Documento para JSON
Diga o que você precisa, como o número da nota e o valor total, e qualquer documento volta exatamente nessa estrutura, seja qual for o layout. O que não está no documento fica vazio em vez de ser inventado.
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É a ponte entre o papel que chega na empresa e o sistema que precisa dos dados, sem digitador no meio do caminho.
Por que só reconhecer o texto não basta
O reconhecimento de texto comum diz quais caracteres estão na página. Ele não sabe que o terceiro número no canto superior direito é o total da nota, nem que o parágrafo abaixo de Data de vigência é a data que o seu sistema de contratos precisa. Por muito tempo as equipes resolveram isso com regras ajustadas a um único layout, que quebram assim que o fornecedor muda o modelo. Aqui a lógica é a inversa: em vez de ensinar um layout, você descreve como é uma boa resposta, com nome e tipo de cada item, e a ferramenta procura exatamente esses dados onde quer que estejam na página.
Quando usar e o que observar
Serve para fluxos com dezenas de layouts de fornecedores, modelos de contrato que mudam com o tempo ou variações escritas à mão, como uma clínica que passa dados do paciente e do convênio das fichas de cadastro para os lugares exatos do sistema de prontuários. A estrutura pode ser uma lista curta, como número da nota e valor total, ou ter níveis, com itens que trazem os próprios detalhes. Um erro comum é tratar um espaço vazio como falha: quando o documento não contém algo, o item fica vazio ou sinalizado, sem chute. Se você enviar uma instrução em linguagem comum junto com a estrutura, vale a estrutura.
De documento solto a dado estruturado
Sistemas não leem PDF: leem campos. Datas viram datas, valores monetários viram números, itens de tabela viram uma lista de objetos. O trabalho de interpretar o layout, que antes era de uma pessoa, passa a ser da máquina.
Você descreve os campos que quer
O diferencial está no controle: junto com o documento, você indica quais campos interessam — “data de emissão”, “CNPJ do emitente”, “valor total”, “lista de itens com quantidade e preço”. Documentos com layouts diferentes entre fornecedores deixam de ser problema: o que importa é o dado, não a posição dele na página.
Formatos brasileiros sem tropeço
A conversão trata essas convenções e entrega valores normalizados, para que o seu sistema não precise de uma camada extra de limpeza depois da extração. Telefones com DDD e CEPs também saem íntegros, no formato em que aparecem no documento original.
Perguntas frequentes
Como ficam as tabelas do documento?
Viram listas de objetos: cada linha da tabela é um item com os campos das colunas. É o formato natural para itens de pedido, parcelas de pagamento e listas de produtos.
Os documentos processados alimentam algum banco de vocês?
Ele não é reutilizado, publicado nem incorporado a bases de terceiros — princípio básico de tratamento de dados sob a LGPD.
Posso escolher exatamente quais dados quero receber?
Pode. Descreva os itens que você precisa, com nome e tipo, como número da nota e valor total, e o resultado segue essa estrutura à risca, seja qual for o layout do documento.
E se o documento não tiver uma das informações?
O item fica vazio ou sinalizado como ausente. A ferramenta não inventa um valor que não estava no documento, então um espaço em branco no resultado significa que a informação não existia ali.
Funciona com ficha preenchida à mão?
Funciona. Uma clínica, por exemplo, tira os dados do paciente e do convênio de fichas de cadastro escritas à mão e recebe tudo exatamente nos lugares que o sistema de prontuários espera.
Ferramentas relacionadas
Para desenvolvedores — acesso via API
Tudo nesta página está disponível via API. Esta seção é para equipes que querem integrar a ferramenta aos próprios sistemas; quem não precisa disso pode simplesmente usar a ferramenta acima.
Endpoint
Autenticação por token Bearer. Um único POST coloca a tarefa na fila; o resultado chega por webhook ou link assinado.
Chame do seu código
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/ocr/to-json \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"image":"https://ejemplo.com/imagen.jpg"}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/ocr/to-json", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"image": "https://ejemplo.com/imagen.jpg"
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/ocr/to-json",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"image": "https://ejemplo.com/imagen.jpg"
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/ocr/to-json", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"image":"https://ejemplo.com/imagen.jpg"}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"image":"https://ejemplo.com/imagen.jpg"}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/ocr/to-json", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Exemplo de requisição
{
"image": "https://ejemplo.com/imagen.jpg"
}Exemplo de resposta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "ocr.to_json",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}A API é assíncrona: cada chamada devolve um task_id na hora. Se preferir polling, consulte o status a até 1 requisição por segundo.
Preço
Preço publicado, sem tokens nem créditos escondidos. Tarefa que falha não é cobrada.
Limites
max_mb | 25 |
max_pages | 10 |
Erros
| HTTP | Código | O que significa |
|---|---|---|
401 | unauthorized | Token ausente ou inválido. Confira o header Authorization. |
402 | insufficient_balance | Saldo insuficiente para esta tarefa. Faça uma recarga e tente de novo. |
404 | unknown_type | Esse tipo de tarefa não existe. Confira o campo type no catálogo. |
429 | rate_limited | Muitas requisições em pouco tempo. Espere um instante e tente de novo. |
413 | input_too_large | A entrada passou do tamanho máximo desta tarefa. Confira os limites publicados. |
422 | task_failed | A tarefa falhou do nosso lado. Você não paga nada por ela. |
Notas técnicas
Essa ferramenta lê um documento — PDF, digitalização ou foto — e devolve o conteúdo como JSON estruturado: campos nomeados, valores tipados, tabelas viradas em listas.
De documento solto a dado estruturado
A conversão para JSON resolve essa incompatibilidade fundamental — o documento entra como imagem ou PDF e sai como estrutura de dados: chaves e valores que o seu código consome diretamente.
Você descreve os campos que quer
A extração procura exatamente isso e devolve o JSON na estrutura pedida.
Formatos brasileiros sem tropeço
Documento brasileiro tem armadilhas de formato: 14/07/2026 é dia 14, não 7 de fevereiro; R$ 1.234,56 usa ponto de milhar e vírgula decimal; CNPJ vem pontuado como 12.345.678/0001-95.
Preço por página e integração
Arquivos de até 25 MB e 10 páginas por envio; documentos maiores podem ser divididos antes. A execução é via API, pensada para rodar dentro do seu fluxo: US$ 0,010 por chamada mais US$ 0,0575 por página processada. Um lote de 200 páginas de documentos custa cerca de US$ 11,70 — sem mensalidade, sem mínimo. O retorno é JSON válido, pronto para o parse.
Casos de integração
Pedidos de compra direto no ERP
A Distribuidora Horizonte Verde S.A. recebe pedidos em PDF de dezenas de clientes, cada um com um layout. A conversão extrai número do pedido, itens, quantidades e prazos em JSON, e o ERP importa sem redigitação — o erro de digitação de quantidade simplesmente sumiu do processo.
Fichas de cadastro preenchidas à mão
Uma escola de idiomas ainda usa ficha de matrícula em papel. As fichas digitalizadas viram JSON com nome, CPF, endereço e telefone, e o sistema acadêmico é alimentado no mesmo dia da matrícula.
Comprovantes no fluxo de conciliação
Uma fintech recebe comprovantes de depósito em PDF dos clientes. Cada comprovante vira um objeto JSON com banco, data, valor e identificador — que o motor de conciliação cruza automaticamente com o extrato.
Laudos técnicos em base pesquisável
Uma inspetora de equipamentos gera laudos em PDF há anos. Convertendo o acervo em JSON, a empresa montou uma base consultável por equipamento, data e resultado — o histórico que vivia preso em arquivos passou a responder perguntas.
Perguntas técnicas
Eu defino a estrutura do JSON que recebo?
Sim — você informa os campos desejados junto com o documento, e a resposta segue essa estrutura. Sem indicação, a extração devolve os campos que identificar como relevantes no documento.
O JSON retornado sempre é válido?
Sim, a resposta é JSON sintaticamente válido, pronto para o parse. Vale distinguir: validade do formato é garantida; a exatidão de cada campo depende da legibilidade do documento — digitalização ruim continua sendo digitalização ruim.
Quanto custa converter documentos em escala?
US$ 0,010 por chamada mais US$ 0,0575 por página. Quem processa 3.000 páginas por mês gasta cerca de US$ 175 — pagos pelo uso efetivo, sem pacote nem fidelidade.
Preciso montar servidor ou instalar biblioteca para usar?
Não: é uma chamada de API com o arquivo e a descrição dos campos. Qualquer linguagem que faça requisição HTTP consome o serviço — a compra é direta, sem cadastro prévio.