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PDF 转 JSON，按您定义的结构返回

要把 PDF 里的总金额或税号录入系统，就得在版式随发件方而变的页面上逐一查找。

Paxa Document Extraction 接收一个为字段命名并指定类型的 Schema，返回按页面内容填好的 JSON。每个值都是按字段类型读取的印刷文字，读不到时为 null 并附原因。它以泰语为先，同时也能读其他语言。

立即试用阅读文档

一张发票，一份 Schema#

OCR 页面上的税务发票样本、读取它所用的 Schema，以及 API 返回的字段。字段是实际调用时记录的响应，没有任何修改。

一张泰国税务发票，按样张排版。

一页泰语税务发票，排版制作的样本，以 PNG 文件发送。

{
  "seller": {
    "name": "บริษัท ศตวรรษการค้า จำกัด",
    "tax_id": "0105564078127",
    "address": "๙๙ ถนนพระราม ๙ แขวงห้วยขวาง เขตห้วยขวาง กรุงเทพมหานคร ๑๐๓๑๐"
  },
  "buyer": {
    "name": "บริษัท กรุณาไทย จำกัด",
    "tax_id": "0105561045678",
    "address": "๑๒๓ ซอยสุขุมวิท ๖๓ แขวงคลองตันเหนือ เขตวัฒนา กรุงเทพมหานคร ๑๐๑๑๐"
  },
  "book_number": "001",
  "invoice_number": "0042",
  "issue_date": "2026-06-30",
  "items": [
    {
      "description": "เสื้อโปโลพนักงานปักโลโก้",
      "quantity": 12,
      "unit_price": 120,
      "amount": 1440
    },
    {
      "description": "แก้วเซรามิกพิมพ์ลาย",
      "quantity": 5,
      "unit_price": 30,
      "amount": 150
    },
    {
      "description": "กล่องบรรจุภัณฑ์",
      "quantity": 3,
      "unit_price": 20,
      "amount": 60
    }
  ],
  "subtotal": 1650,
  "vat": 115.5,
  "total": 1765.5,
  "total_in_words": 1765.5
}

paxa-doc-extract-v1 · 记录于 2026年9月12日

从文件到 JSON#

每份文档一次请求，填好的字段直接随响应返回，无需轮询任务状态。

  1. 编写 Schema

    为每个字段命名并指定类型，例如 string、number、date，或 thai_id、amount_words 这类面向泰国文档的类型。把每份文档都必须具备的字段标为 required。

  2. 发送文件

    以 base64 POST 到 /v1/extract 并附上 Schema，支持 PDF、PNG、JPEG 和 WebP，最多 20 页、10 MiB。

  3. 读取字段

    字段按 Schema 的结构返回，所有 required 字段都有值时 status 为 complete。把 include_evidence 设为 true，每个值都会附上它所读取的印刷原文。

Paxa Document Extraction 标价为每千页 $13，适用于不超过 50 个字段的 Schema，超过时为每千页 $20。

常见问题#

支持哪些文件？

PDF、PNG、JPEG 和 WebP，每次请求最多 20 页、10 MiB。每次请求发送一份文档，包含多份文档的文件只返回一组字段。

Schema 可以多大？

最多 100 个叶字段，序列化为 JSON 后不超过 128 KB。数组中的叶字段按 max_items 允许的元素数重复计数。

页面上没有某个值时会怎样？

该字段返回 null。为 null 的 required 字段会列入 missing，并使 status 变为 incomplete。印刷值未通过类型校验时，例如校验位不符，该字段为 null，原因列在 unverified 中。

有哪些面向泰国文档的字段类型？

thai_id 读取 13 位识别号码并核对校验位。date 按日在前的习惯读取日期，佛历和公历都能识别。amount_words 读取用文字书写的金额，province、bank 和 insurer 则与内置列表匹配。

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