include_blocks na API. Quando ativado, cada página retorna um array blocks com rótulos estruturais e coordenadas espaciais na ordem de leitura .| Benchmark | Pontuação do OCR 4 | Notas |
|---|---|---|
| OlmOCRBench (ranking público) | 85,20 | Líder do ranking no lançamento |
| OmniDocBench | 93,07 | Forte performance em diversos tipos de documento |
| Preferência humana (teste cego, 600+ documentos, 12+ idiomas) | 72% de taxa de vitória média | Anotadores independentes preferiram o OCR 4 em comparações diretas |
A Mistral também relata pontuações fortes em seu benchmark interno Crawl Multilingual, embora os números brutos não tenham sido publicados nas fontes revisadas .
| Modalidade | Preço | Detalhes |
|---|---|---|
| OCR Padrão | US$ 4 por 1.000 páginas | Extração de texto base |
| Anotado (estruturado) | US$ 5 por 1.000 páginas | Inclui bounding boxes, rótulos de blocos e pontuações de confiança |
O preço é baseado em páginas, e não em tokens, o que é incomum entre outros modelos da Mistral e reflete o caso de uso de processamento em lote de documentos.
O OCR 4 marca uma mudança deliberada de "extração de texto" para "compreensão de documentos". Ele é posicionado como uma camada fundamental para busca empresarial, pipelines de RAG e fluxos de agentes, onde preservar o layout e a estrutura (tabelas, equações, assinaturas) é crítico . O modelo compete diretamente com o Document AI do Google, o Azure Document Intelligence e pipelines de OCR de código aberto, combinando saída estruturada a um preço de commodity com a opção de contêiner auto-hospedável — uma combinação rara entre as principais APIs de OCR .
O design de contêiner único é um diferencial importante para os setores financeiro, de saúde e jurídico, que exigem soberania de dados . A Mistral também tornou o OCR 4 o modelo padrão de compreensão de documentos para milhões de usuários no Le Chat .
include_blocks na API. Quando ativado, cada página retorna um array blocks com rótulos estruturais e coordenadas espaciais na ordem de leitura .| Benchmark | Pontuação do OCR 4 | Notas |
|---|---|---|
| OlmOCRBench (ranking público) | 85,20 | Líder do ranking no lançamento |
| OmniDocBench | 93,07 | Forte performance em diversos tipos de documento |
| Preferência humana (teste cego, 600+ documentos, 12+ idiomas) | 72% de taxa de vitória média | Anotadores independentes preferiram o OCR 4 em comparações diretas |
A Mistral também relata pontuações fortes em seu benchmark interno Crawl Multilingual, embora os números brutos não tenham sido publicados nas fontes revisadas .
| Modalidade | Preço | Detalhes |
|---|---|---|
| OCR Padrão | US$ 4 por 1.000 páginas | Extração de texto base |
| Anotado (estruturado) | US$ 5 por 1.000 páginas | Inclui bounding boxes, rótulos de blocos e pontuações de confiança |
O preço é baseado em páginas, e não em tokens, o que é incomum entre outros modelos da Mistral e reflete o caso de uso de processamento em lote de documentos.
O OCR 4 marca uma mudança deliberada de "extração de texto" para "compreensão de documentos". Ele é posicionado como uma camada fundamental para busca empresarial, pipelines de RAG e fluxos de agentes, onde preservar o layout e a estrutura (tabelas, equações, assinaturas) é crítico . O modelo compete diretamente com o Document AI do Google, o Azure Document Intelligence e pipelines de OCR de código aberto, combinando saída estruturada a um preço de commodity com a opção de contêiner auto-hospedável — uma combinação rara entre as principais APIs de OCR .
O design de contêiner único é um diferencial importante para os setores financeiro, de saúde e jurídico, que exigem soberania de dados . A Mistral também tornou o OCR 4 o modelo padrão de compreensão de documentos para milhões de usuários no Le Chat .