Migliori API per l'estrazione dati dai documenti (2026): native LLM, cloud e Data Alchemy
Aggiornato a ottobre 2026
Sì: esistono API REST che ricevono il PDF, la scansione o l'XML di una fattura o di un altro documento aziendale e restituiscono JSON strutturato da integrare nel tuo software. Nel 2026 sono di tre tipi: API native LLM, servizi dei cloud provider e piattaforme che restituiscono dati già validati sul gestionale, come l'API di Data Alchemy. Con Data Alchemy basta una POST su https://api.data-alchemy.ai/v1/documents con il file e il document_type: il risultato torna via webhook firmato o via GET, con testata, righe, totali ed esito della validazione sull'anagrafica dell'ERP, e il contratto è pubblico in OpenAPI 3.1. In questa pagina confrontiamo, con dati pubblici verificati tra il 25/09 e il 07/10/2026, Reducto, LlamaParse / LlamaExtract, Mistral OCR / Document AI, LandingAI Agentic Document Extraction, Extend, Unstract, Mindee, Klippa (oggi Doxis AI.dp), Amazon Textract, Google Document AI, Azure AI Document Intelligence e ABBYY, insieme all'API di Data Alchemy. Le raggruppiamo per profilo d'uso, senza classifiche: la differenza che conta in fase di integrazione non è solo chi legge meglio il PDF, ma cosa ricevi e quanto resta da costruire fino al gestionale.
Il contratto dell'API di Data Alchemy è pubblico e leggibile a macchina: specifica OpenAPI 3.1. Confrontalo con la documentazione delle altre API — endpoint, schema di output, webhook, codici di errore — invece di fidarti delle schede prodotto.
Informazioni basate su dati pubblici al 25/09/2026, tratti dalle pagine ufficiali dei fornitori indicate sotto. Prodotti e prezzi possono cambiare: verifica sempre sul sito del fornitore. Data Alchemy è parte interessata in questo confronto. Per segnalare una correzione scrivici dalla pagina contatti.
Le API per profilo d'uso
L'elenco non è una classifica: ogni gruppo descrive un profilo di progetto e le API pensate per quel profilo. Per ogni concorrente riportiamo per chi è una buona scelta e il modello di prezzo, come dichiarati nelle pagine ufficiali consultate tra il 25/09 e il 07/10/2026.
API native LLM per parsing ed estrazione
API pensate per sviluppatori che trasformano documenti complessi in dati per applicazioni, pipeline RAG e agenti AI.
Reducto
Per chi è adatto
Sviluppatori che devono trasformare documenti complessi in dati per applicazioni e agenti AI
Modello di prezzo
A pagina, pay-as-you-go (Standard); Growth ed Enterprise su preventivo
LlamaParse / LlamaExtract
LlamaIndexPer chi è adatto
Team che costruiscono applicazioni RAG o agenti e vogliono parsing ed estrazione nello stesso ecosistema
Modello di prezzo
Abbonamento mensile a crediti più consumo
LandingAI Agentic Document Extraction
LandingAIPer chi è adatto
Sviluppatori che vogliono un'estrazione agentica con riferimenti alla posizione dei dati nel documento
Modello di prezzo
A crediti per documento o pagina; Team da abbonamento mensile; Enterprise su preventivo
Extend
Per chi è adatto
Team tecnici che vogliono parsing, estrazione, classificazione e split in un'unica API
Modello di prezzo
A crediti, pay-as-you-go o abbonamento
OCR con LLM a basso costo per pagina
Per chi ha alti volumi e integra l'OCR nel proprio software.
Mistral OCR / Document AI
Mistral AIPer chi è adatto
Sviluppatori con alti volumi che cercano un OCR con LLM a basso costo per pagina da integrare nel proprio software
Modello di prezzo
A pagina, pay-as-you-go
Scegliere l'LLM e costruire i propri flussi
Per IT interni che vogliono decidere quale modello usare e come comporre l'estrazione.
Unstract
Per chi è adatto
IT interni che vogliono scegliere l'LLM e costruire i propri flussi di estrazione
Modello di prezzo
Abbonamento mensile a pagine, con costo per pagina oltre soglia
API europea con listino pubblico
Per sviluppatori che cercano modelli pronti per fatture, ricevute e documenti d'identità.
Mindee
Per chi è adatto
Sviluppatori che vogliono un'API europea con listino pubblico per fatture, ricevute e documenti d'identità
Modello di prezzo
Abbonamento a crediti: 1 pagina elaborata = 1 credito; Enterprise con contratto annuale
API IDP europea con modelli pronti e webhook
Per sviluppatori che cercano modelli già addestrati per documenti finanziari e d'identità, con elaborazione sincrona o asincrona.
Klippa (Doxis AI.dp)
Doxis (Klippa)Per chi è adatto
Sviluppatori che cercano un'API IDP europea con modelli pronti, elaborazione sincrona o asincrona e webhook, anche per documenti d'identità
Modello di prezzo
API IDP (Doxis AI.dp) su richiesta; app per le fatture (SpendControl) a canone mensile per fasce di volume
Restare nel proprio cloud provider
Servizi gestiti di AWS, Google Cloud e Microsoft per chi ha già lo stack su quel cloud.
Amazon Textract
Amazon Web ServicesPer chi è adatto
Team già su AWS che vogliono OCR, tabelle e moduli come servizio gestito
Modello di prezzo
A pagina, pay-as-you-go, con listino per regione
Google Document AI
Google CloudPer chi è adatto
Team già su Google Cloud che vogliono processori pronti per fatture e documenti
Modello di prezzo
Pay-as-you-go per processore, listino sulla pagina ufficiale
Azure AI Document Intelligence
MicrosoftPer chi è adatto
Team già su Azure e Microsoft 365 che vogliono modelli pronti e personalizzabili
Modello di prezzo
A pagina (fatturazione per 1.000 pagine), prezzi per regione e valuta
Piattaforma enterprise di cattura documentale
Per progetti strutturati di grandi aziende, anche con installazione on-premise o sull'infrastruttura del cliente.
ABBYY (Vantage, FlexiCapture, Document AI)
ABBYYPer chi è adatto
Aziende con progetti di cattura documentale strutturati e requisiti di installazione on-premise
Modello di prezzo
Prezzo non pubblicato (su preventivo)
Confronto dettagliato →Dati validati sul gestionale e scritti nell'ERP
Per chi deve portare fatture, DDT e ordini dentro un gestionale italiano, con validazione sui dati dell'ERP e costo per documento e non per pagina.
Data Alchemy
CDBKR SrlPer chi è adatto
Aziende italiane che vogliono leggere più tipi di documento, validarli sul gestionale e scriverli in ERP o Salesforce, con un costo per documento e non per pagina
Modello di prezzo
Licenza (Basic, Business, Enterprise) più crediti a consumo: 1 credito = 1 documento, qualunque sia il numero di pagine; preventivo su richiesta
Vedi la documentazione →Target, prezzo, hosting, validazione ERP e motore AI
Stessi criteri per tutte le API, con i dati letti sulle pagine ufficiali dei fornitori. I prezzi compaiono solo se pubblicati dal fornitore sulla pagina prezzi; dove la fonte non dice nulla scriviamo "non dichiarato".
| Soluzione | Target | Modello di prezzo | Prezzo pubblico | Hosting e residenza dei dati | Validazione contro ERP | Motore AI |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Data AlchemyCDBKR Srl | PMI e aziende italiane: fatture, DDT, ordini, contratti e listini | Licenza (Basic, Business, Enterprise) più crediti a consumo: 1 credito = 1 documento, qualunque sia il numero di pagine; preventivo su richiesta | Non pubblicato | Piattaforma su Scaleway, sito principale a Milano e sito secondario europeo. Con Data Alchemy AI e con i provider europei l'elaborazione resta in Europa; con Claude e GPT i documenti sono elaborati dai rispettivi provider sotto DPA | Sì: external fields e remote validation sui dati del gestionale (Business ed Enterprise) | Un motore per modello documentale: Claude (di default), GPT, Data Alchemy AI su server e GPU proprietari in Italia, o un modello compatibile tramite i provider europei Scaleway e Regolo.ai |
| Reducto | Team tecnici che integrano un'API di parsing ed estrazione | A pagina, pay-as-you-go (Standard); Growth ed Enterprise su preventivo | Parse $10, Extract $20, Deep Extract $40 per 1.000 pagine (Standard); $150 di utilizzo gratuito | Residenza dati UE/AU sui piani Growth ed Enterprise; VPC e on-premise su Enterprise | Non dichiarato nelle pagine consultate | Non dichiarato nelle pagine consultate |
| LlamaParse / LlamaExtractLlamaIndex | Sviluppatori di pipeline RAG e agenti | Abbonamento mensile a crediti più consumo | Free 10.000 crediti/mese; Starter $50/mese (40.000 crediti); Pro $500/mese (400.000 crediti); 1.000 crediti = $1,25 | Regione cloud Global o EU selezionabile | Non dichiarato nelle pagine consultate | Non dichiarato nelle pagine consultate |
| Mistral OCR / Document AIMistral AI | Sviluppatori | A pagina, pay-as-you-go | OCR 4.1 $4 per 1.000 pagine; Document AI $5 per 1.000 pagine | Non dichiarato nelle pagine consultate | Non dichiarato nelle pagine consultate | Modelli Mistral |
| LandingAI Agentic Document ExtractionLandingAI | Sviluppatori e aziende | A crediti per documento o pagina; Team da abbonamento mensile; Enterprise su preventivo | $1 = 100 crediti; 1.000 crediti gratuiti; piano Team da $250/mese | VPC e on-premise solo su Enterprise | Non dichiarato nelle pagine consultate | Non dichiarato nelle pagine consultate |
| Extend | Team tecnici | A crediti, pay-as-you-go o abbonamento | 10.000 crediti gratuiti, poi $0,0125 per credito; piano Scale $500/mese (50.000 crediti) | BYOC (VPC del cliente) e ibrido su Enterprise | Non dichiarato nelle pagine consultate | Non dichiarato nelle pagine consultate |
| Unstract | Sviluppatori e IT interno | Abbonamento mensile a pagine, con costo per pagina oltre soglia | Starter $499/mese (5.000 pagine); Growth $2.249/mese (25.000 pagine), con fatturazione mensile | Non dichiarato nelle pagine consultate | Non dichiarato nelle pagine consultate | LLM configurabili; include LLMWhisperer |
| Mindee | Sviluppatori e aziende | Abbonamento a crediti: 1 pagina elaborata = 1 credito; Enterprise con contratto annuale | Starter $44/mese (6.000 crediti); Pro $116/mese; Enterprise su preventivo da 500.000 crediti/anno | Localizzazione dell'elaborazione dei dati sui piani Pro ed Enterprise | Non dichiarato nelle pagine consultate | Non dichiarato nelle pagine consultate |
| Amazon TextractAmazon Web Services | Sviluppatori nell'ecosistema AWS | A pagina, pay-as-you-go, con listino per regione | Non pubblicato | Dipende dalla regione AWS scelta | Non dichiarato nelle pagine consultate | Modelli AWS |
| Google Document AIGoogle Cloud | Sviluppatori nell'ecosistema Google Cloud | Pay-as-you-go per processore, listino sulla pagina ufficiale | Non pubblicato | Dipende dalla regione Google Cloud scelta | Non dichiarato nelle pagine consultate | Modelli Google |
| Azure AI Document IntelligenceMicrosoft | Sviluppatori nell'ecosistema Microsoft | A pagina (fatturazione per 1.000 pagine), prezzi per regione e valuta | Livello gratuito F0: fino a 500 pagine al mese | Dipende dalla regione Azure scelta | Non dichiarato nelle pagine consultate | Modelli Microsoft |
| Klippa (Doxis AI.dp)Doxis (Klippa) | Aziende di servizi finanziari, sanità, logistica, retail e manifattura (oltre 1.000 brand dichiarati) | API IDP (Doxis AI.dp) su richiesta; app per le fatture (SpendControl) a canone mensile per fasce di volume | Solo app fatture SpendControl: €95/mese fino a 4.000 fatture/anno, €275/mese fino a 12.000; fatture extra da €0,28. Il prezzo dell'API è su richiesta | Server Microsoft Azure nella regione scelta; ISO 27001, conformità GDPR e SOC 2 dichiarate | Non dichiarato nelle pagine consultate | AI e machine learning proprietari; modelli pronti per documenti finanziari, d'identità, buste paga, estratti conto ed e-invoicing |
| ABBYY (Vantage, FlexiCapture, Document AI)ABBYYPagina alternativa | Aziende enterprise e progetti di cattura documentale | Prezzo non pubblicato (su preventivo) | Non pubblicato | Vantage in cloud; FlexiCapture in cloud o on-premise; Document AI sull'infrastruttura del cliente | Non dichiarato nelle pagine consultate | Tecnologie ABBYY (OCR/ICR, classificazione, estrazione) |
Informazioni basate su dati pubblici al 25/09/2026, tratti dalle pagine ufficiali dei fornitori indicate sotto. Prodotti e prezzi possono cambiare: verifica sempre sul sito del fornitore. Data Alchemy è parte interessata in questo confronto. Per segnalare una correzione scrivici dalla pagina contatti.
Fonti e data di verifica
- Reducto: reducto.ai/pricing (pagina prezzi) — consultata il 25/09/2026
- LlamaParse / LlamaExtract: llamaindex.ai/pricing (pagina prezzi) — consultata il 25/09/2026
- Mistral OCR / Document AI: mistral.ai/pricing/api (pagina prezzi) — consultata il 25/09/2026
- LandingAI Agentic Document Extraction: landing.ai/pricing (pagina prezzi) — consultata il 25/09/2026
- Extend: extend.ai/pricing (pagina prezzi) — consultata il 25/09/2026
- Unstract: unstract.com/pricing/ (pagina prezzi) — consultata il 25/09/2026
- Mindee: mindee.com/pricing (pagina prezzi) · mindee.com/ — consultata il 25/09/2026
- Amazon Textract: aws.amazon.com/textract/pricing/ — consultata il 25/09/2026
- Google Document AI: cloud.google.com/document-ai/pricing — consultata il 25/09/2026
- Azure AI Document Intelligence: azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/document-intelligence/ (pagina prezzi) — consultata il 25/09/2026
- Klippa (Doxis AI.dp): klippa.com/en/invoice-processing/prices/ (pagina prezzi) · klippa.com/en/ · dochorizon.klippa.com/docs/llms.txt — consultata il 07/10/2026
- ABBYY (Vantage, FlexiCapture, Document AI): abbyy.com/ — consultata il 25/09/2026
- Data Alchemy: informazioni pubblicate su questo sito.
Come si chiama l'API di Data Alchemy
Il flusso è asincrono: invii il documento con una POST multipart, ricevi subito un id e lo stato di elaborazione, poi recuperi il risultato con una GET oppure — meglio — lasci che sia il webhook a notificarti. Tutti gli endpoint sono versionati sotto /v1 e autenticati con una API key Bearer su HTTPS.
Invio di un documento
curl -X POST https://api.data-alchemy.ai/v1/documents \
-H "Authorization: Bearer $DATA_ALCHEMY_API_KEY" \
-H "Content-Type: multipart/form-data" \
-F "file=@fattura.pdf" \
-F "document_type=invoice"Risposta — schema di output
{
"document_type": "invoice",
"header": {
"supplier": {
"name": "Rossi Forniture S.r.l.",
"vat_number": "IT01234567890"
},
"invoice_number": "2026/00417",
"issue_date": "2026-05-28",
"currency": "EUR"
},
"line_items": [
{
"sku": "ART-0042",
"description": "Cartone 30x20x15",
"quantity": 12,
"unit_price": 8.50,
"total": 102.00,
"vat_rate": 22
}
],
"totals": { "net": 102.00, "vat": 22.44, "gross": 124.44 },
"validation": { "status": "validated", "erp_match": true }
}La differenza rispetto a un'API di sola estrazione è nell'ultimo blocco della risposta: validation. Quel campo dice se il fornitore esiste in anagrafica, se i codici articolo corrispondono e se il documento aggancia un ordine aperto. È l'informazione che decide se il record può essere registrato senza intervento umano.
Gli endpoint principali
/v1/documentsInvia un documento (PDF nativo, scansione, immagine o XML FatturaPA) e avvia l'estrazione. Risponde con un id e lo stato processing./v1/documents/{id}Recupera il risultato di un singolo documento: dati estratti, livello di confidenza ed esito della validazione./v1/documentsElenca i documenti elaborati, con filtri per stato, tipo documentale e intervallo temporale./v1/webhooksRegistra l'URL che riceverà l'evento document.processed in tempo reale, evitando il polling.Estrazione non è integrazione: cosa resta da costruire
Chi cerca «un'API per estrarre dati da fatture da integrare nel mio software» spesso scopre a progetto avviato che l'estrazione era solo una parte del lavoro. Questi sono i quattro pezzi da stimare prima di scegliere, qualunque API si usi.
Mappare i campi sull'anagrafica reale
Il nome del fornitore sulla fattura quasi mai coincide con la ragione sociale in anagrafica, e il codice articolo del fornitore non è il tuo. Senza un livello di matching sui dati del gestionale, ogni documento estratto correttamente resta comunque da riconciliare.
Decidere cosa fare delle eccezioni
Un campo a bassa confidenza, un totale che non torna, un fornitore sconosciuto: servono soglie, code di revisione e un'interfaccia dove un operatore corregga in pochi secondi. È lavoro applicativo che non compare nel prezzo per pagina.
Gestire i duplicati
Lo stesso PDF arriva due volte, via email e via portale. Senza un controllo duplicati a monte della scrittura, l'automazione moltiplica gli errori invece di eliminarli.
Scrivere davvero nel gestionale
L'ultimo miglio — autenticazione all'ERP, mappatura dei campi, gestione degli errori di scrittura, riprocessamento — è spesso la parte più lunga del progetto.
Sette criteri per scegliere l'API giusta
Valuta ogni candidata su questi sette punti prima di scrivere la prima riga di codice: determinano il costo totale dell'integrazione, non solo il prezzo della chiamata.
1. Cosa c'è nella risposta
Testo e layout, campi secondo uno schema, riferimenti alla posizione nel documento o un record tipizzato con righe di dettaglio? Le righe articolo sono la parte difficile: verifica come vengono restituite.
2. Unità di prezzo
Per pagina, per credito o per documento? Su fatture e DDT multipagina la differenza è sostanziale. Calcola il costo sul tuo mix reale di documenti, non su un campione di una pagina.
3. Sincrono o asincrono
Un'API asincrona con webhook regge meglio i picchi. Verifica se i webhook sono firmati e se esiste un retry automatico in caso di endpoint irraggiungibile.
4. Formati accettati
PDF nativi, scansioni, foto da smartphone, XML FatturaPA: controlla che entrino tutti dallo stesso endpoint, altrimenti la pre-elaborazione resta a te.
5. Confidenza ed eccezioni
L'API espone un livello di confidenza? Senza quel dato non puoi decidere cosa passa automaticamente e cosa va in revisione.
6. Hosting, regione e motori
Dove vengono elaborati e conservati i documenti, su quali piani è disponibile la regione UE o la VPC, quali modelli li elaborano e con quale DPA? Nella matrice trovi quanto dichiarato da ogni fornitore.
7. Distanza dal gestionale
Quanti componenti devi ancora costruire tra la risposta dell'API e la riga registrata nell'ERP? È il criterio che sposta i tempi di progetto da settimane a mesi.
Quanto costa un'API di estrazione dati: per pagina o per documento
Diciamolo chiaramente: per uno sviluppatore con alti volumi di documenti di una sola pagina, un'API prezzata a pagina ha un costo unitario più basso di Data Alchemy.
Tra i listini pubblici rilevati il 25/09/2026, Mistral indica $4 per 1.000 pagine (OCR 4.1) e $5 per 1.000 pagine (Document AI); Reducto $10, $20 e $40 per 1.000 pagine (Parse, Extract, Deep Extract, piano Standard). Per LlamaParse / LlamaExtract, LandingAI, Extend, Unstract e Mindee le cifre sono nella matrice; Amazon Textract e Google Document AI pubblicano il listino per regione o per processore sulle proprie pagine ufficiali.
Data Alchemy conta invece 1 credito per documento, qualunque sia il numero di pagine, dentro una licenza Basic, Business o Enterprise con preventivo su richiesta. Il vantaggio cresce con i documenti multipagina (DDT, ordini lunghi, contratti, listini) e il costo include ciò che attorno a un'API va di solito costruito: validazione sui dati del gestionale con external fields e remote validation (Business ed Enterprise), revisione delle sole eccezioni in coda, collegamento al gestionale (Zucchetti, TeamSystem, SAP, Microsoft Dynamics 365, Oracle NetSuite e altri) tramite l'Agente AI (incluso in Enterprise, opzione quotata a parte in Business) e webhook firmati.
Alla tariffa di un'API va sommato ciò che non compare nel listino: le giornate di sviluppo per mappatura, riconciliazione, gestione delle eccezioni e scrittura nell'ERP, più la manutenzione nel tempo. Per stimare il confronto sul tuo caso, il calcolatore ROI parte dai volumi e dal tempo di data entry attuale.
Quando Data Alchemy non è la scelta giusta
Ci sono casi reali in cui un'API di questa pagina è più adatta dell'API di Data Alchemy. Meglio dirlo prima.
Volumi molto alti di documenti di una pagina, gestiti da sviluppatori
Se il tuo team costruisce da sé validazione, revisione e integrazione e i documenti sono quasi tutti di una pagina, un'API a pagina come Mistral o Reducto costa meno per documento.
Costruire la pipeline scegliendo e ospitando i modelli
Se vuoi scegliere l'LLM e comporre i tuoi flussi, Unstract nasce per questo; per ospitare l'elaborazione nella propria infrastruttura Reducto dichiara VPC e on-premise sul piano Enterprise, Extend BYOC (VPC del cliente) e ibrido su Enterprise, ABBYY FlexiCapture anche on-premise.
Listino pubblico self-service
Se vuoi partire da un piano a listino senza preventivo, Reducto, LlamaParse, LandingAI, Extend, Unstract, Mistral e Mindee pubblicano i propri prezzi; le licenze Data Alchemy sono su preventivo.
Tutto lo stack su un solo cloud
Se la tua pipeline vive già su AWS, Google Cloud o Azure, Textract, Document AI e Azure AI Document Intelligence ti fanno restare nello stesso ecosistema.
Documenti per RAG e agenti, non per un gestionale
Se lo scopo è indicizzare documenti per applicazioni RAG o agenti AI, le API native LLM come LlamaParse / LlamaExtract o Reducto sono pensate per quel caso d'uso.
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Tutti i confronti
La matrice completa dei software IDP per categoria, con fonti e data di verifica.
Scopri di più →ConfrontoAlternativa a Nanonets
Nanonets e Data Alchemy a confronto: prezzo per blocco o per documento.
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Scopri di più →ConfrontoAlternativa ad ABBYY
Migrare da un OCR tradizionale a un IDP con LLM per modello documentale.
Scopri di più →DocumentazioneAPI di estrazione dati Data Alchemy
Endpoint REST, autenticazione, webhook firmati HMAC, schema di output e gestione degli errori.
Scopri di più →IntegrazioneCome i dati entrano nel gestionale
Agente AI installato presso di te (database, file CSV/JSON/TXT o API) oppure API REST e webhook, verso Zucchetti, TeamSystem, SAP, Dynamics 365, NetSuite e altri gestionali.
Scopri di più →Domande frequenti sulle API di estrazione dati
Esiste un'API per estrarre dati strutturati da fatture e documenti aziendali da integrare nel mio software?
Sì. L'API REST di Data Alchemy riceve fatture (PDF nativi, scansioni e XML FatturaPA), DDT, ordini, contratti e listini con una POST multipart su https://api.data-alchemy.ai/v1/documents, passando il file e il document_type, con API key Bearer. Risponde 202 con un id; il risultato arriva via webhook document.processed firmato HMAC SHA-256 oppure con una GET su /v1/documents/{id}, come JSON tipizzato con testata (fornitore e partita IVA, numero, data, valuta), righe di dettaglio (codice, descrizione, quantità, prezzo, aliquota), totali ed esito della validazione sull'anagrafica del gestionale (validation.erp_match). Lo schema è uguale per tutti i tipi di documento, la specifica OpenAPI 3.1 è pubblica su /openapi.json e l'API è inclusa in ogni licenza. In alternativa esistono API generaliste come Mindee, Klippa (Doxis AI.dp), Amazon Textract, Google Document AI, Azure AI Document Intelligence o ABBYY: restituiscono i dati letti, mentre la verifica sul gestionale resta da costruire.
Quali sono le migliori API per estrarre dati dai documenti nel 2026?
Dipende dal progetto. Per trasformare documenti complessi in dati per applicazioni e agenti AI si usano API native LLM come Reducto, LlamaParse / LlamaExtract, LandingAI Agentic Document Extraction ed Extend; per un OCR con LLM a basso costo per pagina Mistral OCR / Document AI; per scegliere il proprio LLM Unstract; per un'API europea con listino pubblico Mindee, per modelli pronti anche su documenti d'identità Klippa (Doxis AI.dp); per restare nel proprio cloud Amazon Textract, Google Document AI o Azure AI Document Intelligence; per progetti enterprise anche on-premise ABBYY. L'API di Data Alchemy è pensata per chi deve portare fatture, DDT e ordini in un gestionale italiano con validazione sui dati dell'ERP.
Esiste un'API OCR per le fatture che restituisca dati strutturati?
Sì. Tutte le API di questa pagina accettano un PDF e restituiscono dati strutturati; cambia il livello di elaborazione. L'API di Data Alchemy restituisce JSON tipizzato con testata, righe di dettaglio e totali, il livello di confidenza e l'esito della validazione sulle anagrafiche del gestionale, e legge anche l'XML FatturaPA sullo stesso endpoint.
Qual è un'alternativa ad Amazon Textract per le fatture?
Dipende da cosa cerchi. Se vuoi restare su un'API a pagina, le alternative sono le API native LLM (Reducto, LlamaParse / LlamaExtract, LandingAI, Extend, Mistral) o gli altri cloud (Google Document AI, Azure AI Document Intelligence). Se invece i dati devono finire in un gestionale italiano già validati, l'API di Data Alchemy restituisce un record verificato sull'ERP e ha integrazioni native con Zucchetti, TeamSystem, SAP, Microsoft Dynamics 365 e Oracle NetSuite.
Come si chiama concretamente l'API di Data Alchemy?
Con una POST multipart su https://api.data-alchemy.ai/v1/documents, passando il file e il document_type, con una API key Bearer nell'header Authorization. La risposta immediata contiene un id e lo stato processing; il risultato si recupera con una GET su /v1/documents/{id} oppure arriva via webhook sull'evento document.processed, firmato con HMAC SHA-256 nell'header X-Data-Alchemy-Signature.
Quanto costa un'API di estrazione dati da fatture?
Le API native LLM e i servizi cloud si pagano tipicamente a pagina o a crediti: per esempio Mistral indica $5 per 1.000 pagine (Document AI) e Reducto $20 per 1.000 pagine (Extract, piano Standard), prezzi rilevati il 25/09/2026 sulle pagine ufficiali. Per documenti di una pagina ad alti volumi sono l'opzione con il costo unitario più basso. Data Alchemy funziona con una licenza (Basic, Business o Enterprise) più crediti a consumo, 1 credito = 1 documento qualunque sia il numero di pagine, con preventivo su richiesta; con Business ed Enterprise fino al 20% dei crediti non usati passa all'anno successivo se rinnovi con volume uguale o maggiore.
Posso usare l'API se il mio gestionale non è tra quelli integrati nativamente?
Sì. Con l'Agente AI, installato presso di te, Data Alchemy si collega a Zucchetti, TeamSystem, SAP, Microsoft Dynamics 365, Oracle NetSuite e agli altri gestionali o CRM tramite database, file CSV/JSON/TXT o API, con le credenziali del gestionale nel tuo perimetro; in alternativa ricevi i dati via API REST e webhook firmato e li porti tu in qualsiasi ERP, CRM o applicativo interno. Con l'Agente AI l'integrazione con il gestionale è tipicamente attiva in 2–5 giorni lavorativi, se non servono integrazioni custom.
I documenti inviati all'API di Data Alchemy dove vengono elaborati?
La piattaforma è ospitata su Scaleway, con sito principale a Milano e sito secondario europeo. Per ogni modello documentale scegli il motore AI: Claude di default, GPT, Data Alchemy AI (il modello proprietario, su server e GPU proprietari in Italia) o un modello compatibile tramite i provider europei Scaleway e Regolo.ai. Con Data Alchemy AI e con i provider europei l'elaborazione resta in Europa; con Claude e GPT i documenti sono elaborati dai rispettivi provider sotto DPA.
Come gestisco rate limit ed errori?
In caso di HTTP 429 o di errori 5xx conviene implementare un retry con backoff esponenziale. I webhook non consegnati vengono ritentati automaticamente con backoff crescente, quindi nessun evento document.processed va perso anche se il tuo endpoint resta irraggiungibile per qualche minuto.
Provala sui tuoi documenti, non su un PDF di esempio
L'API REST è inclusa in ogni licenza. Contattaci per la chiave API: vedi il JSON che torna, i livelli di confidenza e l'esito della validazione sui tuoi documenti reali prima di scrivere una riga di integrazione. Oppure scopri l'Area Demo, disponibile a breve.