OCR API — extrair texto de imagens com uma única requisição
Adicione reconhecimento óptico de caracteres à sua app com uma chamada HTTP. Envie uma JPG, PNG, WebP ou PDF digitalizado para a API OCR do ParseJet e receba texto limpo mais metadados como JSON — sem Tesseract para compilar, sem arquivos de modelo para gerenciar, sem GPU. Grátis para começar com 300 requisições por mês; experimente em uma imagem agora.
Solte um arquivo aqui ou procure
Aceita arquivos JPG,JPEG,PNG,GIF,WEBP,TIFF,BMP,PDF
Grátis — 3 requisições/dia, sem cadastro. para 300 créditos/mês grátis.
Como funciona
Obtenha uma chave de API gratuita
Cadastre-se, crie uma chave no dashboard e você tem 300 requisições por mês. Nenhuma chave recebe 3 requisições por dia para um teste rápido.
POST a imagem
Uma requisição multipart para /v1/parse/image/ocr — ou /v1/parse/auto/file se você também enviar PDFs e outros documentos pelo mesmo caminho de código.
Use o JSON
A resposta tem o texto, um título, o tipo de fonte e metadados como tamanho de imagem, contagem de linhas e pontuação média de confiança.
Principais recursos
O que faz este ocr api se destacar.
Um endpoint, qualquer idioma
HTTP simples com upload multipart: Python, JavaScript, Go, PHP, Ruby, Swift, curl em um cron — qualquer coisa que possa POST um arquivo.
SDKs oficiais
pip install parsejet ou npm install parsejet e chame client.parse.ocr() — tentativas, erros e tipagem tratados para você.
20+ idiomas
Scripts latinos, chinês e japonês são lidos automaticamente; passe language=ko, ru, ar, hi, th ou el para coreano, cirílico, árabe, devanágari, tailandês ou grego.
PDFs digitalizados também
Envie um PDF para /v1/parse/auto/file e páginas apenas com imagem são automaticamente OCR'd (até 30 por requisição), com os números de página reconhecidos nos metadados.
JSON previsível
Toda resposta tem a mesma forma: texto, título, tipo_fonte, metadados. Confiança está em metadados.ocr_confidence para você rotear resultados de baixa confiança a um humano.
Modelos autoalojados, nenhuma IA terceirizada
Reconhecimento roda na infraestrutura do ParseJet com modelos PP-OCR de código aberto. Imagens são processadas em memória e não retidas — conformidade mais simples que enviar documentos de cliente a um grande API de visão.
Casos de uso
Cenários comuns onde esta ferramenta economiza seu tempo.
Captura de recibos e faturas
Leia totais, datas e nomes de fornecedores de fotos enviadas por usuários, depois valide-as no seu próprio código.
Moderação e busca de capturas de tela
Extraia o texto de imagens enviadas por usuários para que possam ser pesquisadas, filtradas ou verificadas contra regras.
Ingestão de documentos para RAG
Execute OCR em páginas digitalizadas e imagens junto com PDFs e DOCX por uma API antes de chunking e embedding.
Backends de apps móveis
Mantenha o app pequeno: envie a foto para a API em vez de embarcar um modelo OCR no dispositivo.
Substituindo Tesseract em serverless
Nenhum binário nativo ou pacote de idioma para empacotar em Lambda, Vercel ou funções Cloudflare — apenas uma chamada HTTP.
Automatize com a API
Use a mesma ferramenta de forma programática. Funciona com qualquer linguagem — apenas 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 ${process.env.PARSEJET_API_KEY}` },
body: form,
});
const { text, metadata } = await res.json(); # No API key: 3 requests/day for testing curl -X POST https://api.parsejet.com/v1/parse/image/ocr \ -F "[email protected]" # With a key (300 free requests/month), Korean text curl -X POST https://api.parsejet.com/v1/parse/image/ocr \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -F "[email protected]" -F "language=ko" # Response # { # "text": "...", # "title": "menu", # "source_type": "image_ocr", # "metadata": { "width": 1280, "height": 960, "ocr_lines": 14, "ocr_confidence": 0.96 } # }
Quer automatizar isso?
A ParseJet API oferece o mesmo poder de análise através de um único endpoint HTTP. Sem ffmpeg, sem poppler, sem tesseract — apenas uma chamada de API.
Perguntas frequentes
Existe uma API OCR gratuita?
Sim. Sem nenhuma chave você consegue fazer 3 requisições por dia, o suficiente para testar. Uma conta gratuita lhe dá uma chave de API com 300 créditos por mês (uma imagem = um crédito). Planos pagos começam em US$ 19/mês para limites mais altos e arquivos maiores.
Como uso a API OCR em Python?
POST a imagem como dados de formulário multipart para /v1/parse/image/ocr com sua chave no header Authorization — três linhas com httpx ou requests, mostradas acima. O texto está no campo "text" da resposta JSON. O pacote parsejet no PyPI encapsula a mesma chamada com tentativas e resultados tipados.
Qual é a precisão?
A API usa modelos de reconhecimento PP-OCR, a mesma família que alimenta muitos sistemas OCR de produção. Texto impresso, capturas de tela e digitalizações limpas voltam com precisão muito alta; toda resposta carrega uma pontuação média de confiança que você pode limiar. Caligrafia e fotos borradas marcam mais baixo.
Quais idiomas são suportados?
Inglês e todos os idiomas latino-script, chinês simplificado e tradicional, e japonês não precisam de parâmetro. Envie language=ko, ru (ou uk, bg…), ar (ou fa, ur), hi, th ou el para coreano, cirílico, árabe, devanágari, tailandês ou grego.
Quais são os limites?
Imagens até 20 MB, PDFs até 200 MB em planos pagos (2 MB sem chave, 5 MB na conta gratuita). Requisições por minuto dependem do plano. Um PDF digitalizado reconhece até 30 páginas com imagem por requisição.
Você armazena minhas imagens?
Não. Arquivos são processados em memória nos servidores do ParseJet com modelos de código aberto e descartados quando a resposta é enviada. Eles não são encaminhados a nenhum provedor de IA terceirizado e não usados para treinamento.
Como isso é diferente de Tesseract?
Tesseract é grátis para rodar você mesmo mas você possui os binários, pacotes de idioma, pré-processamento de imagem e ajuste de precisão — e luta com fotos e texto CJK. A API ParseJet lhe dá OCR de aprendizado profundo moderno atrás de uma chamada HTTP, com a mesma forma JSON como todo outro parser do ParseJet.
Ferramentas 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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