最佳PDF数据提取API（2025年）

要点总结

• 匹配API与文档类型：表单、发票和自由文本均需不同技术强项。
• Google和Azure在结构化业务文档（表单、发票）领域表现突出。
• Adobe擅长还原PDF细节结构，AWS Textract适合云原生自动化。
• Parseur在邮件和附件自动化配置方面最快。

从PDF中提取结构化数据是现代业务流程的常见瓶颈之一。PDF数据提取API能将静态文件——无论是电子PDF还是扫描图像——转化为结构化JSON。此JSON通常包含键值对（KVPs）、表格以及部分元数据（如复选框或选中标记）。

PDF数据提取市场正急速扩张，预计到2025年市场规模将接近20亿美元，年复合增长率为13.6%，见The Business Research Company数据。这体现出企业日益增长的自动化数据提取需求，以提升流程效率。

涵盖金融、医疗、物流、法律等领域，企业正逐步放弃手工处理文档和易碎的正则脚本，改用专用API，将非结构化PDF高效转为结构化JSON，更便于对接后续数据分析、ERP及自动化流程。这一转变主要依托AI和机器学习，推动准确率提升和复杂文档结构的支持。

本指南将用统一的评价标准，从准确率、易用性、集成形式和成本多维，对2025年度最佳PDF数据提取API进行对比分析，所有维度均提供快速上手指南和官方文档链接，力求中立、横向呈现。

声明：Parseur提供邮件和文档解析API，且支持JSON输出。下文对其与Google Document AI、微软Azure Document Intelligence、Adobe PDF Extract API进行同参评测。

TL;DR：场景速查优选

PDF数据提取API的最佳选择，取决于你的业务流程、技术现状和处理的文档类型。有的团队追求生态融合，有的看重发票场景专用模型，更多人只需要把PDF高效转为结构化数据。以下总结2025年主流API各自最擅长的场景：

PDF数据提取API关键对比（2025）

主流PDF数据提取API全面剖析

选择PDF数据提取API，不只是功能打勾。PDF数据提取市场增长迅猛，这背后是企业自动化、降错漏、合规流转等需求持续放大。从银行授信到医疗档案，无论是解析审批表还是数字化患者资料，可靠的PDF转结构化数据API已成为现代业务基础设施。

据Dimension Market Research预测，到2033年，全球数据提取（含PDF）市场将达49亿美元，年复合增速14.2%。各品牌实现路径略有差异：有的聚焦高还原结构，有的重点预置发票模型，有的追求极简运维。

本节将并列剖析五大主流方案：Google Document AI、微软Azure Document Intelligence、Adobe PDF Extract API、Amazon Textract、Parseur。

我们将以如下标准一致测评各方案：

• 核心能力（如键值对和表格提取）
• JSON输出格式及开发者工具
• 生态适配（Google Cloud、Azure、AWS、Adobe，或面向自动化的简单接入）
• 注意事项（价格、配置难度、灵活度等）

目的在于让技术、运维、产品岗能透明理解优劣，从实际场景挑选最适合的PDF转JSON API。没有“万金油”，各家皆有独特优势。

Google Document AI（Form Parser）：生态适配最佳

Google的Document AI Form Parser是最灵活的结构化PDF提取工具之一。它主打从复杂布局中识别键值对、表格和选中标记，适合多样PDF文档环境。还内置多种处理器：表单解析、布局、OCR、自定义抽取，开发者可按需择优。

其文档对象模型尤为突出，输出结构化数据、位置框、置信度及语义标签，这对高级分析或AIGC下游训练极有价值。结合Vertex AI，可实现文档到训练、集成的自动流转。

优点还体现在SDK生态，无论Python、JavaScript还是Java，文档和接口都完善，方便快速落地。BigQuery、云函数、Pub/Sub集成紧密，也是大型企业云原生落地首选。

但也有上手复杂度，须在GCP项目中配置资源、选择合适处理器、按页计费。批量高页数情况要关注成本。此外，处理器种类多，需分辨表单、发票等类型再选型。

只要肯投入配置，回报就是高扩展与可靠性：每月可处理百万级文档，及时获得Google AI最新更新，而且所有合规与安全均可纳入现有GCP体系。

微软Azure Document Intelligence：发票及票据处理首选

微软的Azure Document Intelligence（原Form Recognizer）已逐渐成为发票和财务票据处理的首选。强项在于预设发票模型，自动提取供应商、号码、日期、总额、税额、明细等关键字段，几乎无需配置。微软生态企业异常适用。

Azure SDK全（Python、.NET、JS、Java），且有Document Intelligence Studio做测试与模型配置，大幅降低技术门槛，即便业务或运营团队也能试用。

**Azure模型覆盖全面，**除发票还有收据、证件、名片与多通用文档。特殊需求可自定义标注，训练专属模型，很适合既要即用AI、又看重个性自定义的企业。

不过，也需关注服务名称与端点变化快，如Form Recognizer到Document Intelligence，文档有时跟不上品牌变化，且部分功能按区域上线，全球部署须提前核验。

价格虽具竞争力，但按页、按事务、发票解析单价等方案需提前评估。不过，对于重度AP自动化部门ROI极高，能直接把数据连入ERP。

Adobe PDF Extract API：结构还原与内容保真度最强

Adobe的PDF Extract API另辟蹊径，重在最大化还原PDF原始结构与内容细节，而非直接套用AI业务字段提取。其结构化JSON不仅输出文本、表格，还覆盖阅读顺序、多版本渲染及嵌入资源。高要求还原场景（如出版、法律、RPA）极为青睐。

亮点在可直接导出表格为CSV/XLSX，大幅减轻二次表格处理负担，适合数据直通BI或Excel场景。

Adobe的核心优势是文档保真，与发票专用API不同，PDF Extract不干涉什么是供应商名、什么是金额——而是百分百映射所有文本、字体和排版。适用合规、归档或出版内容场景多于业务自动分类。

需权衡的就是业务语义需自定义，不像Google或微软那样自动标签“发票号”或“税号”，需开发者自写规则、正则或集成NLP。对部分开发者是灵活加分，对部分团队则是额外开发负担。

Adobe生态适配好，既有Acrobat Services又能接Creative Cloud；非Adobe生态，往往更适合单独集成而不是全栈云对接。

Amazon Textract：AWS原生无缝集成

Amazon Textract天然适合深度用AWS的团队。其特色FeatureTypes参数，可直接提取表格和键值对，并以“区块”方式输出——单词、行、表、字段完整映射。

可和S3、Lambda、SNS/SQS无缝对接，非常易构建无服务器批处理管道，如S3上传自动触发，解析推送结构化JSON到DynamoDB等示例玩法。

区域适配和扩展性极强，AWS客户能就近完成文档处理，满足合规并弹性扩展。保险、金融等高需求高体量行业尤其适用。

需注意的是输出格式较为复杂，需自行编写聚合逻辑，还原业务字段也需配合AWS其它组件或第三方NLP二次处理，才能落地标准业务场景。

计费按量灵活，已全面采用AWS云的企业整合更优，省去跨云维护和安全隐患。

Parseur：端到端自动化场景的极速选择

与常见AI型PDF抽取方案不同，Parseur API针对各种邮件、PDF、图片、文本等文档类型，均可一键结构化为JSON。对于频繁处理发票、采购单、发货通知等通过邮件而来的运营文档，可直接邮件进Parseur，自动解析后通过webhook或API推送下游系统。也可通过Web、API或云存储上传批量处理。

Parseur同时提供API和Web管理界面，运维和支持团队无需开发，即可配置字段和JSON结构，极其易用。Web端只需点击几下即可定义输出字段，无需开发介入。

优势在于API驱动的高效流程，无需模型训练，可直接针对同类文档复用并即刻获得干净JSON快速落地，非常适合对自动化和稳定性要求高的场景。

还支持实时webhook和主流自动化平台如Zapier、Make的原生集成，大大降低了对工程资源的外部依赖。

价格模型简单、可控，对日常文档自动化团队来说，总拥有成本远低于行业传统按页AI计费。

简言之，Parseur更适合邮件和PDF附件作为真源的场景，无需自建接收和解析，只需直连Parseur即可实时获得结构化JSON投递下游。

更多技术细节和快速上手，请见Parseur 数据提取API文档：完整指南。

选型清单：如何挑选适用PDF数据提取API？

正式购买PDF数据提取API之前，建议以以下维度评估：

• 文档类型——主处理结构化表单，还是如合同、报告等非结构化材料？是否要涵盖扫描图片及电子PDF？
• 表格能力——需关注不止表面提表格，更要兼容合并单元格、多页、旋转、嵌套表头等复杂场景，这常成为分水岭。
• 内置/自定义模型——平台是否内置主流模型？能否自定义专属领域字段？
• 扩展性——是否有文件大小限制，是否支持异步作业、webhook回调，高并发场景下能否保证幂等与数据可靠？
• 安全合规——重点关注数据驻留、保留周期、加密及行业认证（可查阅Parseur安全中心了解要点）。
• 开发体验——是否有完善的SDK（Python、JavaScript、Java、C#），响应格式易读，是否自带可运行示例。

用这种结构化清单，不仅能避免“表面最优”陷阱，还能挑到真正适合自身业务、流程和安全合规的API。

大模型与PDF数据提取：2025现实场景

随着大语言模型热度攀升，业界常问：“能否直接让大模型提取PDF并输出结构化JSON？” 2025年实际最佳方案仍是混合型工作流：

• API工具能确保获得准确文本和结构化布局（键值对、表格、阅读顺序），为后续处理提供可信基础——这也是大模型单独解析无法保证的。
• 有了结构化JSON后，可交给大模型标准化供应商名、归并字段进自有schema，或添加简单分类标签（如发票/收据）。
• 让LLM原生输出JSON，往往会有漂移。2025最佳实践是通过JSON Schema校验或Pydantic模型校验大模型输出，并加入自纠循环机制确保产出合规。

何时用大模型，何时选文档API

OCR、表格提取、发票解析需求下，结构化API最佳，保证精度和一致性。难以结构化的合同、实体标准化或轻量语义标签分类，则可引入大模型。

结论：大模型并不能替代PDF抽取API，而是叠加层，将原始结构化结果转为经验证、稳健可集成的业务数据。

结论：API与流程的最优适配

PDF数据提取技术近年来变化极快，2025年主流API已远非传统OCR可比。现今，最佳DSaaS方案兼具高准确度、生态适配及开发友好，可把静态PDF生态高效转为支持自动化、分析及AI流转的结构化JSON。

每家供应商都有独特价值：Google Document AI重生态融合与结构表达力，Azure Document Intelligence主攻发票与票据，Adobe PDF Extract API着重文件保真和细節，Amazon Textract适合AWS原生集成，而Parseur则聚焦邮件与附件自动化的高效自动落地。

最终选型，更考验API与具体业务、合规及技术架构是否真正契合——而非功能套餐的单项对比。大模型正在成为补充层，助力语义富化及标准化。文档自动化的未来，不是API或AI二选一，而是智慧协作、融合驱动。

想进一步深度探究？欢迎查看《数据提取API文档：完整指南（2025）》，详学框架、模式和真实场景下的流程自动化经验。

常见问题解答

PDF提取API功能复杂，各品牌在准确率、速度、输出格式和合规特性方面各有不同。本FAQ解答常见疑问，例如这些工具的工作原理、针对不同文档类型适合哪些API，以及如何将其与现代AI流程结合，实现可靠、结构化的数据提取。

什么是PDF提取API？

PDF提取API是一种云端或本地服务，能够将PDF文件作为输入，返回结构化数据，例如键值对、表格或文档的JSON描述。不同于手动解析或脆弱的正则表达式，这些API利用OCR、布局分析和机器学习，能够高效、稳定地从扫描或电子PDF中提取可用数据。

哪个PDF转JSON的API最准确？

Parseur在文档数据提取中可达99%准确率。

我可以直接用ChatGPT或其他大语言模型提取PDF数据吗？

不可靠。大语言模型如果直接用于OCR替代，很容易误解排版或凭空生成字段。最佳方案是将OCR/文档API（获得真实内容和布局）与LLM结合，例如将“VENDOR: ACME Ltd.”标准化为供应商ID，或确保金额字段格式一致。务必用JSON Schema或Pydantic模型校验LLM输出，确保数据正确。

这些API怎样处理表格？

Parseur拥有强大AI引擎，能够轻松提取表格及重复结构。

这些API支持合规性和数据驻留吗？

支持，但细节不同。部署前务必查阅厂商安全文档，包括加密、数据保留周期和认证，尤其对受管行业尤为重要。

想要速度快且几乎零配置，选哪个API？

如果你需要PDF文档结构化为JSON，且几乎无需工程配置，Parseur通常最快上手。

最后更新于 2025年9月10日