Lista de procesadores
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En esta página, se incluye información detallada sobre todos los procesadores que ofrece
Document AI. Puedes ver una lista de todos los procesadores por tipo de solución.
Enterprise Document OCR (reconocimiento óptico de caracteres)
Descripción
Identificar y extraer texto en diferentes tipos de documentos
Este procesador te permite identificar y extraer texto, incluido el texto escrito a mano, de documentos en más de 200 idiomas. El procesador también usa el aprendizaje automático para realizar una evaluación de calidad de un documento en función de la legibilidad de su contenido.
Versión de modelo congelada de la versión 1.0: Archivos de modelo, parámetros de configuración y objetos binarios de una instantánea de versión congelada en una imagen de contenedor por hasta 18 meses.
pretrained-ocr-v2.0-2023-06-02
Estable
DG
Modelo listo para producción especializado en casos de uso de documentos. Incluye acceso a todos los complementos de OCR.
pretrained-ocr-v2.1-2024-08-07
Estable
DG
Las principales áreas de mejora de la versión 2.1 son un mejor reconocimiento de texto impreso, una detección de casillas de verificación más precisa y un orden de lectura más exacto.
pretrained-ocr-v2.1.1-2025-01-31
Versión candidata para lanzamiento
Versión preliminar pública
La versión 2.1.1 es similar a la 2.1 y está disponible en todas las regiones, excepto en US, EU y asia-southeast1.
Si usas la IA generativa para la extracción, haz lo siguiente:
Solo se admite oficialmente el idioma inglés.
La disponibilidad por región se encuentra en US, EU, northamerica-northeast1 y asia-southeast1.
Idiomas compatibles
Lista completa de idiomas
Idioma
Etiqueta BCP 47
Secuencia de comandos
Compatible con escritura a mano
Afrikaans
af
Latn
Árabe
ar
Arab
Azerbaiyano
az
Latn
Azerí (cirílico)
az-Cyrl
Cyrl
Bielorruso
be
Cyrl
Búlgaro
bg
Cyrl
Bosnio
bs
Latn
Catalán
ca
Latn
Cebuano
ceb
Latn
Checo
cs
Latn
Galés
cy
Latn
Danés
da
Latn
Alemán
de
Latn
Griego
el
Grek
Inglés
en
Latn
Esperanto
eo
Latn
Español
es
Latn
Estonio
et
Latn
Euskara
eu
Latn
Persa
fa
Arab
Finlandés
fi
Latn
Filipino
fil
Latn
Francés
fr
Latn
Irlandés
ga
Latn
Gallego
gl
Latn
Hindi
hi
Deva
Croata
hr
Latn
Criollo haitiano
ht
Latn
Húngaro
hu
Latn
Indonesio
id
Latn
Islandés
is
Latn
Italiano
it
Latn
Hebreo
iw
Hebr
Japonés
ja
Jpan
Javanés
jv
Latn
Kazajo
kk
Cyrl
Corean
ko
Kore
Kirguizo
ky
Cyrl
Latín
la
Latn
Lituano
lt
Latn
Letón
lv
Latn
Macedonio
mk
Cyrl
Mongol
mn
Cyrl
Maratí
mr
Deva
Malayo
ms
Latn
Maltés
mt
Latn
Nepalí
ne
Deva
Holandés
nl
Latn
Noruego
no
Latn
Polaco
pl
Latn
Pastún
ps
Arab
Portugués (Portugal y Brasil)
pt
Latn
Rumano
ro
Latn
Ruso
ru
Cyrl
Ruso (ortografía petrina)
ru-PETR1708
Cyrl
Sánscrito
sa
Deva
Eslovaco
sk
Latn
Esloveno
sl
Latn
Albanés
sq
Latn
Serbio
sr
Cyrl
Sueco
sv
Latn
Suajili
sw
Latn
Tagalog
tl
Latn
Turco
tr
Latn
Ucraniano
uk
Cyrl
Urdu
ur
Arab
Uzbeko
uz
Latn
Uzbeko (cirílico)
uz-Cyrl
Cyrl
Vietnamita
vi
Latn
Yiddish
yi
Hebr
Chino simplificado
zh-Hans
Hani
Chino tradicional
zh-Hant
Hani
Zulú
zu
Latn
Versiones del procesador
ID de versión
Canal de versiones
Madurez de la versión
Descripción
pretrained-foundation-model-v1.5-2025-05-05
Estable
DG
Es un candidato listo para producción potenciado por el LLM de Gemini 2.5 Flash. Se recomienda para quienes quieran experimentar con modelos más nuevos.
pretrained-foundation-model-v1.5-pro-2025-06-20
Estable
DG
Es un modelo listo para producción potenciado por el LLM de Gemini 2.5 Pro. Admite una cuota de hasta 30 páginas por minuto para las solicitudes de procesamiento en línea. Este modelo tiene una calidad mejorada en comparación con la versión 1.5 y puede tener una latencia más alta.
pretrained-foundation-model-v1.5.1-2025-08-07
Versión candidata para lanzamiento
Versión preliminar pública
Es un modelo de versión preliminar pública potenciado por el LLM de Gemini 2.5 Flash. Este modelo tiene las mismas funciones que la versión 1.5 y mejoró el aprendizaje adaptativo con algunos ejemplos.
pretrained-foundation-model-v1.6-pro-2025-12-01
Versión candidata para lanzamiento
Versión preliminar pública
Es un modelo de versión preliminar potenciado por el LLM de Gemini 3 Pro.
pretrained-foundation-model-v1.6-2026-01-13
Versión candidata para lanzamiento
Versión preliminar pública
Es un modelo de versión preliminar potenciado por el LLM de Gemini 3 Flash.
pretrained-foundation-model-v3.1-lite-2026-07-15
Versión candidata para lanzamiento
Versión preliminar pública
Es un modelo de versión preliminar potenciado por el LLM de Gemini 3.1 Lite. Admite extremos multirregionales (mREP) en EE.UU. y la UE.
pretrained-foundation-model-v3.5-2026-05-26
Versión candidata para lanzamiento
Versión preliminar pública
Es un modelo de versión preliminar potenciado por el LLM de Gemini 3.5 Flash.
Extrae pares clave-valor generales (entidad y casilla de verificación), tablas y entidades genéricas de documentos, además de texto de OCR.
Este procesador aplica tecnologías avanzadas de aprendizaje automático para extraer pares clave-valor, casillas de verificación y tablas de documentos en más de 200 idiomas. Este procesador también aprovecha los modelos de aprendizaje profundo para extraer 11 entidades genéricas que son comunes en varios tipos de documentos.
Categoría
Extraer
Funciones
OCR, análisis de formularios y extracción de entidades
Versión heredada. Para obtener la mejor calidad y el conjunto de funciones completo, usa el Analizador de formularios v2.0.
pretrained-form-parser-v2.0-2022-11-10
Estable
DG
Mostrar campos
email
phone
url
date_time
address
person
organization
quantity
price
id
page_number
Versión recomendada. Admite entidades genéricas y, además, incluye un modelo mejorado de tablas, KVP y casillas de verificación, así como más de 200 idiomas.
pretrained-form-parser-v2.1-2023-06-26
Versión candidata para lanzamiento
Versión preliminar pública
Ninguno
Versión preliminar pública. Es el mismo modelo que la versión 2.0, con la extracción de texto nativa de archivos PDF digitales habilitada.
Extrae elementos de contenido de documentos (texto, tablas y listas) y crea fragmentos con contexto.
El analizador de diseño extrae elementos de contenido de documentos, como texto, tablas y listas, y crea fragmentos con contexto que facilitan la recuperación de información en la IA generativa y las aplicaciones de descubrimiento.
Este analizador admite archivos PDF, HTML, DOCX, PPTX y XLSX/XLSM.
Idiomas compatibles
Lista completa de idiomas
Idioma
Etiqueta BCP 47
Secuencia de comandos
Compatible con escritura a mano
Afrikaans
af
Latn
Albanés
sq
Latn
Árabe
ar
Arab
Armenio
hy
Armn
Bielorruso
be
Cyrl
Bengalí
bn
Beng
Bengalí
bn
Beng
Búlgaro
bg
Cyrl
Catalán
ca
Latn
Chino
zh
Hani
Croata
hr
Latn
Checo
cs
Latn
Danés
da
Latn
Holandés
nl
Latn
Inglés
en
Latn
Estonio
et
Latn
Filipino
fil
Latn
Finlandés
fi
Latn
Francés
fr
Latn
Alemán
de
Latn
Griego
el
Grek
Gujarati
gu
Gujr
Hebreo
iw
Hebr
Hindi
hi
Deva
Húngaro
hu
Latn
Islandés
is
Latn
Indonesio
id
Latn
Italiano
it
Latn
Japonés
ja
Jpan
Canarés
kn
Knda
Jemer
km
Khmr
Coreano
ko
Kore
Laosiano
lo
Laoo
Letón
lv
Latn
Lituano
lt
Latn
Macedonio
mk
Cyrl
Malayo
ms
Latn
Malayalam
ml
Mlym
Maratí
mr
Deva
Nepalí
ne
Deva
Noruego
no
Latn
Persa
fa
Arab
Polaco
pl
Latn
Portugués (Portugal y Brasil)
pt
Latn
Punyabí
pa
Guru
Rumano
ro
Latn
Ruso
ru
Cyrl
Serbio
sr
Cyrl
Eslovaco
sk
Latn
Esloveno
sl
Latn
Español
es
Latn
Sueco
sv
Latn
Tagalog
tl
Latn
Tamil
ta
Taml
Telugu
te
Telu
Tailandés
th
Thai
Turco
tr
Latn
Ucraniano
uk
Cyrl
Vietnamita
vi
Latn
Yiddish
yi
Hebr
Versiones del procesador
ID de versión
Canal de versiones
Madurez de la versión
Descripción
pretrained-layout-parser-v1.0-2024-06-03
Estable
DG
Versión de disponibilidad general para el análisis del diseño de documentos. Esta es la versión predeterminada del procesador previamente entrenado.
pretrained-layout-parser-v1.5-2025-08-25
Versión candidata para lanzamiento
Versión preliminar pública
Es una versión preliminar potenciada por el LLM de Gemini 2.5 Flash para un mejor análisis del diseño de los archivos PDF. Se recomienda para quienes quieran experimentar con versiones nuevas.
pretrained-layout-parser-v1.5-pro-2025-08-25
Versión candidata para lanzamiento
Versión preliminar pública
Versión preliminar potenciada por el LLM de Gemini 2.5 Pro para un mejor análisis de diseño en archivos PDF. v1.5-pro tiene una latencia más alta que v1.5.
pretrained-layout-parser-v1.6-pro-2025-12-01
Versión candidata para lanzamiento
Versión preliminar pública
Es una versión preliminar potenciada por el LLM de Gemini 3.0 Pro.
pretrained-layout-parser-v1.6-2026-01-13
Versión candidata para lanzamiento
Versión preliminar pública
Es una versión preliminar potenciada por el LLM de Gemini 3.0 Flash.
pretrained-layout-parser-v3.1-lite-2026-08-11
Versión candidata para lanzamiento
Versión preliminar pública
Es una versión preliminar potenciada por el LLM de Gemini 3.1 Flash Lite.
Si una página de un archivo de entrada de varias páginas es del tipo de documento correcto y una de las versiones admitidas, el procesador realiza la extracción de entidades en el primer documento admitido. Si el procesador no encuentra ningún documento aplicable en el archivo de entrada, devuelve un mensaje de error.
Idiomas compatibles
Idioma
Etiqueta BCP 47
Secuencia de comandos
Compatible con escritura a mano
Inglés
en
Latn
Versiones del procesador
ID de versión
Canal de versiones
Madurez de la versión
Descripción
pretrained-bankstatement-v1.0-2021-08-08
Estable
DG
pretrained-bankstatement-v1.1-2021-08-13
Estable
DG
pretrained-bankstatement-v2.0-2021-12-10
Estable
DG
pretrained-bankstatement-v3.0-2022-05-16
Estable
DG
En esta versión, se supone que el archivo de entrada contiene un solo estado de cuenta. A diferencia de la versión predeterminada, esta versión no verifica el archivo de entrada en busca de resúmenes de cuenta bancaria y no devolverá un error si no se encuentran resúmenes de cuenta bancaria.
Si una página de un archivo de entrada de varias páginas es del tipo de documento correcto y una de las versiones admitidas, el procesador realiza la extracción de entidades en el primer documento admitido. Si el procesador no encuentra ningún documento aplicable en el archivo de entrada, devuelve un mensaje de error.
Idiomas compatibles
Idioma
Etiqueta BCP 47
Secuencia de comandos
Compatible con escritura a mano
Inglés
en
Latn
Formularios y versiones compatibles
2020 (versiones estándar y personalizada)
2019 (versiones estándar y personalizada)
2018 (versiones estándar y personalizada)
Versiones del procesador
ID de versión
Canal de versiones
Madurez de la versión
Se detectaron campos adicionales
Descripción
pretrained-w2-v1.0-2020-10-01
Estable
DG
Ninguno
pretrained-w2-v1.1-2022-01-27
Estable
DG
Ninguno
pretrained-w2-v1.2-2022-01-28
Estable
DG
Mostrar campos
AllocatedTips
ControlNumber
DependentCareBenefits
EIN
EmployeeAddress
EmployeeName
EmployerNameAndAddress
EmployerStateIdNumber_Line1
FederalIncomeTaxWithheld
FormYear
LocalIncomeTax_Line1
LocalityName_Line1
LocalWagesTipsEtc_Line1
MedicareTaxWithheld
MedicareWagesAndTips
NonqualifiedPlans
SocialSecurityTaxWithheld
SocialSecurityTips
SocialSecurityWages
SSN
State_Line1
StateIncomeTax_Line1
StateWagesTipsEtc_Line1
WagesTipsOtherCompensation
Mejoras de calidad y compatibilidad con campos nuevos; no incluye el divisor.
Se realizaron mejoras de calidad y se agregó compatibilidad con los campos de la casilla 12 y las predicciones detalladas de EmployeeName, EmployeeAddress y EmployerNameAndAddress, que ya no forman parte del resultado y se reemplazan por campos adicionales.
Predice la validez de los documentos de identificación con varios indicadores.
El procesador Identity Document Proofing está diseñado para ayudar a predecir la validez de los documentos de identidad con cuatro indicadores diferentes.
Actualmente, el procesador devuelve información de los siguientes indicadores:
Detección de fraud_signals_is_identity_document: Predice si una imagen contiene un documento de identidad reconocido.
Detección de fraud_signals_suspicious_words: Predice si hay palabras que no son típicas en los IDs.
Detección de fraud_signals_image_manipulation: Predice si la imagen se modificó o alteró con una herramienta de edición de imágenes.
Detección de fraud_signals_online_duplicate: Predice si la imagen se puede encontrar en línea (solo en EE.UU.).
Actualmente, la función de detección de duplicados en línea se procesa en centros de datos de EE.UU. La compatibilidad regional y multirregional no está disponible para esta función fuera de EE.UU.
Este procesador es compatible con algoritmos que se actualizan con más frecuencia que las versiones nuevas del procesador. Por este motivo, el procesador puede devolver resultados diferentes con el tiempo, incluso cuando se usa la misma versión del procesador. Por ejemplo, el sistema de detección de duplicados en línea supervisa las imágenes presentes en la Web. El comportamiento del sistema puede cambiar más rápido de lo que se puede seguir en las versiones del procesador.
Consulta las notas sobre la IA responsable[†] y la revisión humana.[‡]
Idiomas compatibles
Idioma
Etiqueta BCP 47
Secuencia de comandos
Compatible con escritura a mano
Inglés
en
Latn
Formularios y versiones compatibles
Compatibilidad con pasaportes, tarjetas de pasaporte y licencias de conducir de EE.UU.
Si el documento de entrada de varias páginas contiene más de un recibo de sueldo válido, el procesador extrae entidades solo del primer recibo de sueldo válido. Si no se encuentran recibos de sueldo en el archivo de entrada, el procesador devuelve un mensaje de error.
Idiomas compatibles
Idioma
Etiqueta BCP 47
Secuencia de comandos
Compatible con escritura a mano
Inglés
en
Latn
Versiones del procesador
ID de versión
Canal de versiones
Madurez de la versión
Se detectaron campos adicionales
Descripción
pretrained-paystub-v1.0-2021-03-19
Estable
DG
Ninguno
pretrained-paystub-v1.1-2021-08-13
Estable
DG
Mostrar campos
net_pay
net_pay_ytd
employee_account_number
Mejora de la calidad y compatibilidad con campos nuevos
pretrained-paystub-v1.2-2021-12-10
Estable
DG
Ninguno
pretrained-paystub-v2.0-2022-05-17
Versión candidata para lanzamiento
Versión preliminar pública
Mostrar campos
deduction_item
deduction_item/deduction_type
deduction_item/deduction_this_period
deduction_item/deduction_ytd
direct_deposit_item
direct_deposit_item/direct_deposit
direct_deposit_item/employee_account_number
earning_item
earning_item/earning_type
earning_item/earning_rate
earning_item/earning_hours
earning_item/earning_this_period
earning_item/earning_ytd
page_number
tax_item
tax_item/tax_type
tax_item/tax_this_period
tax_item/tax_ytd
federal_additional_tax
federal_allowance
federal_marital_status
state_additional_tax
state_allowance
state_marital_status
En esta versión, se supone que el archivo de entrada contiene un solo recibo de sueldo. A diferencia de la versión predeterminada, esta versión no verifica el archivo de entrada en busca de recibos de sueldo y no devolverá un error si no se encuentran recibos de sueldo.
Mejora de la calidad, compatibilidad con campos nuevos y esquema nuevo. Las bonificaciones, las comisiones, los días festivos, las horas extra, el pago regular y las vacaciones ahora forman parte de earning_item/earning_this_period, y sus versiones del último año a la fecha se encuentran en earning_item/earning_ytd. Direct Deposit y número de cuenta de empleado ahora están anidados en direct_deposit_item.
Extrae texto y valores de las facturas, como el número de factura, el nombre del proveedor, el importe, el importe fiscal, la fecha de facturación y la fecha de vencimiento.
El analizador de facturas extrae los campos de encabezado y de líneas de pedido, como el número de factura, el nombre del proveedor, el importe de la factura, el importe de los impuestos, la fecha de la factura, la fecha de vencimiento y los importes de las líneas de pedido.
Es un modelo listo para producción potenciado por el LLM de Gemini 2.5 Flash. También incluye funciones avanzadas de OCR. Este modelo entrenado previamente se puede usar sin entrenamiento previo. Admite la clasificación sin ejemplos y proporciona una mejor compatibilidad con la clase general.
pretrained-classifier-v1.6-2026-03-09
Versión candidata para lanzamiento
Versión preliminar pública
Es una versión candidata para lanzamiento potenciada por el LLM de Gemini 3.1 Flash.
pretrained-classifier-v1.6-pro-2026-03-09
Versión candidata para lanzamiento
Versión preliminar pública
Es una versión candidata para lanzamiento potenciada por el LLM de Gemini 3.1 Pro.
La i18n solo se puede admitir a través de opciones de entrenamiento personalizadas.
Idiomas compatibles
Idioma
Etiqueta BCP 47
Secuencia de comandos
Compatible con escritura a mano
Inglés
en
Latn
Versiones del procesador
ID de versión
Canal de versiones
Madurez de la versión
Descripción
pretrained-splitter-v1.5-2025-07-14
Estable
DG
Es un modelo de GA potenciado por el LLM de Gemini 2.5 Flash. Este modelo entrenado previamente se puede usar sin entrenamiento previo. Admite la división y la clasificación sin ejemplos.
pretrained-splitter-v1.6-2026-03-09
Versión candidata para lanzamiento
Versión preliminar pública
Es una versión candidata para lanzamiento potenciada por el LLM de Gemini 3.1 Flash.
pretrained-splitter-v1.6-pro-2026-03-09
Versión candidata para lanzamiento
Versión preliminar pública
Es una versión candidata para lanzamiento potenciada por el LLM de Gemini 3.1 Pro.
[†]
La verificación de documentos de identidad extrae y evalúa la información de los documentos de identidad para determinar si la imagen de entrada representa un documento de identidad auténtico.
En Google Cloud, priorizamos ayudar a los clientes a desarrollar y a implementar soluciones de IA de forma segura, y la Verificación de identidad se desarrolló de acuerdo con los principios de la IA de Google.
Según los Principios de la IA de Google y el diseño actual del producto, te recomendamos que tengas cuidado y evalúes con atención los posibles beneficios y riesgos de usar la Verificación de documentos de identidad para lo siguiente:
Toma de decisiones sin intervención humana para predicciones que pueden afectar los derechos humanos
En dominios sensibles, incluidos, entre otros, el empleo, el acceso a servicios públicos, la atención médica y los contextos críticos para la seguridad.
[‡] Usa siempre la Verificación de identidad como parte de tu proceso y flujo de trabajo más amplios de detección de identidad.
Es importante que tengas un revisor humano en tu flujo de trabajo para verificar si los indicadores previstos son precisos. El procesador de Identity Proofing no está diseñado para reemplazar la revisión humana de los IDs en un flujo de trabajo, sino para ayudar a los revisores humanos a validar los documentos de identidad. El procesador de Identity Proofing no se debe usar como una herramienta de decisión automatizada para determinar si un documento de identidad es válido. Con la revisión manual, los clientes pueden lograr una mayor exactitud en el procesamiento de documentos y ayudar a las empresas a evaluar las predicciones con herramientas diseñadas con un propósito determinado para permitir esas revisiones.
Asegúrate de revisar las normativas de la región en la que implementas esta tecnología y de investigar la orientación existente de la industria para conocer los lineamientos de políticas y los problemas comunes de equidad. Lee sobre la equidad en el aprendizaje automático, incluidas las formas de mitigar el sesgo en los conjuntos de datos de entrenamiento, evaluar tus modelos personalizados para detectar disparidades en el rendimiento y otras consideraciones cuando uses tu modelo personalizado.
Recomendamos a los clientes que tengan en cuenta las prácticas recomendadas de equidad, interpretabilidad, privacidad y seguridad cuando implementen la Verificación de identidad. Para obtener más información sobre cómo implementar la IA responsable, lee las recomendaciones de Google para las prácticas de IA responsable.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2026-10-26 (UTC)"],[],[]]
