









DeepSeek OCR est un système d'intelligence documentaire basé sur des transformateurs en deux étapes qui utilise la compression optique contextuelle pour fournir une intelligence documentaire de pointe. Il compresse des documents haute résolution en tokens visuels compacts, puis les décode avec un modèle mélange d'experts de 3 milliards de paramètres pour atteindre une compréhension quasi sans perte du texte, de la mise en page et des diagrammes dans plus de 100 langues. Il prend en charge un débit efficace en GPU pour des mises en page complexes et est entraîné sur 30 millions de pages PDF réelles ainsi que des données synthétiques, préservant la structure de mise en page, les tableaux, la chimie (chaînes SMILES) et les tâches de géométrie.
DeepSeek OCR peut être utilisé de trois manières principales : 1. Déployer localement avec des GPU en clonant le dépôt GitHub, en téléchargeant le point de contrôle de 6,7 Go et en configurant PyTorch. 2. Appeler DeepSeek OCR via ses points de terminaison API compatibles OpenAI pour soumettre des images et recevoir un texte structuré. 3. Intégrer DeepSeek OCR dans des flux de travail existants en convertissant les sorties OCR en JSON, en liant les chaînes SMILES aux pipelines de chimiométrie, ou en légendant automatiquement des diagrammes.
Plus de contacts, visitez la page Contactez-nous(https://deepseek-ocr.io/#contact)
Deepseek OCR Nom de l'entreprise : DeepSeek .
Deepseek OCR Adresse de l'entreprise : .
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Lien de tarification Deepseek OCR : https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
Lien de Twitter Deepseek OCR : https://twitter.com/deepseek_ai
Lien de Github Deepseek OCR : https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR

Tokens d'Entrée API (Cache Hit)
$0.028
Par 1M de tokens d'entrée lorsque le cache est atteint
Tokens d'Entrée API (Cache Miss)
$0.28
Par 1M de tokens d'entrée lorsque le cache n'est pas atteint
Tokens de Sortie API
$0.42
Par 1M de tokens de sortie
Pour connaître les derniers tarifs, veuillez consulter ce lien : https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing


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