip install parsejet o npm install parsejet e chiama client.parse.ocr() — tentativi, errori e typing gestiti per te.
20+ lingue
Gli script latini, il cinese e il giapponese vengono letti automaticamente; passa language=ko, ru, ar, hi, th o el per coreano, cirillico, arabo, devanagari, thai o greco.
Anche PDF scansionati
Invia un PDF a /v1/parse/auto/file e le pagine di sola immagine vengono OCR'd automaticamente (fino a 30 per richiesta), con i numeri di pagina riconosciuti nei metadati.
JSON prevedibile
Ogni risposta ha la stessa forma: testo, titolo, tipo_fonte, metadati. La confidenza è nei metadati.ocr_confidence quindi puoi instradare i risultati a bassa confidenza a un umano.
Modelli self-hosted, nessun AI di terze parti
Il riconoscimento gira su infrastruttura ParseJet con modelli PP-OCR open-source. Le immagini vengono elaborate in memoria e non conservate — conformità più semplice rispetto all'invio di documenti clienti a un'API di visione cloud grande.
Casi d'uso
Scenari comuni in cui questo strumento ti fa risparmiare tempo.
Cattura ricevute e fatture
Leggi totali, date e nomi di fornitori da foto caricate dagli utenti, poi convalidali nel tuo codice.
Moderazione e ricerca di screenshot
Estrai il testo da immagini inviate dagli utenti così può essere cercato, filtrato o controllato rispetto alle regole.
Acquisizione di documenti per RAG
OCR pagine scansionate e immagini insieme a PDF e DOCX attraverso un'API prima di chunking e embedding.
Backend di app mobile
Mantieni l'app piccola: invia la foto all'API invece di spedire un modello OCR on-device.
Sostituzione di Tesseract in serverless
Nessun binario nativo o language pack da raggruppare in Lambda, Vercel o funzioni Cloudflare — solo una chiamata HTTP.
Automatizza con l'API
Usa lo stesso strumento in modo programmatico. Funziona con qualsiasi linguaggio — basta 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 } # }
Vuoi automatizzare questo processo?
L'API ParseJet ti offre la stessa potenza di analisi tramite un singolo endpoint HTTP. Niente ffmpeg, poppler o tesseract — basta una sola chiamata API.
Domande frequenti
C'è un'API OCR gratuita?
Sì. Senza alcuna chiave puoi fare 3 richieste al giorno, abbastanza per testare. Un account gratuito ti dà una chiave API con 300 crediti al mese (un'immagine = un credito). I piani a pagamento partono da $19/mese per limiti più alti e file più grandi.
Come uso l'API OCR in Python?
POST l'immagine come dati di forma multipart a /v1/parse/image/ocr con la tua chiave nell'header Authorization — tre righe con httpx o requests, mostrate sopra. Il testo è nel campo "text" della risposta JSON. Il pacchetto parsejet su PyPI avvolge la stessa chiamata con tentativi e risultati tipizzati.
Quanto è accurato?
L'API usa modelli di riconoscimento PP-OCR, la stessa famiglia che alimenta molti sistemi OCR di produzione. Il testo stampato, gli screenshot e le scansioni pulite vengono restituiti con accuratezza molto alta; ogni risposta porta un punteggio di confidenza medio che puoi scegliere di utilizzare. La scrittura a mano e le foto sfocate ottengono punteggi inferiori.
Quali lingue sono supportate?
L'inglese e tutte le lingue con alfabeto latino, cinese semplificato e tradizionale e il giapponese non hanno bisogno di parametri. Invia language=ko, ru (o uk, bg…), ar (o fa, ur), hi, th o el per coreano, cirillico, arabo, devanagari, thai o greco.
Quali sono i limiti?
Immagini fino a 20 MB, PDF fino a 200 MB sui piani a pagamento (2 MB senza chiave, 5 MB nell'account gratuito). Le richieste al minuto dipendono dal piano. Un PDF scansionato riconosce fino a 30 pagine immagine per richiesta.
Conservi le mie immagini?
No. I file vengono elaborati in memoria su server ParseJet con modelli open-source e scartati quando viene inviata la risposta. Non vengono inoltrati a nessun provider AI di terze parti e non vengono usati per l'addestramento.
In che cosa è diverso da Tesseract?
Tesseract è gratis da eseguire tu stesso ma possiedi i binari, i language pack, la pre-elaborazione dell'immagine e l'ottimizzazione dell'accuratezza — e ha difficoltà con le foto e il testo CJK. L'API ParseJet ti dà OCR di deep learning moderno dietro una chiamata HTTP, con la stessa forma JSON di ogni altro parser ParseJet.
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