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 구조 추출에, AWS Textract는 클라우드 네이티브 워크플로우에 적합합니다.
• Parseur는 이메일 및 첨부파일 자동화 파이프라인을 가장 빠르게 구축할 수 있습니다.

PDF에서 구조화 데이터를 추출하는 작업은 현대 비즈니스 워크플로우의 대표적 병목 중 하나입니다. PDF 데이터 추출 API는 정적 파일(PDF 또는 스캔 이미지)을 받아 구조화된 JSON 데이터로 변환합니다. 이 JSON에는 일반적으로 키-값 쌍(KVP), 표, 추가 메타데이터(체크박스, 표식 등)가 포함됩니다.

PDF 데이터 추출 소프트웨어 시장은 The Business Research Company에 따르면 2025년에 20억 달러 규모, 연평균 13.6% 성장이 전망됩니다. 기업의 워크플로우 자동화 및 데이터 활용 수요가 급성장하고 있음이 드러납니다.

금융, 의료, 물류, 법률 등 다양한 산업 조직에서는 수동 문서 처리와 불안정한 정규식 사용에서 벗어나, 최신 AI 기반의 전문 API로 비정형 PDF를 신뢰성 있게 구조화된 JSON으로 변환하고 있습니다. 이는 정확성, 속도, 복잡한 레이아웃 처리역량이 크게 강화된 덕분입니다.

이 가이드에서는 2025년 기준 최고의 데이터 추출 API를 정확도, 사용 용이성, 통합 편의성, 비용 등 냉철한 비교 기준으로 설명합니다. 중립적 분석, 바로 적용 가능한 참고자료, 공식 문서 경로를 모두 제공합니다.

참고: Parseur는 JSON 출력 특화 이메일 및 문서 파싱 API입니다. Google Document AI, Microsoft Azure Document Intelligence, Adobe PDF Extract API 등과 동일한 비교 기준으로 평가했습니다.

TL;DR: 용도별 최고의 API 한눈에 정리

최고의 데이터 추출 API는 워크플로우, 기술 스택, 처리 문서 유형에 따라 달라집니다. 어떤 팀은 탄탄한 플랫폼 통합을, 어떤 팀은 송장 특화 모델을, 어떤 팀은 무엇보다 “수신된 PDF를 구조화된 JSON으로 가장 빠르게 변환”하는 것에 집중합니다. 시간을 절약할 수 있도록 2025년 용도별 최적 API를 정리했습니다.

요약 비교: 2025년 최고의 데이터 추출 API

궁극 비교: 각 데이터 추출 API의 특징

최고의 데이터 추출 API를 고르는 것은 단순한 KVP·표 지원 여부 이상의 문제입니다. PDF 추출 시장은 매년 커지고, 그만큼 자동화 효율화·오류 감소·규제 준수를 위한 API 수요도 크게 늘고 있습니다. 은행 대출 신청, 의료기록 디지털화, 보험 서류 처리 등, PDF에서 구조화 데이터를 신뢰성 높게 확보하는 API가 핵심 역량이 되었죠.

Dimension Market Research 자료에 따르면, 2033년 전 세계 데이터 추출 시장은 49억 달러, 연평균 14.2% 성장이 예상됩니다. 각각의 API는 특정 시나리오에 차별화를 추구합니다. 고정밀 문서 구조, 송장 특화, 운영의 단순화 등 방향이 다릅니다.

아래에서 Google Document AI, Microsoft Azure Document Intelligence, Adobe PDF Extract API, Amazon Textract, Parseur 주요 제품들을 한눈에 비교합니다.

평가 기준은 다음과 같습니다.

• 핵심 기능(KVP, 표 등)
• JSON 출력 포맷 및 개발도구
• 생태계 적합성(Google Cloud, Azure, AWS, Adobe, 자동화 중심 여부)
• 유의 사항(비용, 초기 설정, 모델 커스터마이징 등)

목표는 개발자·운영 담당자·제품관리자가 각 API의 실질 장단점을 투명하게 파악하고, 자신의 기술 스택에 최적인 PDF→JSON API를 신속히 선정할 수 있도록 돕는 것입니다. 만능은 없으며, 각 제품별로 특화된 최고의 조건이 있습니다.

Google Document AI (Form Parser): 대규모/복합 문서 및 Google 생태계 최적화

Google의 Document AI Form Parser는 구조화 PDF 데이터 추출에 매우 유연합니다. 키-값 쌍(KVP), 표, 선택표시 등 대다수 현업 문서에 적합하고, Form Parser, Layout, OCR, 커스텀 추출기 등 다수 프로세서로 각기 다른 워크플로우/문서 유형을 대응할 수 있습니다.

가장 큰 장점은 자체 **Document Object Model(DOM)**로 바운딩 박스, 신뢰도 점수, 의미 구조를 포함해, 단순 텍스트를 넘어선 체계화된 결과를 제공합니다. 고급 분석이나 추가 ML 활용에 매우 용이합니다. Vertex AI와 연동해 전체 문서 파이프라인 자동화도 쉽습니다.

또한, Python, JavaScript, Java 등 폭넓은 SDK 지원과 풍부한 문서, 클라우드 연계(빅쿼리, Pub/Sub 등)로 인해 대규모 엔터프라이즈 환경에서 채택이 많습니다.

단점으로는 초기 GCP 리소스 할당, 각 프로세서 분기, 과금 단가 산정 등 셋업 복잡도가 있다는 것입니다. 또한, 폼/인보이스/커스텀 등 프로세서별 세밀한 선택이 요구되어 초반 오버헤드는 불가피합니다. 하지만, 세팅만 끝내면 안정적 대량 처리·확장성을 확보합니다.

Microsoft Azure Document Intelligence: 송장·지출 결제 특화 워크플로우에 강점

Microsoft의 Azure Document Intelligence(구 Form Recognizer)는 송장 중심의 AP(Accounts Payable) 등 정산 자동화에 최적입니다. 사전 구축 송장 모델로 공급업체, 인보이스 번호, 기한, 합계, 세금 등 항목을 최소 설정만으로 캡처할 수 있습니다. Azure 환경과의 긴밀 통합으로 기업 워크플로우 전환이 쉽습니다.

Python, .NET, JS, Java 등 주요 언어 모두 SDK가 마련되어 있고, Document Intelligence Studio로 비개발자도 클라우드에서 직접 학습/배포가 가능합니다.

사전 학습된 모델 외에도 영수증, 신분증, 명함 등 다양한 비즈니스 문서 지원, 자체 커스텀 모델 학습까지 제공해 유연함을 강조합니다. 단, API 명칭과 엔드포인트 변동, 일부 기능 리전별 차이 등은 글로벌 배포시 유의해야 합니다.

과금은 엔드포인트/문서 유형별로 조금씩 달라 체크가 필요하나, ERP 등 백오피스 연동 용도라면 ROI가 충분합니다.

Adobe PDF Extract API: 문서 구조와 충실도에 중심

Adobe의 PDF Extract API는 PDF 텍스트·표·읽기 순서·렌디션 정보 등 원본 충실도 강조에 특화되어 있습니다. CSV/XLSX 직접 내보내기도 지원해, 데이터 분석·아카이빙 등에 활용성이 높습니다.

문서 구조(레이아웃, 표, 다중 렌디션 등)를 정확히 매핑하고, 모든 텍스트, 글꼴, 에셋까지 JSON 객체로 반영합니다. 변환의 신뢰성이 특히 중요한 출판, 법률, 자동화, 규제 기관에 적합합니다.

단점으로는 ‘의미 부여(semantic)’ 기능이 별도 제공되지 않아, 송장/필드 자동 분류는 직접 구현해야 합니다. Google이나 MS와 달리, 개발자가 직접 정규식, ML, NLP 조합을 설계해야 하므로 사용 목적에 따라서는 부담이 될 수 있습니다.

Adobe 솔루션군(Acrobat, Creative Cloud 등)을 활용 중이라면 연동이 자연스러우나, Google/AWS/Azure 대비 플랫폼 의존성이 다소 있습니다.

Amazon Textract: AWS 네이티브 워크플로우에 최적

Amazon Textract는 AWS 인프라를 이미 운용 중인 팀에 매우 적합합니다. FeatureTypes 설정을 통해 PDF에서 표, KVP를 추출하고, "블록 그래프" 기반으로 Word·Line·Table·KVP를 상대적으로 유연하게 처리합니다.

S3, Lambda, SNS/SQS 등과 자동 통합되어, 이벤트 기반 서버리스 파이프라인 구축이 쉽습니다. 실무 예시로, S3→Lambda→Textract→DynamoDB→인하우스 시스템까지 엔드투엔드 문서 자동화가 간편합니다.

리전별 확장성과 AWS 데이터 레지던시/보안 규정 커버도 뛰어납니다. 보험, 금융 등 대규모·고규제 산업군에서 자주 채택됩니다.

단점은 추출 포맷이 복잡(블록 그래프)해 별도 데이터 매핑이 필요하다는 것이며, 송장 등 특정 필드 자동 분해는 제공하지 않습니다. 종종 Comprehend 등과 조합하여 좀 더 구조화된 요약 데이터를 이끌어 냅니다.

Parseur: 빠른 워크플로우 자동화와 운영형 데이터 파이프라인 구현에 최적

반면 Parseur API는 다른 공급사와 다르게 이메일, PDF, 이미지, 텍스트 등 다양한 문서 입력원을 한 번에 처리하는 운영 중심 솔루션입니다. 송장, 발주, 출하 통지 등 이메일 첨부파일을 Parseur 인바운드 파이프라인으로 자동 수집·파싱, 결과 Json은 웹훅으로 바로 전달할 수 있습니다. 웹업로드·API·클라우드 드라이브 연동 등 문서 유입 경로도 유연합니다.

API만으로 연동할 수도 있고, 운영팀은 별도의 개발 없이 웹앱에서 문서 템플릿/JSON 구조를 직접 설계·관리할 수 있습니다. 이중화된 관리 시스템으로 비개발 조직도 빠르게 자동화를 도입할 수 있습니다.

전통적 OCR/ML-first 도구와 달리, 별도 모델 학습 없이 바로 사용할 수 있고, 즉시 반환되는 구조화 JSON이 핵심입니다. 이메일+첨부파일 자동화, 대량 송장 처리, 다양한 PDF/문서 유형을 빠르게 자동화하고 싶은 조직에 가장 유리합니다.

웹훅/Zipier/Make/Power Automate 등과 즉시 연동되며, 가격도 단순해 예측가능한 운영비를 제공합니다.

즉, Parseur는 이메일/문서 수집 & 데이터 추출의 운영 자동화를 빠르게 시작하고 싶은 팀에 최고입니다.

빠른 시작·기술 상세 사항은 Parseur 데이터 추출 API 가이드: 완전 정복에서 확인하세요.

구매 체크리스트: 최적 데이터 추출 API 선택법

PDF 데이터 추출 API 도입 전에는 아래 항목을 반드시 점검하세요.

• 문서 유형: 구조화 양식 위주인지, 계약·보고서·자유형 PDF 비중이 높은지? 디지털/스캔 PDF 모두 처리해야 하는지?
• 표 처리: 복합 표(병합/다중 페이지/회전/중첩 헤더 등) 파싱 지원 수준.
• 사전 구축 vs 커스텀 모델: 즉시 사용 가능한 모델 또는 직접 커스터마이징 지원 여부.
• 확장성: 파일 크기 제한, 비동기 처리, 웹훅·재시도 패턴 등 대량 환경 적합성.
• 보안: 데이터 저장 위치, 정책, 암호화, 규정준수 등 (자세한 점은 Parseur Security Hub 참고)
• 개발자 경험(DX): 풍부한 SDK, 명확한 JSON 포맷, 실전 예제/가이드 제공.

이 체크리스트는 ‘서류상 최고의 API’가 아니라 우리 조직 특성에 최적인 API를 찾는 출발점입니다.

LLM + 데이터 추출 API: 2025년 현실적 연결법

최근 LLM(대형 언어 모델) 활용이 늘며, “LLM에 PDF를 바로 넣고 JSON만 추출하면 되지 않을까?”라는 질문이 많습니다. 현실적으로 하이브리드 방식이 최선입니다.

• 데이터 추출 API는 텍스트·레이아웃(KVP, 표, 읽기순 등) 신뢰성 추출에 최적화되어, LLM만 사용할 때의 데이터 유실/오류를 방지합니다.
• 추출된 JSON을 LLM이 공급자명 정규화, 필드 스키마 매핑, 경량 분류(예: 세금 영수증/일반 인보이스 분리) 등에 활용하면 의미 보완이 가능합니다.
• LLM이 직접 JSON을 생성하는 경우 변동성이 크기 때문에, 2025년 실전 워크플로우는 LLM 출력을 JSON 스키마(validater)나 Pydantic 모델로 항상 검증하고, 실패시 재시도 자체 수정 루프를 거치는 것이 안전합니다.

LLM과 데이터 추출 API의 가장 효과적인 배분은?

문서 레이아웃·표·KVP 등 정확성과 반복성이 필요한 추출 작업에는 API를 이용하세요. 계약서·설명서 등 자유 문서의 의미 매핑 및 데이터 표준화는 LLM에 보완역할을 맡기는 것이 합리적입니다.

즉, LLM은 데이터 추출 API를 대체하기보다, 비즈니스 요구에 맞는 데이터 의미화의 후처리 계층입니다.

최종 결론: 내 워크플로우에 가장 맞는 도구를!

PDF 데이터 추출은 급변하고 있으며, 2025년 기준 API들은 OCR 그 이상을 제공합니다. 최고의 데이터 추출 API는 뛰어난 정확도, 내 환경과의 통합 용이성, 개발 친화적인 출력 포맷 등 다양한 요소로 PDF를 자동화 가능한 JSON으로 바꿔줍니다.

Google Document AI는 생태계·구조 지원에, Azure Document Intelligence는 송장 특화, Adobe PDF Extract API는 문서 완전성, Amazon Textract는 AWS 네이티브 도입에, Parseur는 이메일/첨부파일 자동화 분야에 탁월합니다.

최종 선택은 단순한 기능 체크가 아니라 각 조직의 문서 특성·규제·스택과의 궁합이 중요합니다. LLM은 후처리 보완 레이어로 추가 가치를 제공합니다. 앞으로의 문서 자동화는 API와 AI가 융합되어 더욱 지능적으로 발전할 것입니다.

더 자세한 영업·구축 가이드, 실전 패턴 및 자동화 파이프라인 설계는 Parseur 데이터 추출 API 가이드: 완전 정복(2025)에서 확인해보세요.

자주 묻는 질문

PDF 추출 API는 정확성, 속도, 출력 형식, 컴플라이언스 기능 등 다양한 차이점이 있어 복잡할 수 있습니다. 이 FAQ 섹션에서는 이러한 도구가 어떻게 작동하는지, 문서 유형별로 어떤 API가 적합한지, 최신 AI 워크플로우와 어떻게 결합하여 신뢰할 수 있는 구조화 데이터 추출을 실현할 수 있는지에 대해 자주 묻는 질문에 답변합니다.

PDF 추출 API란 무엇인가요?

PDF 추출 API는 클라우드 또는 온프레미스 서비스로, PDF 파일을 입력받아 키-값 쌍, 표, 또는 문서의 JSON 표현 등과 같은 구조화된 데이터를 반환합니다. 수동 파싱이나 불안정한 정규식 스크립트에 의존하는 대신, 이러한 API는 OCR, 레이아웃 분석, 머신러닝을 적용하여 스캔 및 디지털 PDF에서 일관되게 사용할 수 있는 데이터를 추출합니다.

PDF를 JSON으로 추출하는 API 중 가장 정확한 것은 무엇인가요?

Parseur는 문서에서 데이터를 추출할 때 99%의 정확도를 제공합니다.

PDF 추출을 위해 ChatGPT 또는 기타 LLM을 직접 사용할 수 있나요?

신뢰할 수 없습니다. 대형 언어 모델은 순수한 OCR 대체로 사용할 경우 레이아웃을 잘못 해석하거나 필드를 잘못 생성할 수 있습니다. 최적의 방식은 OCR/문서 API(정확한 텍스트와 레이아웃 확보)를 사용한 다음, LLM을 활용해 “VENDOR: ACME Ltd.”와 같은 텍스트를 표준 공급업체 ID로 정규화하거나, 모든 합계가 동일한 스키마를 따르도록 하는 등 정규화를 적용하는 것입니다. LLM 출력 결과는 항상 JSON 스키마 또는 Pydantic 모델로 검증해 정확성을 보장하세요.

이러한 API는 표를 어떻게 처리하나요?

Parseur는 강력한 AI 엔진으로 표 및 반복 구조를 쉽게 추출합니다.

이러한 API가 컴플라이언스 및 데이터 레지던시를 지원하나요?

네, 하지만 세부 내용은 공급사마다 다릅니다. 규제가 엄격한 업계에서 API를 배포하기 전, 암호화, 보관 기간, 인증 등 보안 문서를 항상 검토하세요.

빠른 속도와 최소한의 설정이 모두 필요한 경우 어떤 API를 써야 하나요?

PDF에서 구조화된 JSON이 필요하고 엔지니어링 리소스를 최소화하고 싶다면, Parseur가 가장 빠른 셋업을 제공합니다.

마지막 업데이트 2025년 8월 28일