Alibaba Cloud: Qwen-VL-OCR

Belgelerden ve ekran görüntülerinden yapılandırılmış metin çıkarmak için OCR modeli.

qwen-vl-ocr

MevcutAlibaba CloudSohbet

Girdi / Çıktı: $0.07 / $0.16
Bağlam: 30K
Maksimum çıktı: 8K
Modlar: Görüntü İşlemeSohbet

Qwen-VL-OCR hakkında

Qwen-VL-OCR, Alibaba'nın Qwen3-VL üzerine inşa edilmiş metin tanıma modelidir; taranmış belgeler, tablolar, makbuzlar ve ekran görüntüleri gibi görsellerden metin ve yapılandırılmış veri çekmek için kullanılır. Düz metin tanıma, anahtar bilgi çıkarma, tablo ayrıştırma, belge ayrıştırma ve formül tanıma için yerleşik görevlerle gelir ve görsel döndürme düzeltmesi yapabilir.

Güçlü yönleri

Yerleşik görev modları; metin tanıma, konum bilgisiyle yüksek hassasiyetli tanıma, tabloyu HTML'ye ayrıştırma ve formülü LaTeX'e dönüştürmeyi kapsar.
Anahtar bilgi çıkarma; makbuzları, sertifikaları ve formları tanımladığınız alanları kullanarak JSON'a dönüştürür.
Görsel döndürme düzeltmesi, eğri çekilmiş sayfalarla ilgili sorunları gidermeye yardımcı olur.

Alternatif aramanız gereken durumlar

Alibaba, daha iyi belge ayrıştırma ve sertifika çıkarma özelliklerine sahip daha yeni model olarak Qwen3.5-OCR'ı listelemektedir.
Çıktı yalnızca metin, JSON, HTML veya LaTeX formatındadır; asla düzenlenmiş veya açıklama eklenmiş bir görsel değildir.
Görselleri okur, serbest biçimli sohbet için değildir ve ucu açık akıl yürütme amacıyla tasarlanmamıştır.

Başlarken

API anahtarı oluştur
Console'da bir anahtar oluşturun, platformdaki tüm modellerle kullanın.

İlk isteğinizi gönderin

Diliniz için olan örneği kopyalayın ve uç noktada çalıştırın.

Metinden metneMessages API

POST/v1/messages

API formatı:

curl https://api.tokenlab.sh/v1/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: sk-xxx" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "qwen-vl-ocr",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
  }'

Fiyatlandırma

Verified fiyatı Verified için geçerlidir ve çoğu modelde daha düşüktür. Official fiyatı, model üreticisinin yayınladığı fiyattır ve daha güvenilir Official rotası için geçerlidir. Auto, isteği tamamlayan rotanın fiyatını uygular.

Default

1M token başına

Official fiyatı: Girdi $0.07 / Çıktı $0.16 / Metin Girdi $0.07 / Metin Çıktı $0.16
Verified fiyatı: —
İndirim: —

	Official fiyatı1M token başına	Verified fiyatı1M token başına	İndirim
Default	Girdi $0.07 / Çıktı $0.16 / Metin Girdi $0.07 / Metin Çıktı $0.16	—	—

Kullanım ve etkinlik

Başarı oranı, tamamlanan isteklerin payıdır. Gecikme, tam bir yanıtın ne kadar sürdüğüdür; P95, isteklerin %95’inin bu süre içinde tamamlandığı anlamına gelir.

Kullanım ve kullanılabilirlik

Son 24 saat

İstekler
Başarı oranı
P95 gecikmesi
Toplam token

Model performansı

Son güncelleme: 1 Kas 2026 07:20 UTC

Metrikler, gizlilik ve veri hacmi eşikleri karşılandığında görünür.

Veriler, durum kontrolleri hariç tutularak toplu kullanıcı isteklerine dayanmaktadır.

Console'da aç

Qwen-VL-OCR modelini Console'da açın, istemi düzenlemek veya göndermek için hazır hale getirin.

qwen-vl-ocr ile /v1/messages üzerinden kısa bir mesaj dene. Yanıtı, gecikmeyi ve maliyeti göster.

Kullanım senaryoları

Uygun olduğu kullanımlar

Görüntü İşleme

Makbuz ve fatura yakalama
Muhasebe sistemleri için makbuz ve faturalardan satıcıyı, tarihi, kalemleri ve toplamları JSON formatına çıkarın.
Tablo dijitalleştirme
Taranmış veya fotoğraflanmış bir tabloyu, bir elektronik tablo veya veritabanı içe aktarma işleminin tüketebileceği HTML'ye dönüştürün.
Formül çıkarma
Ders slaytlarından veya makalelerden denklemleri LaTeX olarak çekin, böylece yeniden düzenlenebilir veya dizilebilirler.

Prompt örnekleri

Bu görseldeki tüm metni çıkarın.

Bu makbuzu okuyun ve satıcı, tarih, kalemler ve toplamı içeren bir JSON döndürün.

Bu taramadaki tabloyu HTML'ye dönüştürün.

Bu model koşullu fiyatlandırmaya sahiptir. Yalnızca aylık token toplamları güvenilir bir tahmin üretmez; istek özellikleri, önbellek ve geçerli zaman penceresi için ayrıntılı fiyatlandırmayı kullanın.

FAQ

Qwen-VL-OCR ne yapar?

Görsellerden metin okur ve göreve bağlı olarak düz metin, JSON, HTML veya LaTeX olarak döndürür. Girdileri taramalar, makbuzlar ve ekran görüntüleri gibi görsellerdir.

Qwen3.5-ocr'dan farkı nedir?

Qwen-VL-OCR, Qwen3-VL tabanlıdır ve döndürme düzeltmesi içeren yerleşik görev modlarına sahiptir. Alibaba, Qwen3.5-OCR'ı gelişmiş belge ayrıştırma, metin yerelleştirme ve sertifika çıkarma özelliklerine sahip en güncel mimari olarak tanımlamaktadır.

Hangi dilleri okuyabilir?

Alibaba desteklenen diller arasında Çince, İngilizce, Rusça, Fransızca, Türkçe, İtalyanca, Portekizce, İbranice ve Arapçayı listelemekte ve desteği kapalı bir liste yerine çok dilli olarak tanımlamaktadır.

Yapılandırılmış alanları çıkarabilir mi?

Evet. Anahtar bilgi çıkarma görevi, istemde belirttiğiniz alanları kullanarak makbuzları, sertifikaları ve formları JSON olarak döndürür, böylece sonraki kodlar değerleri doğrudan okuyabilir.

Belge fotoğrafları için çalışır mı?

Evet ve döndürülmüş görselleri düzeltebilir. Alibaba, görsellerin belirtilen bir piksel aralığında otomatik olarak ölçeklendirildiğini belgeler, bu nedenle çok küçük veya çok büyük resimler tanıma işleminden önce yeniden boyutlandırılır.

Qwen-VL-OCR ne kadara mal olur?

TokenLab üzerinde Qwen-VL-OCR Girdi $0.07 / Çıktı $0.16 1M token başına'dır. Tam dökümü yukarıdaki fiyat tablosunda bulabilirsiniz. Ücretler faturalandırma birimine, özelliklere ve kullanıma göre değişir. Modelin ayrıntılı fiyatlandırmasında eşleşen koşulları karşılaştırın; tek bir ücret toplam maliyeti belirlemez.

Qwen-VL-OCR bağlam penceresi ve çıktı sınırı nedir?

Qwen-VL-OCR 30.000 jetona kadar bağlam kabul eder ve tek yanıtta 8.192 jetona kadar çıktı verir.

Qwen-VL-OCR hangi endpoint'i kullanmalı?

Qwen-VL-OCR için varsayılan olarak https://api.tokenlab.sh/v1/messages kullanın. Sağlayıcıya özgü yerel format destekleniyorsa API workbench bu endpoint'i de gösterir.

Qwen-VL-OCR hangi operasyonları destekler?

Qwen-VL-OCR Metinden metne destekler. Yukarıdaki API workbench'te bir operasyon seçerek ilgili endpoint ve kod örneğini görebilirsiniz.