Airparser

用 LLM 把 Email、PDF、掃描檔解析成固定格式的 JSON,可加 Python 後處理與人工審核,還有 MCP 讓 Claude、ChatGPT 直接呼叫

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一句話介紹:用 LLM 把 Email、PDF、掃描檔解析成固定格式的 JSON,可加 Python 後處理與人工審核,還有 MCP 讓 Claude、ChatGPT 直接呼叫

Airparser 是一個以 LLM 為核心的郵件與文件解析服務,核心功能是把 Email、PDF 與各種文件轉成結構化資料。進件方式包括專屬收件信箱、上傳與 API;你定義一份 schema,Airparser 就照著輸出一致的 JSON,不需要為每種版面做模板。OCR 支援圖片、掃描文件和手寫字,官網說支援 60 多種語言。

比較進階的是兩個功能。Post-processing:可以寫 Python 對擷取結果做清理、重組、補資料,價格頁還附了一個「AI 程式碼助理」幫你寫這段後處理。Human-in-the-loop review:新推出的人工審核,讓擷取資料在匯出前先被確認與核准。開發者這端有 Document Parser API、Webhook,以及 Airparser MCP,讓 Claude、ChatGPT 等 AI 代理可以直接存取信箱、schema 與文件。整合面列出 Zapier(7,000 多個應用)、Make、n8n,以及 Google Sheets、Airtable、Excel 等目的地。

功能特色與適用場景:官網的方案頁很清楚:1 點等於 1 頁 PDF、1 封 Email、1 張圖片或 1 份 HTML;年繳 Starter 每月 33 美元 100 點,到 Premium 249 美元 5,000 點,Business 以上團隊人數不限,資料保留期依方案 30 到 180 天,另有每月 20 點的試用。使用情境包括房地產詢問信進 CRM、物流提單、電商訂單確認、履歷解析與 KYC。介面有日文、韓文與中文選項。和同類工具比,它的 Python 後處理與 MCP 是對工程師友善的加分項。

TheAI學院 編輯建議

編輯實測後的真心話

Airparser 和 Parseur 常被拿來比較;我覺得差別在 Airparser 更偏工程師口味,能寫 Python 後處理、又有 MCP,適合想把解析接進自家 AI 代理的人。

— theai 編輯團隊

主要功能

  • LLM 解析 Email、PDF、掃描檔與手寫字
  • 依 schema 輸出一致的 JSON
  • Python 後處理與 AI 程式碼助理
  • 匯出前人工審核
  • Airparser MCP 讓 AI 代理直接存取
  • API、Webhook 與 Zapier、Make、n8n 整合

適用場景

  • 房仲把物件詢問信解析後送進 CRM
  • 物流業處理提單與出貨確認信
  • 電商把訂單確認信轉成 Google Sheets
  • 人資自動解析履歷附件

Airparser 的優點與缺點

優點

  • 點數計價規則清楚
  • Python 後處理彈性高
  • 介面有中日韓等多語選項

缺點

  • 試用每月只有 20 點
  • 低階方案資料只保留 30 天
  • 大量處理時點數成本要仔細估

價格方案

試用每月 20 點;年繳 Starter 每月 33 美元(100 點)、Growth 49 美元(500 點)、Business 149 美元(2,000 點)、Premium 249 美元(5,000 點),1 點等於 1 頁 PDF、1 封信或 1 張圖片,以官網為準

Airparser 常見問題

Airparser 的點數怎麼算?

官網說明 1 點等於 1 頁 PDF、1 封 Email、1 張圖片或 1 份 HTML 文件。

可以讓 Claude 直接用 Airparser 嗎?

可以,官網提供 Airparser MCP,讓 Claude、ChatGPT 等 AI 代理連接信箱、schema 與文件。

最便宜的方案多少?

官網年繳 Starter 每月 33 美元含 100 點,另有每月 20 點的試用。

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