Mejores modelos OCR en 2026: PDF escaneados, tablas y coste de API
Compara Mistral OCR, Google Document AI y PaddleOCR para documentos escaneados. Separa reconocimiento de texto, recuperación del diseño y coste por página útil.
Una factura extraída puede contener todos los dígitos y aun así asociar un precio al artículo equivocado. El reconocimiento óptico de caracteres, u OCR, lee texto de una imagen. Recuperar el orden y las relaciones de la página es un requisito adicional y, a menudo, el que determina si el resultado sirve.
Empezaríamos con Mistral OCR 4.1 para probar el análisis alojado de documentos, Google Enterprise Document OCR como referencia de reconocimiento de texto y PaddleOCR cuando mantener el procesamiento local sea un requisito real. Añade Google Layout Parser cuando importe la estructura del documento. Mistral OCR 3 sigue siendo una comparación más barata para flujos existentes. Es una selección por requisitos de salida, no una clasificación de precisión medida de forma independiente.
Las fuentes y precios se comprobaron el 7 de septiembre de 2026. Comparamos modelos OCR y los servicios que los ofrecen, e indicamos cuándo una opción es un procesador o conjunto de herramientas en vez de un modelo descargable. Quedan fuera las aplicaciones de chat con PDF y la extracción de texto ya legible.
Elige la salida antes que el modelo
| Candidato | Qué evaluar | Decisión principal |
|---|---|---|
| Mistral OCR 4.1 | Análisis de documentos con información de bloques | ¿Conserva el resultado las relaciones necesarias? |
| Mistral OCR 3 | Endpoint OCR aún disponible y más barato | ¿Merece la pena cambiar una integración existente por la nueva salida? |
| Google Enterprise Document OCR | Procesador gestionado de reconocimiento de texto | ¿Basta con el texto reconocido? |
| Google Layout Parser, en la misma página de precios | Extracción de estructura y fragmentación inicial | ¿Se conservan encabezados y relaciones de tablas? |
| PaddleOCR | Conjunto OCR y de análisis desplegable localmente | ¿Puedes operar y evaluar el flujo exacto elegido? |
La guía del procesador OCR de Mistral documenta la extracción de bloques para OCR 4 y posteriores. Guarda el ID exacto del modelo: un alias móvil latest facilita descubrirlo, pero dificulta reproducir una prueba antigua.
PaddleOCR no es un único modelo intercambiable con una puntuación. El repositorio ofrece componentes de reconocimiento y análisis documental, incluido PaddleOCR-VL. Fija la versión y la configuración que despliegues. El software descargable elimina una factura alojada por página, no el coste de cómputo, instalación, actualizaciones o revisión.
Si un PDF ya tiene una capa de texto precisa, examínala antes de pagar por reconocer otra vez la página. En un documento escaneado, toma muestras de la calidad real. Una exportación digital limpia y una foto inclinada de móvil no deberían compartir una única afirmación de precisión.
Cuánto costarían 10 000 páginas
Estos ejemplos de uso en USD son para 10 000 páginas procesadas, antes de impuestos, almacenamiento, reintentos, funciones opcionales o descuentos negociados. La fila de Google muestra su tarifa de pago antes de aplicar cualquier franquicia para que la unidad siga visible.
| Servicio y procesamiento | Tarifa publicada / 1000 páginas | Componente de uso del ejemplo |
|---|---|---|
| Google Enterprise Document OCR, nivel estándar de pago | 1,50 $ | 15 $ antes de la franquicia |
| Mistral OCR 3, solo OCR | 2 $ | 20 $ |
| Mistral OCR 4.1, solo OCR | 4 $ | 40 $ |
| Mistral OCR 4.1, páginas anotadas | 5 $ | 50 $ |
| Google Layout Parser | 10 $ | 100 $ |
| PaddleOCR, alojamiento propio | El coste de tu infraestructura | Mide el flujo desplegado |
El precio estándar actual de Google incluye las primeras 1000 páginas sin coste; si dispones de toda la franquicia, 10 000 páginas cuestan 13,50 $ con ese procesador. Layout Parser y los complementos OCR se facturan por separado. La tarifa de 1,50 $ no compra todas las funciones de Document AI.
Asimismo, la tarifa solo OCR de Mistral no es la de páginas anotadas. Decide qué salida consumirás antes de comparar costes. Una diferencia de precio entre servicios que procesan salidas distintas no demuestra eficiencia.
Una tabla necesita más que caracteres correctos
Usa este pequeño pedido inventado para definir la aceptación:
| Artículo | Cantidad | Precio unitario | Total de línea |
|---|---|---|---|
| Carpeta azul | 12 | 2,50 $ | 30,00 $ |
| Carpeta blanca | 8 | 3,00 $ | 24,00 $ |
Imprime o renderiza tu propio documento de prueba e incluye en la evaluación un escaneo y una foto inclinada. El subtotal esperado es 54,00 $. Un sistema que devuelve los seis números pero intercambia los precios unitarios no ha recuperado bien la tabla.
Comprueba por separado al menos tres cosas: el texto; la fila y columna a la que pertenece cada valor; y el orden de lectura alrededor de títulos, notas y totales. Si el original tiene una celda vacía, inventar un valor es un error. Si una nota al pie cambia si se incluye el envío, perderla puede importar más que una diferencia cosmética de espaciado.
No pidas a un segundo modelo que repare en silencio el resultado OCR antes de puntuarlo. Eso evaluaría un flujo de OCR y reparación. Puede ser útil, pero deben seguir visibles el uso adicional y las oportunidades de inventar datos.
En un lote representativo, incluye documentos normales y casos difíciles para tu flujo: escaneos tenues, celdas combinadas, varias columnas, texto girado o anotaciones manuscritas. Registra resultados por tipo de documento. Una media alta dominada por páginas fáciles puede ocultar una categoría que aún requiera trabajo manual.
Usa pruebas públicas para elegir candidatos y examina después tus páginas
OmniDocBench ofrece datos y evaluación de análisis documental en elementos como texto, tablas, fórmulas y orden de lectura. Aquí resulta valioso por separar tareas. Comprueba la versión de la prueba, el checkpoint evaluado y la configuración antes de citar una puntuación.
No hemos repetido esa prueba ni evaluado todos los endpoints actuales con el pedido de ejemplo. El resultado de un modelo en un conjunto público invita a investigarlo, no garantiza que resuelva el diseño de tu proveedor. Los resultados del proveedor deben seguir identificados como pruebas del proveedor.
Compara también el coste de un lote que supere tus controles. Supón que un servicio hipotético cuesta 40 dólares por procesar 10 000 páginas. Si 200 páginas requieren dos minutos de corrección a 30 dólares por hora, la revisión añade 200 $, para un coste combinado de 240 $. Esas suposiciones de error y trabajo no miden ningún servicio citado.
El ejemplo muestra por qué un pequeño ahorro por página puede importar menos que un error recurrente de tablas. Registra el tiempo de corrección junto con las páginas procesadas y conserva las páginas fallidas en el cálculo de costes.
Cuando el texto y el diseño sean fiables, otro modelo de extracción puede asignar el resultado a campos como proveedor, importe y fecha de entrega. Conserva la página original para verificar. Un registro estructurado solo sirve si un valor dudoso puede rastrearse hasta lo que dice el documento.
Referencias
- Mistral OCR 4.1 y OCR 3: endpoints exactos, disponibilidad y tarifas por página.
- Guía del procesador OCR de Mistral: entrada de documentos y extracción de bloques.
- Precios de Google Document AI: tarifas y franquicias por procesador.
- Repositorio PaddleOCR: componentes desplegables de reconocimiento y análisis.
- OmniDocBench: evaluación del análisis documental y alcance del conjunto de datos.
