Mistral AI, 문서 인식 모델 ‘OCR 4’ 공개…170개 언어와 자체 호스팅 지원

Mistral AI는 23일(현지시간) 공식 블로그를 통해 기업 문서 인식 모델 ‘Mistral OCR 4’를 공개했다. 회사는 OCR 4가 추출 텍스트뿐 아니라 바운딩 박스, 블록 분류, 인라인 신뢰도 점수를 함께 반환하며, 기업 검색과 검색증강생성(RAG), 도메인별 검색 파이프라인의 입력 계층으로 쓰일 수 있다고 설명했다.

OCR 4는 문서를 단순 텍스트로 바꾸는 기존 OCR 기능에서 한 단계 더 나아가 문서의 구조를 함께 제공하는 데 초점을 맞췄다. 각 블록의 위치와 유형, 신뢰도 정보를 함께 제공하면 검색 결과의 출처 표시, 민감정보 가림, 사람이 확인해야 하는 구간 표시 같은 후속 작업을 더 정교하게 설계할 수 있다.

Mistral AI에 따르면 OCR 4는 PDF, DOC, PPT, OpenDocument 등 일반적인 기업 문서 형식을 입력으로 받을 수 있다. 지원 언어는 10개 언어 그룹의 170개 언어다. 회사는 특수 언어나 저자원 언어에서도 성능 개선을 확인했다고 밝혔다.

배포 방식도 기업 시장을 겨냥한다. Mistral AI는 OCR 4가 단일 컨테이너로 자체 호스팅될 수 있어 데이터 주권, 거주지 요건, 컴플라이언스 요구가 있는 조직이 문서 데이터를 자체 환경 안에 둘 수 있다고 설명했다. 자체 관리형 배포는 기업 고객에게 제공된다.

개발자는 API로 OCR 4를 사용할 수 있고, Mistral Studio의 Document AI를 통해 같은 엔진을 애플리케이션 형태로 이용할 수 있다. Mistral 문서 변경 로그에는 mistral-ocr-4-0 모델 출시와 함께 mistral-ocr-latest가 OCR 4를 가리키도록 변경됐다고 적혀 있다. OCR API의 include_blocks 옵션도 문단 수준 바운딩 박스와 구조 라벨을 반환하도록 업데이트됐다.

가격은 API 기준 1,000페이지당 4달러로 공지됐다. Batch API를 쓰면 1,000페이지당 2달러로 낮아지고, Document AI는 1,000페이지당 5달러다. Mistral AI는 OCR 4와 Document AI가 Mistral Studio, Amazon SageMaker, Microsoft Foundry에서 제공되며 Snowflake Parse Document 지원도 예정돼 있다고 밝혔다.

문서 AI 시장에서는 단순 인식 정확도만큼이나 구조화된 출력과 검증 가능성이 중요해지고 있다. OCR 4의 핵심은 텍스트 변환 결과를 검색·에이전트·업무 자동화 시스템이 바로 활용할 수 있는 단위로 나누는 데 있다. 다만 Mistral AI가 공개한 벤치마크 수치는 회사 자체 평가와 일부 공개 벤치마크에 기반한다. 실제 성능은 문서 유형, 언어, 표·그림 밀도, 배포 환경에 따라 달라질 수 있다.

출처: Mistral AI 공식 블로그 https://mistral.ai/news/ocr-4/ · Mistral Docs https://docs.mistral.ai/models/model-cards/ocr-4-0 · Mistral Docs Changelog https://docs.mistral.ai/resources/changelogs