布局感知解析
把文档转成 LLM-ready Markdown，保留标题、段落、表格和图片的层级结构，每个内容块附带页码与精确坐标，方便后续检索和引用。
价格$1 购买 100 credits，1000 免费 credits 起，Team 从 $250/月 起
平台Web / API
归类AI 编程
收录2026-01-01
复核2026-01-01
编辑评分
4.5 / 5
★★★★☆
Landing.ai编辑总结
LandingAI 是由吴恩达团队打造的公司，其 Agentic Document Extraction（ADE）平台专注于把真实世界文档转成结构化数据。主力模型为 DPT-3 家族，包含 DPT-3 Pro 与 DPT-3 Verity，第二代 ADE 提供布局感知的 Markdown、带页码与坐标的精确引用，以及 schema 优先的字段抽取能力。平台以 credits 计费，$1 购买 100 credits，新用户可获 1000 免费 credits，Team 计划从 $250/月 起，支持每月 25,000 到 200,000 credits。其不足在于公开信息集中在文档抽取领域，缺少更多通用 AI 编程能力的说明，且企业级部署需要单独询价。
Landing.ai是什么？
LandingAI 提供 Agentic Document Extraction（ADE）平台，面向需要把真实世界文档转成结构化数据的开发者和企业。它由 LandingAI 团队打造，核心是视觉优先的专有模型，用于处理复杂表格、密集版式和多页文档。
当前主力是 Agentic Document Extraction 第二代，由 DPT-3 家族模型驱动，包括 DPT-3 Pro 和 DPT-3 Verity。ADE 提供解析、拆分和抽取三类 API：解析输出 LLM-ready Markdown 与结构化内容块，拆分把多文档文件切成分类子文档，抽取按用户定义的 schema 提取字段，并为每个值附上边界框引用。
普通用户可以通过 Start for Free 直接试用；开发者可以用模块化 REST API 以及 Python 或 TypeScript 库集成；团队和企业可选择 Team 或 Enterprise 方案，支持云端、本地或虚拟私有部署。
Landing.ai核心功能
多文档拆分
自动把包含多种文档类型的单个 PDF 切分成干净的、已分类的子文档，支持数百页的大文件，并可通过发票号、日期、订单 ID 等重复标识符识别实例。
Schema 优先抽取
用户定义扁平或嵌套的 schema，包括数组和多表结构，系统按 schema 抽取字段，支持跨多页的数千行大表格，每个值都带边界框引用。
置信度评分
每个解析结果附带置信度评分，自动浮现可能需要人工复核的结果，帮助团队在保证准确率的同时集中处理高风险文档。
精确引用与溯源
每个数据块都带有页码和精确坐标，表格单元格也能定位到具体位置，实现完全可审计、可追溯的输出，满足合规和监管场景需求。
模块化 API
提供端到端 REST API，以及 Python 和 TypeScript 库，可单独调用解析、拆分、抽取能力，也方便嵌入 RAG、自动化流程、搜索分析等下游工作流。
企业级安全
具备 SOC 2 Type II 认证，符合 GDPR 和 HIPAA，支持零数据保留选项，并提供云端、本地或虚拟私有部署等多种部署方式。
Landing.ai值不值得用？
当你的核心需求是把复杂、多变的真实文档转成可审计的结构化数据时，LandingAI 的 ADE 值得认真考虑，尤其是金融、保险、医疗、能源、法律和物流等受监管行业。它的视觉优先模型在复杂表格和多页文档上表现稳定，每个结果都带页码和坐标引用，置信度评分也方便安排人工复核。但如果你需要的是通用 AI 编程助手或代码生成工具，这个平台并不对口。另外，Enterprise 方案需要单独询价，预算有限的个人开发者更适合从 Explore 的 pay-as-you-go 起步。
建议选它的情况
- 需要处理复杂表格、密集版式或多页文档的团队
- 对可审计性和引用溯源有硬性要求的受监管行业
- 希望用 schema 定义字段并批量抽取结构化数据的开发者
- 需要 SOC 2 Type II、GDPR 或 HIPAA 合规支持的场景
不建议选它的情况
- 只需要通用 AI 编程助手或代码生成能力的用户
- 文档量极小、完全不需要结构化输出的个人用户
- 预算无法覆盖 Team 计划 $250/月 起的小型团队
Landing.ai使用建议
入门先把路子走对
- 先领免费 credits在官网选择 Start for Free，可先获得 1000 免费 credits，用来跑通解析、拆分和抽取三类 API 的基本流程。
- 从解析 API 入手先用解析 API 把一份真实文档转成 Markdown，检查输出里的页码、坐标引用和表格结构是否符合预期。
- 定义最小 schema在抽取 API 里先用扁平 schema 定义 3 到 5 个关键字段，验证准确率后再扩展到嵌套或多表结构。
进阶省时间也省钱
- 用拆分处理混合 PDF如果一份 PDF 里混了多种文档类型，先调用拆分 API 分类成子文档，再对每个子文档单独抽取，可减少误抽取。
- 结合置信度做复核把置信度评分较低的条目排进人工复核队列，高置信度结果直接进入下游，能显著降低人工成本。
- 按量选择 credits 档位Team 计划提供每月 25,000 到 200,000 credits 的四档选择，先用小档位估算实际消耗，再决定是否升级。
- 大文件注意拆分顺序处理数百页的大文件时，先用拆分能力切成子文档，再并行调用解析和抽取，可以避免单次请求过大导致的瓶颈。
Landing.ai适合谁用？
金融与保险团队
推荐需要从贷款、KYC、监管报告等文档中准确抽取关键数字和交易明细，且要求可审计溯源，适合用 ADE 的 schema 抽取和引用能力。
医疗与法律行业
推荐处理高方差、受监管的文档，需要 HIPAA 合规和零数据保留选项，LandingAI 提供 BAA 和合规部署方式。
开发者与解决方案商
推荐需要把文档抽取嵌入现有工作流，可用 REST API 及 Python、TypeScript 库，从 Explore 的 pay-as-you-go 开始验证。
个人开发者
有条件可以从 1000 免费 credits 起步，但长期使用需要按 $1 购买 100 credits 计费，文档量小时成本可控，量大后需评估预算。
通用 AI 编程需求者
不推荐如果目标是代码生成、代码补全或通用 AI 编程助手，LandingAI 的 ADE 并不覆盖这些场景，建议寻找其他工具。
Landing.ai优点和缺点
优点
- 每个结果带页码和坐标引用，可审计可追溯
- 支持复杂表格、密集版式和多页文档
- 提供置信度评分，便于安排人工复核
- 按 credits 计费，$1 购买 100 credits
- 新用户可获 1000 免费 credits 试用
- 具备 SOC 2 Type II 及 GDPR、HIPAA 合规
- 支持云端、本地和虚拟私有部署
缺点
- Team 计划 $250/月 起，个人用户门槛较高
- 公开信息集中在文档抽取，通用能力有限
- Enterprise 方案需单独询价，价格不透明
- 国内可用性在官网未明确说明
Landing.ai版本与计费对比
| 方案 | 价格 | 包含内容 | 说明 |
|---|---|---|---|
| Explore | $1 购买 100 credits | 新用户可获 1000 免费 credits | 适合开发者验证和原型设计，或不需要 Team 功能的非经常性工作。 |
| Team | 从 $250/月 起 | 每月 25,000 到 200,000 credits | 适合内部团队和解决方案商，提供团队管理、共享用量、邮件支持、零数据保留选项和 HIPAA 合规处理。 |
| Enterprise | Custom | 超过 200,000 credits/月 | 适合需要自定义基础设施或 SaaS 客户，提供 SaaS、VPC 和本地部署、专属支持、SLA 和优先速率限制。 |
以上为公开费率整理，厂商保留调价权利，实际以官方页面为准。
Landing.ai关键指标
| 指标 | 数值 | 数据来源 |
|---|---|---|
| 客户数量 | Over 50+ enterprise customers | LandingAI 官网 |
| 处理时间 | <2 second processing time | LandingAI 官网 |
| 处理量 | 1 B + Images and documents processed | LandingAI 官网 |
Landing.ai常见问题
LandingAI 怎么收费？＋
所有 Agentic Document Extraction API 都按 credits 计费。Explore 是 pay-as-you-go，$1 购买 100 credits，新用户可获 1000 免费 credits。Team 计划从 $250/月 起，提供每月 25,000 到 200,000 credits 的四档选择。Enterprise 需要单独询价。
当前主力版本是什么？＋
当前主力是 Agentic Document Extraction 第二代，由 DPT-3 家族模型驱动，包括 DPT-3 Pro 和 DPT-3 Verity。这一代重新设计了 API 响应，提供布局感知 Markdown、精确引用和 schema 优先抽取。
和传统 OCR 或文档处理工具怎么选？＋
传统文档处理面向 agent 出现之前的场景，LandingAI 的 ADE 面向 agentic 时代，强调视觉优先、数据为中心和 agentic 编排。它更适合需要高准确率、可审计引用和复杂表格处理的场景。
国内能不能用？＋
官网未公开有明确说明国内可用性。平台支持云端、本地和虚拟私有部署，企业用户如果有部署限制，可以联系团队询问本地或 VPC 方案。
处理速度有多快？＋
官方 ADE 每分钟可处理数千页文档，并提到处理时间少于 2 秒，具体取决于文档类型和规模。
支持哪些文档类型和语言？＋
官方涉及支持多语言、多格式文档，能处理扫描件、密集表格、表单和多页文档，并自动把多文档文件拆分成分类子文档。
有没有企业级安全和合规保障？＋
平台具备 SOC 2 Type II 认证，符合 GDPR 和 HIPAA，支持零数据保留选项，并提供 BAA。Enterprise 方案还提供 SLA、正常运行时间保证和优先速率限制。
Landing.ai竞品对比
| 工具 | 编辑评分 | 价格 | 核心功能 | 平台 |
|---|---|---|---|---|
| Landing.ai本工具 | 4.5 | $1 购买 100 credits，1000 免费 credits 起，Team 从 $250/月 起 | 布局感知解析；多文档拆分；Schema 优先抽取；置信度评分 | Web / API |
| Epigos AI | — | 未标价 | Epigos AI:简化企业的人工智能计算机视觉模型创建和部署 | — |
| Ultralytics | — | 未标价 | Ultralytics 提供视觉人工智能工具和平台，用于创建、培训和部署机器学习模型 | — |
| Morph | — | 未标价 | 基于 AI 的平台，用于构建和部署数据应用，支持 Python 和 SQL | — |
| SelfMachines | — | 未标价 | 无代码平台，用于构建和部署图基机器学习代理和人工智能系统 | — |
| Datature | — | Free 档免费，其余三档均需联系销售报价 | Datature 是一款无需编码的 AI 平台，专注于开发计算机视觉应用程序 | Web / API |
Landing.ai最新动态
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Agentic Document Extraction 第二代发布
LandingAI 发布 Agentic Document Extraction 第二代，由 DPT-3 家族模型驱动，包括 DPT-3 Pro 和 DPT-3 Verity，提供更快的处理速度、更高的准确率和面向 agent 的 API 响应。
官方公告 ↗
