Amazon Textract 대안을 찾고 계신가요?
언제 Amazon Textract 대안을 골라야 하는지 공정하고 사실 검증된 시각으로 짚어봅니다 — 값마다 검증 가능한 좌표, 한중일(일본어/한국어/중국어) 지원, 조회 가능한 시트, 균일 가격, 그리고 AWS 설정 불필요까지.
Amazon Textract는 뛰어나고 성숙한 OCR 서비스로, 영어 문서를 대량으로 처리하는 AWS 네이티브 파이프라인이라면 무난한 기본 선택지입니다. 하지만 "뛰어나다"는 것과 "당신의 업무에 딱 맞는다"는 것은 별개이고, 다음과 같은 현실적인 제약들 때문에 사람들은 Amazon Textract 대안을 찾게 됩니다.
- 한중일(CJK) 미지원. Textract의 인쇄 텍스트·양식·표 기능이 다루는 건 라틴 문자권 언어(영어, 프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 포르투갈어, 스페인어)뿐입니다. 손글씨, 영수증·청구서(AnalyzeExpense), 신분증(AnalyzeID), Queries는 영어만 됩니다. 일본어, 한국어, 중국어는 목록에 없습니다.
- AWS의 무게. 쓰려면 AWS 계정, IAM, SDK, 지원 리전, 그리고 대개 S3까지 갖춰야 합니다 — 그저 이미지 한 장 보내고 필드만 받고 싶은 입장에선 적지 않은 진입 비용이죠.
- 기능마다 쌓이는 페이지당 요금. 페이지 단위로 매기는데, 어떤 기능을 부르느냐(일반 텍스트, 양식, 표, queries, expense)에 따라 단가가 달라지고, 여러 기능을 같이 쓰면 비용이 그만큼 불어납니다.
- 값 단위 검수 화면이 기본으로 없음. Textract는 신뢰도 점수만 돌려줍니다. 사람이 직접 들여다보는 검수는 따로 붙여야 하는 별개 서비스(Amazon Augmented AI / A2I)예요.
이 글은 공정하게 비교해 봅니다 — Textract가 강한 대목은 어디이고, space-ocr 같은 대안이 어디에 맞는지.
Textract 대안을 따져볼 때 비교할 점
두 도구 모두 문서를 읽어 좌표가 붙은 정형 데이터를 돌려줍니다. 갈리는 부분은 값을 어떻게 검증하느냐, 어떤 언어를 다루느냐, 데이터가 도구 밖으로 어떻게 나오느냐, 그리고 시작하는 데 무엇이 드느냐입니다. 아래 표에 양쪽의 검증된 사실을 정리해 두었으니, 본인 업무에 맞춰 체크리스트로 써 보세요.
| 기능 | Amazon Textract | space-ocr |
|---|---|---|
| 바운딩 박스 | 있음 — 블록마다 0–1로 정규화된 BoundingBox와 Polygon | 있음 — 값마다 0–1000으로 정규화된 bbox와 방향이 있는 vertices |
| 값 단위 신뢰도 | 블록마다 인식 신뢰도(%) | match_ratio — 해당 값의 글자 중 실제로 페이지에서 찾아낸 비율 — 와 bbox_source 라벨 |
| 값 단위 검수 UI 내장 | Textract 자체에는 없음. 사람 검수는 별도 서비스(Amazon A2I) | 앱에 내장 — 셀을 클릭하면 원본에서 해당 영역이 정확히 밝게 표시됨 |
| 영수증 / 청구서 필드 | AnalyzeExpense(별도 API), 영어 전용 | templateId에 receipt/invoice를 쓰거나 직접 정의한 fields를, 지원되는 어떤 언어로든 |
| 품목(라인 아이템) | AnalyzeExpense 품목(ITEM / QUANTITY / PRICE) | children을 가진 array 필드, 셀마다 위치가 따로 잡힘 |
| 일본어 / 한국어 / 중국어 | 목록에 없음(라틴 문자 6개 언어. Expense/ID/손글씨는 영어 전용) | 엔진 하나가 일본어, 한국어, 중국어, 영어 등을 자동 감지 |
| 조회 가능한 저장소 | 결과를 직접 저장하고 직접 조회 | 저장된 시트를 GET /view(where, sort, select)로 서버 측에서 조회 — OCR 재실행 없음, 추가 비용 없음 |
| CSV 내보내기 | JSON에서 직접 만들어야 함 | 클릭 한 번 — UTF-8 BOM, 품목 펼쳐짐 |
| 가격 모델 | 페이지당, 기능별 과금. 기능을 합치면 비용이 쌓임. 게다가 AWS 계정 위에서 | 균일 이미지당 ₩100. 무료 플랜 월 100크레딧, 카드 불필요. Pro 월 ₩49,800 |
| 설정 | AWS 계정 + IAM + SDK, 리전 서비스, 대개 S3 | Bearer 키로 HTTPS 한 번 호출. Claude Code 플러그인도 제공 |
"검증 가능"이란: 좌표를 모델의 말만 믿고 가져오지 않는다는 뜻입니다. 언어 모델은 각 필드의 텍스트와, 어떤 단어 토큰을 썼는지에 대한 힌트는 내놓지만, 박스 자체는 결코 만들어내지 않습니다. 그러면 엔진이 그 텍스트를 비전 OCR이 페이지에서 실제로 검출한 글자들과 글자 단위로 맞춰 봅니다. 그래서 박스는 그 글자들이 발견된 실제 픽셀 위에 얹히고, 각 값에는 얼마나 맞춰졌는지를 나타내는 match_ratio가 붙죠(0.85 이상이면 확실히 매칭된 필드로 봅니다). 모델이 주는 토큰 힌트에는 잡음이 섞일 수 있어 — 같은 행이 반복되면 토큰을 서로 헷갈리기도 합니다 — 그래서 무작정 믿지 않고 열·행 일관성 검사로 따로 확인합니다. 요점은 AI가 절대 안 틀린다는 게 아니라, 모든 값을 페이지에 다시 맞춰 보고 얼마나 잘 맞았는지를 점수로 알려준다는 데 있습니다.
Textract가 더 나은 선택인 경우
공정하게 비교하려면 기존 강자가 앞서는 대목도 짚어야겠죠. 다음에 해당한다면 Textract를 고르세요.
- 이미 AWS에 깊이 자리 잡고 있어서, 이미 굴리고 있는 IAM과 SNS와 함께 S3 → Lambda → Textract로 바로 이어 붙일 OCR이 필요할 때.
- 문서가 영어 / 라틴 문자이고, 아주 큰 규모로 양식, 표, queries를 처리해야 할 때.
- 자체 문서 유형으로 학습시킨 커스텀 어댑터나, AWS 네이티브 수준의 컴플라이언스·데이터 레지던시 보장이 필요할 때.
여기에 해당한다면 Textract가 잘 맞고, 대안으로 갈아탄들 얻을 게 별로 없습니다.
오히려 space-ocr가 맞는 경우
Textract 대안은 다음 중 하나라도 중요하다면 제값을 합니다.
- 일본어, 한국어, 중국어 문서를 다룰 때. space-ocr는 한중일과 라틴 문자를 엔진 하나에서 자동 언어 감지로 처리합니다 — 따로 지정할 언어 파라미터가 없습니다.
- 그냥 믿는 게 아니라 검증하고 싶을 때. 모든 값이 페이지 안의 박스와
match_ratio를 달고 돌아오고, 셀을 클릭하면 읽어낸 자리가 정확히 표시됩니다 — 감사 기능을 따로 붙일 필요 없이 처음부터 들어 있습니다. - 저장소를 직접 마련하고 싶지 않을 때. 결과는 서버 측에서 조회(
GET /view)하고 클릭 한 번으로 CSV로 내보낼 수 있는 시트에 쌓입니다 — 데이터베이스도, AWS 계정도 필요 없습니다. - 요금이 예측 가능했으면 할 때. 이미지당 균일 ₩100, 신용카드 없이 월 100크레딧의 무료 플랜, 그리고 월 ₩49,800의 Pro 플랜 — 기능별·페이지별로 요금이 쌓일 일이 없습니다.
- Claude로 개발할 때. 두 줄이면 끝나는 Claude Code 플러그인과 의존성 없는 Python 클라이언트가 있습니다.
호출은 통째로 HTTP 요청 한 번이면 됩니다 — SDK도, 엔진에 넣을 PDF 전처리도 필요 없습니다(엔진은 래스터 이미지를 받습니다: JPEG, PNG, GIF, BMP, TIFF, WebP).
curl -s https://api.space-ocr.com/ocr/fields \
-H "Authorization: Bearer $SPACE_OCR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"image": "https://example.com/invoice.jpg",
"imageType": "url",
"templateId": "invoice"
}'각 값은 bbox(0–1000 격자 위의 { xmin, ymin, xmax, ymax }), 비스듬히 찍힌 휴대폰 사진을 따라 기우는 박스를 잡아 주는 네 개의 vertices, match_ratio, 그리고 bbox_source를 달고 돌아옵니다. 좌표 모델 전체는 바운딩 박스를 제공하는 OCR API에서, 비동기·웹훅 기반 쪽은 청구서 데이터 추출 API 가이드에서 확인하세요.
언어: 가장 분명한 갈림길
문서가 일본어 영수증, 한국어 청구서, 중국어 양식이라면 대개 이 점이 결정타가 됩니다. Textract의 인쇄 텍스트·양식·표 기능은 라틴 문자 6개 언어를 지원하고, 손글씨, AnalyzeExpense, AnalyzeID, Queries 기능은 영어 전용입니다 — 일본어, 한국어, 중국어는 지원 목록에 없습니다. 반면 space-ocr는 여러 문자 체계(전각·반각 문자, 하이픈 변형, 한중일 띄어쓰기, 세로쓰기 한자, 뒤섞인 문자)를 엔진 하나에서 정규화하고, 따로 힌트를 넘기지 않아도 언어를 알아서 감지합니다.
가격: 기능별 페이지 과금 vs. 균일한 이미지당 단가
Textract는 기능에 따라 단가가 달라지는 페이지당 사용량 기반 요금을 씁니다 — 일반 텍스트 검출은 양식, 표, queries, AnalyzeExpense와 과금 방식이 다르고, 한 페이지에서 여러 기능을 부르면 비용이 쌓이며 — 이 모든 게 AWS 계정 위에 얹힙니다. 반면 space-ocr는 필드를 몇 개 뽑든 균일 이미지당 ₩100이고, 신용카드 없이 월 100크레딧을 주는 무료 플랜과 1,100크레딧에 팀 공유, 100 GB 저장 공간이 딸린 월 ₩49,800의 Pro가 있습니다. 추출에 실패하면 과금되지 않고, 저장된 시트를 조회(GET /view)하는 것도 무료입니다.
space-ocr를 Textract 대안으로 써보는 방법
- 키 받기 — AWS 계정 불필요무료 플랜(신용카드 없이 월 100크레딧)에 가입하고 spocr_ API 키를 받으세요. 설정할 IAM도, 리전도, S3도 없습니다.
- 이미지 보내기문서를 imageType 'url' 또는 'base64'로 /ocr/fields에 POST 하세요. 엔진은 래스터 이미지(JPEG, PNG, GIF, BMP, TIFF, WebP)를 받고, 언어는 알아서 감지합니다.
- 템플릿이나 직접 정의한 필드 쓰기흔한 경우라면 templateId 'receipt' 또는 'invoice'를 넘기고, 아니면 직접 fields를 주세요 — 품목용으로 children이 달린 array 필드를 넣을 수 있습니다.
- 값마다 검증하기각 값의 bbox, vertices, match_ratio, bbox_source를 읽으세요. 앱에서 셀을 클릭하면 그 값을 읽어낸 자리가 정확히 표시됩니다. match_ratio가 0.85 미만이면 한 번 더 들여다볼 값으로 표시됩니다.
- 조회하거나 내보내기 — 따로 만들 저장소 없음/upload로 이미지를 시트에 넣고, GET /view(where, sort, select)로 서버 측에서 조회하거나, 품목이 펼쳐진 CSV를 내려받으세요 — 데이터베이스도, OCR 재실행 비용도 없습니다.