PDF 추출 API란 무엇인가요?

PDF 추출 API는 클라우드 또는 온프레미스 서비스로서, PDF 파일을 입력받아 키-값 쌍, 표, 문서의 JSON 표현 등 구조화된 데이터를 반환합니다. 수동 파싱이나 불안정한 정규식 코드를 직접 작성하지 않아도 되고, OCR, 레이아웃 분석, 머신러닝을 적용해 스캔본과 디지털 PDF 모두에서 일관성 있게 활용 가능한 데이터를 추출합니다.

PDF를 JSON으로 변환하는 API 중 가장 정확한 것은 무엇인가요?

Parseur는 문서에서 데이터를 추출할 때 99%의 정확도를 보입니다.

PDF 추출을 위해 ChatGPT나 다른 LLM을 바로 쓸 수 있나요?

신뢰성 있게 사용하기 어렵습니다. 대형 언어 모델(LLM)은 OCR 대체로 활용할 경우 레이아웃을 잘못 해석하거나 존재하지 않는 필드를 "환각"할 수 있습니다. 가장 좋은 방식은, OCR/문서 API(실제 텍스트와 레이아웃 확보)로 먼저 데이터 추출 후 LLM으로 정규화(예: “VENDOR: ACME Ltd.”를 표준 공급사 ID로 치환, 합계 항목의 스키마 통일 등)를 하는 것입니다. 항상 LLM 출력 결과는 JSON 스키마나 Pydantic 모델로 검증하여 정확성을 확보하세요.

이런 API는 표를 어떻게 처리하나요?

Parseur는 강력한 AI 엔진을 통해 표와 반복구조를 손쉽게 추출합니다.

이 API들은 컴플라이언스·데이터 레지던시를 지원하나요?

네. 다만, 방식은 공급사별로 다릅니다. 규제 산업에서 활용할 경우 암호화, 보관주기, 인증 등 보안 관련 문서를 항상 확인하세요.

빠른 처리 속도와 최소한의 셋업이 모두 필요한 경우 어느 API가 적합한가요?

PDF에서 구조화된 JSON이 필요하고 엔지니어링 부담이 적은 솔루션을 원한다면 대체로 Parseur가 가장 빠르게 구축할 수 있습니다.

PDF 데이터 추출을 위한 최고의 API (2025)

주요 요점

문서 유형별 특성에 맞는 API를 선택하세요: 양식, 송장, 자유 형식 텍스트에 따라 필요 기능이 다릅니다.
Google 및 Azure는 구조화된 비즈니스 문서(양식, 송장)에 최적화되어 있습니다.
Adobe는 상세한 문서 충실도에, AWS Textract는 클라우드 네이티브 워크플로우에 적합합니다.
Parseur는 이메일 및 첨부파일 자동화에 가장 빠르게 구축할 수 있습니다.

PDF에서 구조화 데이터를 추출하는 작업은 현대 워크플로우의 흔한 병목 중 하나입니다. PDF 데이터 추출 API는 정적인 파일(PDF 원본이든 스캔 이미지든)을 받아 구조화된 JSON 데이터로 변환합니다. 이 JSON에는 주로 키-값 쌍(KVP), 표, 때로는 체크박스와 선택 표시 같은 추가 메타데이터가 포함됩니다.

PDF 데이터 추출 시장의 중요성은 빠르게 커지고 있습니다. The Business Research Company 자료에 따르면 2025년 약 20억 달러, 연평균 13.6% 성장이 전망됩니다. 이는 업무 흐름 효율화를 위해 데이터 추출 자동화에 대한 니즈가 크게 확대되고 있음을 보여줍니다.

금융, 의료, 물류, 법률 등 다양한 산업 조직에서는 수동 문서 처리나 불안정한 정규식 스크립트 대신, 신뢰할 수 있게 비정형 PDF를 구조화 JSON으로 전환하는 전문 API를 활용해, 하류 분석·ERP·자동화와 통합하고 있습니다. 이같은 발전에는 AI와 머신러닝 기반 기술이 핵심 역할을 합니다. 복잡한 문서 구조도 손쉽게 다루고, 정확도가 계속 개선되고 있습니다.

이 가이드에서는 2025년 기준 최고의 PDF 데이터 추출 API들을 정확성, 사용 용이성, 통합 옵션, 비용 관점에서 객관적으로 비교합니다. 바로 써볼 수 있는 참고자료와 풍부한 공식 문서 링크도 제공합니다.

참고: Parseur는 JSON 출력 특화 이메일/문서 추출 API입니다. Google Document AI, Microsoft Azure Document Intelligence, Adobe PDF Extract API와 함께 동일한 기준으로 비교하였습니다.

TL;DR: 용도별 최고의 API 한눈에 정리

최적의 PDF 데이터 추출 API는 워크플로우·기술 스택·문서 유형에 따라 다릅니다. 어떤 팀은 안정적 생태계 통합을 원하고, 어떤 곳은 송장 특화 모델/AI 자동화를 중시하며, 어떤 곳은 '받은 PDF를 구조화된 JSON으로 쉽게 변환'하는 단순성을 중시합니다. 여러분의 시간을 아끼기 위해 2025년 주요 API와 각 용도에 가장 잘 맞는 시나리오를 정리했습니다.

최적 용도	API	강점/차별화 포인트
엔드투엔드 데이터 추출 워크플로우	Parseur API	운영 자동화 전용, 문서 파싱-앱 통합-모니터링/관리를 웹앱으로 지원, 손쉬운 연동
자유도 높은 PDF 구조 & 생태계	Google Document AI (Form Parser)	복잡한 PDF 레이아웃에서 강점, Google Cloud 생태계와의 연동성
Microsoft 중심/사전 구축 송장 파싱	Azure Document Intelligence	Microsoft 서비스 & Azure 생태계와 연동, 강력한 송장·영수증 모델
깊이 있는 PDF 구조(읽기 순서/렌디션)	Adobe PDF Extract API	PDF 내부 구조 및 읽기 순서, 멀티 렌디션을 정확히 추출
AWS 환경	Amazon Textract	AWS 환경에 이미 구축된 조직에 적합, KVP/표 추출에 안정적

요약 비교: 2025년 최고의 PDF 데이터 추출 API

기능 / API	Google Document AI	Azure Document Intelligence	Adobe PDF Extract API	Amazon Textract	Parseur API
키/값 쌍 추출	예, 사전 구축 모델	예, 사전 구축 모델	기본	예, 사전 구축 모델	예, 자유도 및 맞춤형
표 추출	예, 자동	예, 자동	예, CSV/XLSX로 내보내기	예, 자동	예, 자동 또는 맞춤형
JSON 출력(스키마화)	바운딩 박스 포함 JSON	바운딩 박스 포함 JSON	구조화 JSON, 상세 오브젝트 모델	바운딩 박스 포함 JSON	깔끔한 JSON, 맞춤형 스키마
SDK (Py, JS, Java, C#)	주요 SDK 전부 지원	주요 SDK 전부 지원	Python, Node, Java	Python, JS, Java, C#	REST API, 샘플 코드, Python 공식 라이브러리
비동기/웹훅	비동기, Pub/Sub 웹훅	비동기, Azure Event Grid	비동기, 폴링	비동기, SNS/SQS 통합	비동기, 웹훅 또는 폴링
사전 구축 송장 모델	예(Invoice Parser)	예(송장, 영수증)	제공 안함	제공 안함	예(송장)
문서 구조/읽기 순서	예(레이아웃, 계층, 엔터티)	예(레이아웃, 바운딩 리전)	상세한 읽기 순서/렌디션	제한적(블록 중심)	비지원(구조화 추출 위주, 읽기 순서는 제공 안함)
CSV/XLSX 표 내보내기	JSON만 지원	JSON만 지원	CSV + XLSX 지원	JSON만 지원	JSON, CSV, Excel 지원
대표적 연동 경로	GCP(BQ, Vertex AI, Pub/Sub 등)	Azure(Logic Apps, Power Automate 등)	Adobe(PDF Services, Creative Cloud 등)	AWS(S3, Lambda, Comprehend 등)	웹훅·Zapier·Make·Power Automate 등
운영/모니터링 UI	미제공(직접 구축)	미제공(직접 구축)	미제공(직접 구축)	미제공(직접 구축)	통합 웹앱 모니터링/관리 제공

최종 비교: 각 PDF 데이터 추출 API의 실제 특징

최고의 PDF 데이터 추출 API를 선택하는 일은 단순히 KVP·표 지원 체크만으로 끝나지 않습니다. 이처럼 다양한 제품이 존재한다는 사실은, PDF 데이터 추출 시장이 요구하는 폭넓은 비즈니스 니즈와 기술 방향성—대규모 자동화, 오류 감소, 규제 강화 환경—을 드러냅니다. 은행의 대출 심사, 병원 환자 기록 디지털화, 물류·보험 문서 처리까지, 신뢰성 있게 PDF를 구조화 정보로 바꿀 수 있는 API가 이제는 현대 비즈니스의 핵심 인프라가 되었습니다.

Dimension Market Research에 따르면 2033년 데이터 추출(포함 PDF 영역) 시장은 49억 달러, 연평균 14.2% 성장이 전망됩니다. 각 벤더는 문서 구조 정밀도, 송장 지향, 운영 단순화 등 차별화된 방식에 집중하고 있습니다.

아래에서 Google Document AI, Microsoft Azure Document Intelligence, Adobe PDF Extract API, Amazon Textract, Parseur의 대표 모델을 나란히 조명합니다.

Best Data Extraction API

공정 비교를 위해 아래 기준으로 살펴봅니다.

핵심 기능(키-값 쌍, 표 등)
JSON 출력 형식/개발 도구
생태계와의 궁합(Google Cloud, Azure, AWS, Adobe 또는 주요 자동화 중심)
유의할 점(가격, 셋업 난이도, 모델 유연성 등)

이 항목을 바탕으로 개발자, 운영 책임자, 제품 담당자가 각 API의 트레이드오프를 명확히 파악할 수 있습니다. “만능”은 없고, 각 API가 빛을 발하는 최고의 시나리오가 있습니다.

Google Document AI (Form Parser): 전체 생태계 관점에서 최강자

Google의 Document AI Form Parser는 매우 유연하고 강력한 구조화 PDF 데이터 추출 툴입니다. 키-값 쌍(KVP), 표, 선택 마크 등 복합 레이아웃에서의 데이터 추출에 특화되어, 다양한 PDF 유형을 다루는 조직에 안성맞춤입니다. Form Parser, Layout, OCR, Custom Extractor 등 다양한 프로세서로 각 워크플로우에 필요한 최적 도구를 고를 수 있습니다.

가장 큰 강점은 Document Object Model로, 단순 텍스트 그 이상의 결과물을 제공합니다. 추출 데이터는 바운딩 박스, 신뢰도, 의미 구조와 함께 정렬돼 고급 분석이나 하위 ML 파이프라인 활용에 뛰어납니다. Vertex AI와 결합하면 문서 집입부터 모델 트레이닝, 통합까지 엔드투엔드 자동화가 가능합니다.

SDK 역시 Python, JavaScript, Java 등 다양한 언어를 지원하며, 문서/가이드도 뛰어나 빠른 도입이 가능합니다. BigQuery, Cloud Functions, Pub/Sub 등과의 결합성도 기업 대규모 도입에 적합한 이유입니다.

단점으로는 초기 셋업의 복잡성이 있습니다. GCP 리소스 할당, 프로세서 고르기, 페이지 단위 과금 등 설정이 필요합니다. 대용량(페이지/문서 수 많은 경우)에는 비용도 증가할 수 있습니다. 또한 다양한 프로세서 유형이 오히려 혼란을 초래할 수 있으며, 예를 들어 송장 정보가 필요하면 Invoice Parser를 쓸지 Form Parser를 쓸지 고민이 필요합니다.

셋업에 시간을 들일 만한 팀이라면, 대량 문서 처리·확장·보안·업데이트 등 장점을 누릴 수 있습니다.

Microsoft Azure Document Intelligence: 송장 중심 워크플로우에 강점

Microsoft의 Azure Document Intelligence(구 Form Recognizer)는 송장 기반 AP(Accounts Payable) 워크플로우에서 특히 빛을 발합니다. 사전 구축 송장 모델로 공급사명, 인보이스 번호, 마감일, 합계, 세금 및 라인 아이템까지 최소한의 설정만으로 정확하게 추출할 수 있습니다. MS 환경 활용 조직에는 자연스럽게 도입할 수 있습니다.

SDK가 Python, .NET, JS, Java로 다양하게 제공되고, Document Intelligence Studio를 통해 테스트/모델 구축도 지원해 개발자·비즈니스 모두에 친화적입니다.

Azure는 다양한 사전 구축 모델을 제공하는 것이 강점입니다. 송장, 영수증, 신분증, 명함, 일반 문서 등 다양한 유형을 지원하고, 필요시 커스텀 모델도 간단히 학습시킬 수 있습니다. 즉시 활용 가능한 AI와 커스터마이징이 모두 가능한 구조입니다.

단점은 서비스명·엔드포인트·기능명 변경이 잦고, 문서가 변동성을 따라가지 못할 수 있다는 점입니다. 전세계 배포를 고려한다면 리전별 기능 확인이 필수입니다.

과금은 경쟁력 있으나, 일부 엔드포인트는 페이지 기준, 일부는 트랜잭션 기준, 송장 파싱은 별도 프리미엄 등 검토가 필요합니다. 하지만 ERP 연동 등 실질적 AP자동화 성과는 막강합니다.

Adobe PDF Extract API: 상세 구조와 렌디션까지 추출

Adobe의 PDF Extract API는 고충실도 PDF 구조 추출에 집중합니다. 단순히 텍스트/표뿐 아니라 읽기 순서, 다중 렌디션, 포함된 에셋까지 구조화된 JSON으로 제공합니다. 출판, 법률, RPA(자동화) 등 세밀한 구조 추출이 중요한 분야에 최적화되어 있습니다.

특이점은 표 데이터를 CSV/XLSX로 직접 변환 지원입니다. 분석이나 BI 파이프라인, 스프레드시트와의 연동에서도 별도의 개발 없이 빠르게 활용 가능합니다.

Adobe의 강점은 문서의 충실도입니다. 송장특화 API와 달리 '공급사명'이나 '합계' 같은 의미 부여 대신, 문자·폰트·레이아웃 등 모든 구조를 빠짐없이 매핑합니다. 결과적으로 아카이빙·규정 준수·출판 등 “해석”보다 “정확한 구조화”가 중요한 시나리오에 잘 어울립니다.

단점은 필드의 의미 부여(semantic)는 직접 만들어야 한다는 점입니다. Google/MS처럼 송장번호 자동 식별은 제공하지 않으며, 직접 정규식, ML, 혹은 추가 NLP 계층 구축이 필요합니다.

Adobe 생태계(아크로뱃, 크리에이티브 클라우드 등)와 이미 연동하고 있다면 자연스럽게 확장 가능하고, 그 외에는 AWS/GCP/Azure 대비 다소 독립적일 수 있습니다.

Amazon Textract: AWS 네이티브 환경에 최적

Amazon Textract는 AWS 내부에서 이미 비즈니스 로직을 운영 중인 팀에 최고의 선택지입니다. 주요 특징은 FeatureTypes 파라미터로, 개발자가 키-값 쌍과 표를 직접 선택하여 추출할 수 있습니다. 결과물은 'Block'이라는 객체 그래프로 출력되어, 단어·줄·표·KVP가 논리적으로 연결됩니다.

Textract는 S3, Lambda, SNS/SQS 연동이 기본 탑재되어 있어, 대량 문서를 자동으로 ingest하고 처리하는 서버리스 파이프라인을 쉽게 구축할 수 있습니다. 예를 들어 S3에 송장 업로드 → Lambda 자동 실행 → Textract 호출 → 정제된 JSON이 DynamoDB 등으로 이동 같은 프로세스가 쉽습니다.

강점은 리전 별 가용성과 대규모 확장성입니다. AWS 사용자는 처리를 동일 리전에 유지하면서 규정 준수를 만족할 수 있고, 자동 스케일링으로 대량 문서도 감당 가능합니다. 보험·은행 등 대규모·엄격 규제 산업에 잘 어울립니다.

주의점은 **출력 포맷이 복잡(블록 그래프)**하다는 것과, 송장 의미 필드(공급사명 등) 추출을 별도로 매핑해야 한다는 점입니다. 종종 AWS Comprehend 등과 결합해 최종 스키마로 정제하는 작업이 필요합니다.

과금은 사용량 기반이며, 이미 AWS 워크로드가 집중된 조직에는 통합 및 보안 측면에서 큰 장점이 있습니다.

Parseur: 엔드투엔드 데이터 추출 워크플로우에 최적

다른 벤더들이 문서 AI 기반 접근을 지향한다면, Parseur API는 이메일, PDF, 이미지, 텍스트 등 모든 문서 유형을 즉시 구조화 JSON으로 바꾸는 데이터 자동화 엔진에 중점을 둡니다. 특히, 송장, 발주서, 출하 서류처럼 이메일로 도착하는 모든 거래성 문서를 자동 수집·파싱, 그리고 결과 데이터를 웹훅으로 즉시 후속 앱에 전달하는 시스템을 제공합니다. 이메일 외에도 웹앱/파일 업로드/API/클라우드 스토리지 연동 등 다양한 입력 경로를 지원합니다.

Parseur는 API뿐 아니라 웹앱 기반 모니터링·관리 시스템을 함께 제공하므로, 운영·지원팀이 별도 개발 없이도 업무에 활용할 수 있습니다. 웹앱에서 직접 JSON 필드와 스키마를 단 몇 번의 클릭으로 정의할 수 있습니다.

Parseur의 주요 강점은 API 중심 엔드투엔드 워크플로우입니다. 기존 OCR·머신러닝 도구처럼 모델을 새롭게 학습할 필요가 없으며, API로 바로 연동, 유사 문서일 경우 템플릿 재사용, 거의 즉시 깨끗한 JSON을 얻을 수 있습니다. 속도와 신뢰성이 더 중요한 자동화·운영 케이스에 적합합니다.

실시간 웹훅 연동, ERP/CRM/재무시스템과의 마찰 없는 통합도 차별점입니다. Zapier·Make 같은 노코드 플랫폼에서 네이티브로 연동되어 추가 개발 부담 없이 효과적인 자동화가 가능합니다.

과금 체계도 AI 기반 페이지 과금보다 단순·예측 가능합니다. 대다수 반복 문서 자동화에는 총 소유비용을 낮출 수 있습니다.

즉, Parseur는 **이메일+PDF 첨부가 데이터 유입의 진실(SoT)**인 팀에 일감 분배·추출 로직 없이 곧바로 구조화 JSON(하류 자동화용)을 빠르게 받을 수 있게 해줍니다.

기술 상세/빠른 시작은 Parseur 문서 데이터 추출 API: 완전 가이드를 참고하세요.

구매 전 체크리스트: 이상적인 PDF 추출 API 고르기

Choosing The Best Data Extraction API

PDF 데이터 추출 API를 도입하기 전에는 반드시 아래 항목을 점검하세요.

문서 유형 – 주로 구조화 양식인가, 계약/보고서 같은 자유 문서도 많은가? 스캔 이미지와 디지털 PDF 모두 처리해야 하는가?
표 처리 – 셀 병합, 여러 페이지, 회전 텍스트, 중첩 헤더 등도 제대로 파싱 가능한가?
사전 구축 vs. 커스텀 모델 – 즉시 활용 가능한 AI 모델 제공 여부/직접 템플릿 설계 지원 여부
확장성 – 파일 크기 한계, 비동기 작업 처리, 웹훅 콜백, 대량 환경에서 신뢰성 있는 재시도 패턴 등
보안 – 데이터 위치/저장·보관 정책/암호화·인증 등(자세한 예는 Parseur Security Hub에서 참고)
개발자 경험(DX) – 강력한 SDK(Python, JS, Java, C#), 명확한 응답 포맷, 바로 실행 가능한 샘플 등

이런 구조적 체크리스트를 사용하면, '서류상 최고 API'가 아닌 내 문서·내 자동화·내 보안 요건에 가장 딱 맞는 API를 고를 수 있습니다.

LLM + PDF 추출: 2025년 현실적인 워크플로우

최근 LLM(대형 언어 모델) 열풍으로, _"LLM에 PDF를 그냥 넣고 구조화 JSON만 뽑으면 되지 않나?"_라는 생각이 들 수 있습니다. 그러나 2025년 기준 업계 벤치마크는 하이브리드 워크플로우가 여전히 최선임을 보여줍니다.

API 기반 도구로 먼저 텍스트·레이아웃(키-값 쌍, 표, 읽기 순서 등)을 안정적으로 확보합니다. 순수 LLM 파싱만으론 일관성/정확성을 보장하기 어렵습니다.
구조화된 JSON 확보 후, LLM은 공급사명 표준화, 필드-스키마 매핑, 경량 분류 태그(예: 송장/영수증 구분) 등을 처리하는 데 뛰어납니다.
LLM이 원시 JSON을 생성토록 하면 변동성이 크므로, 2025년 업계 권장 패턴은 LLM 출력을 JSON 스키마나 Pydantic 모델로 검증 후, 실패시 자동 재출력 루프를 도입하는 방식입니다.

LLM과 데이터 추출 API, 언제 어디서 써야 할까?

OCR, 표 추출, 송장 파싱 등 정확성·일관성이 중요한 곳에는 문서 API를,
의미적 해석(자유 계약서, 엔티티 표준화, 경량 분류 등)이 필요할 때 LLM을 보완 계층으로 쓰세요.

즉, LLM은 PDF 추출 API를 대체하는 게 아니라, 그 위에 의미화·정규화·비즈니스 준비 데이터를 만드는 계층입니다.

최종 결론: 워크플로우에 맞는 도구 선택이 답이다

PDF 데이터 추출의 판도는 빠르게 변했고, 오늘날 API는 단순 OCR 이상의 가치를 제공합니다. 2025년 기준 최고의 도구들은 정확성, 생태계 적합성, 개발자 친화적 출력 등 다양한 강점으로 정적인 PDF를 자동화·분석·AI 워크플로우 구동용 구조화 JSON으로 바꿔줍니다.

각 벤더는 특정 측면에서 강점을 보입니다. Google Document AI는 생태계/구조 지원, Azure Document Intelligence는 송장 특화, Adobe PDF Extract API는 충실도/세밀 구조, Amazon Textract는 AWS 네이티브 자동화, Parseur는 이메일+첨부파일을 활용한 실전적 자동화에서 두각을 나타냅니다.

선택은 단순히 기능 표를 채우는 일이 아니라, 내 워크플로우·문서 특성·규제·기술 스택과의 궁합이 중요합니다. LLM은 구조화된 데이터 위에 의미/정규화 레이어를 더하는 역할로 미래 자동화에 점점 중요해집니다. 핵심은 API와 AI를 "어떻게 지능적으로 결합할 것인가" 입니다.

더 깊게 알아보고 싶다면, Data Extraction API for Documents: The Complete Guide (2025)에서 프레임워크, 패턴, 실전 자동화 구축법을 확인하세요.

자주 묻는 질문

PDF 추출 API는 정확도, 속도, 출력 형식, 규정 준수 기능 등에서 차이가 있어, 복잡하게 느껴질 수 있습니다. 이 FAQ에서는 각 API의 동작 방식, 문서 유형별로 적합한 API, 그리고 현대 AI 워크플로와 결합하여 신뢰성 있고 구조화된 데이터를 추출하는 방법 등, 자주 묻는 질문을 다룹니다.

PDF 추출 API란 무엇인가요?: PDF 추출 API는 클라우드 또는 온프레미스 서비스로서, PDF 파일을 입력받아 키-값 쌍, 표, 문서의 JSON 표현 등 구조화된 데이터를 반환합니다. 수동 파싱이나 불안정한 정규식 코드를 직접 작성하지 않아도 되고, OCR, 레이아웃 분석, 머신러닝을 적용해 스캔본과 디지털 PDF 모두에서 일관성 있게 활용 가능한 데이터를 추출합니다.
PDF를 JSON으로 변환하는 API 중 가장 정확한 것은 무엇인가요?: Parseur는 문서에서 데이터를 추출할 때 99%의 정확도를 보입니다.
PDF 추출을 위해 ChatGPT나 다른 LLM을 바로 쓸 수 있나요?: 신뢰성 있게 사용하기 어렵습니다. 대형 언어 모델(LLM)은 OCR 대체로 활용할 경우 레이아웃을 잘못 해석하거나 존재하지 않는 필드를 "환각"할 수 있습니다. 가장 좋은 방식은, OCR/문서 API(실제 텍스트와 레이아웃 확보)로 먼저 데이터 추출 후 LLM으로 정규화(예: “VENDOR: ACME Ltd.”를 표준 공급사 ID로 치환, 합계 항목의 스키마 통일 등)를 하는 것입니다. 항상 LLM 출력 결과는 JSON 스키마나 Pydantic 모델로 검증하여 정확성을 확보하세요.
이런 API는 표를 어떻게 처리하나요?: Parseur는 강력한 AI 엔진을 통해 표와 반복구조를 손쉽게 추출합니다.
이 API들은 컴플라이언스·데이터 레지던시를 지원하나요?: 네. 다만, 방식은 공급사별로 다릅니다. 규제 산업에서 활용할 경우 암호화, 보관주기, 인증 등 보안 관련 문서를 항상 확인하세요.
빠른 처리 속도와 최소한의 셋업이 모두 필요한 경우 어느 API가 적합한가요?: PDF에서 구조화된 JSON이 필요하고 엔지니어링 부담이 적은 솔루션을 원한다면 대체로 Parseur가 가장 빠르게 구축할 수 있습니다.

마지막 업데이트 2025년 9월 10일