ParseJet

OCR API — 画像からテキスト抽出を 1 呼び出しで

1 つの HTTP 呼び出しでアプリに光学文字認識を追加します。JPG、PNG、WebP、またはスキャン PDF を ParseJet OCR API に送信して、JSON でクリーンなテキストとメタデータを取得します — Tesseract をコンパイルする必要なし、モデルファイルを管理する必要なし、GPU なし。300 リクエスト/月で無料で開始;ここで画像でテストしてください。

ここにファイルをドロップするか、 参照

JPG,JPEG,PNG,GIF,WEBP,TIFF,BMP,PDFファイルを受け付けます

無料 — 1日3リクエスト、登録不要。 して月300クレジットを無料で。

仕組み

1

無料 API キーを取得

サインアップして、ダッシュボードでキーを作成すれば、月 300 リクエスト。キーなしでも 1 日 3 リクエストで素早いテストができます。

2

画像を POST

1 つのマルチパートリクエスト /v1/parse/image/ocr へ — または /v1/parse/auto/file を使用して PDF や他のドキュメントも同じコードパスで送信できます。

3

JSON を使用

レスポンスはテキスト、タイトル、ソースタイプ、画像サイズ、行数、平均信頼度スコアなどのメタデータを持ちます。

主な機能

このocr apiが際立つ理由。

1 つのエンドポイント、任意の言語

プレーン HTTP とマルチパートアップロード:Python、JavaScript、Go、PHP、Ruby、Swift、cron の curl — ファイルを POST できる何でも。

公式 SDK

pip install parsejet または npm install parsejet で client.parse.ocr() を呼び出し — リトライ、エラー、型指定はあなたのために処理されます。

20 以上の言語

ラテン文字、中国語、日本語は自動で読まれます。language=ko、ru、ar、hi、th、または el を渡して、韓国語、キリル文字、アラビア語、デーヴァナーガリー、タイ語、ギリシャ語を読んでください。

スキャン PDF も

PDF を /v1/parse/auto/file に送信して、画像のみのページは自動的に OCR されます(1 回のリクエストで最大 30)。メタデータに認識ページ番号が含まれます。

予測可能な JSON

すべてのレスポンスは同じ形:テキスト、タイトル、source_type、メタデータ。信頼度は metadata.ocr_confidence にあり、低信頼度の結果を人間にルーティングできます。

自己ホスト型モデル、第三者 AI なし

認識は ParseJet インフラで実行され、オープンソース PP-OCR モデルを使用。画像はメモリで処理され、保存されません — 大型クラウド ビジョン API に顧客文書を送信するより簡単なコンプライアンス。

ユースケース

このツールが時間を節約する一般的なシナリオ。

領収書と請求書キャプチャ

ユーザーがアップロードした写真から合計、日付、ベンダー名を読み取り、独自のコードで検証します。

スクリーンショット検査と検索

ユーザー提出の画像からテキストを抽出して、検索、フィルタリング、ルール チェックができます。

RAG のドキュメント取り込み

スキャンページとチャンク化・埋め込み前に、PDF や DOCX と一緒に、1 つの API で画像を OCR します。

モバイルアプリバックエンド

アプリを小さく保つ:デバイス上 OCR モデルを送信する代わりに、写真を API に送信してください。

サーバーレスで Tesseract を置き換え

Lambda、Vercel、Cloudflare 関数にネイティブバイナリまたは言語パックをバンドルする必要なし — HTTP 呼び出しだけです。

APIで自動化

同じツールをプログラムで使用。HTTPのみで、あらゆる言語で動作します。

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 }
# }

自動化をお求めですか?

ParseJet APIは、単一のHTTPエンドポイントで同じ解析機能を提供します。ffmpeg、poppler、tesseractは不要。APIコール一つだけです。

curl -X POST https://api.parsejet.com/v1/parse/auto/url \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"url":"https://example.com"}'
APIドキュメントを読む

よくある質問

無料 OCR API はありますか?

はい。キーなしで 1 日 3 リクエスト、テストに十分です。無料アカウントは月 300 クレジット付き API キー(画像 1 個 = 1 クレジット)。有料プランは月額 19 ドルからで、高いリミットと大きなファイル対応。

Python で OCR API を使用するにはどうしますか?

multipart フォームデータとして画像を /v1/parse/image/ocr に POST して、ヘッダーに Authorization でキー — httpx または requests で 3 行。テキストは JSON レスポンスの「text」フィールド。PyPI の parsejet パッケージは同じ呼び出しをリトライと型指定で包みます。

精度はどれくらいですか?

API は PP-OCR 認識モデルを使用。多くの本番 OCR システムの家族で同じもの。印刷テキスト、スクリーンショット、クリーンスキャンは非常に高い精度。すべてのレスポンスは平均信頼度スコアを持ち、しきい値処理できます。手書きと曇った写真は低スコア。

どの言語がサポートされていますか?

英語とすべてのラテン文字言語、簡体字と繁体字中国語、日本語はパラメータ不要。language=ko、ru(または uk、bg…)、ar(または fa、ur)、hi、th、el を送信して、韓国語、キリル文字、アラビア語、デーヴァナーガリー、タイ語、ギリシャ語に対応。

制限は何ですか?

画像は最大 20 MB、有料プランで PDF は最大 200 MB(キーなし 2 MB、無料アカウント 5 MB)。リクエスト/分はプランで異なります。スキャン PDF は 1 回のリクエストで最大 30 画像ページを認識します。

画像を保存しますか?

いいえ。ファイルはメモリで ParseJet サーバーで処理され、オープンソースモデルで削除。第三者 AI プロバイダーに転送されず、訓練に使用されません。

これは Tesseract とどう違いますか?

Tesseract は自分で実行するなら無料ですが、バイナリ、言語パック、画像前処理、精度チューニングを自分で所有します — CJK テキストと写真で苦戦します。ParseJet API は HTTP 呼び出し 1 つで最新のディープラーニング OCR を提供し、すべての ParseJet パーサーと同じ JSON 形。

無料でテキスト抽出を始める

サインアップ不要。数秒で最初のファイルを解析。

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