EasyOCR
easyocrJaidedAI EasyOCR. Simple Python OCR wrapper supporting 80+ languages with deep-learning text detection and recognition.
- מחיר
- ≈ 0.0014 $/הרצה
- קלט → פלט
- טקסט + תמונה → טקסט
- מפתח
- Community
- עודכן
- 23 בספטמבר 2026
Playground
נסה את EasyOCR
אין טופס קלט
עדיין אין טופס קלט למודל זה
הקלטים שלו עדיין לא תועדו. כדי שלא תיכשל הרצה בקלט שגוי, אנחנו לא מציעים טופס כאן. בחר במודל דומה במקום זאת.
Examples
InputNo text prompt: the model only takes the input shown.
Response
The Life and Work of Fredson Bowers by G. THOMAS TANSELLE N EVERY FIELD OF ENDEAVOR THERE ARE A FEW FIGURES WHOSE AGCOM- plishment and influence cause them to be the symbols of their age; their careers and oeuvres become the touchstones by which the field is measured and its history told. In the related pursuits of analytical and descriptive bibliography, textual criticism, and scholarly editing, Fredson Bowers was such a figure, dominating the four decades after 1949, when his Principles of Bibliographical Description was pub- lished. By 1973 the period was already being called “the age of Bowers”: in that year Norman Sanders, writing the chapter on textual scholarship for Stanley Wells's Shakespeare: Select Bibliographies, gave this title to a section of his essay. For most people, it would be achievement enough to rise to such a position in a field as complex as Shakespearean textual studies; but Bowers played an equally important role in other areas. Editors of nineteenth-century American authors, for example, would also have to call the recent past “the age of Bowers,” as would the writers of descriptive bibliographies of authors and presses. His ubiquity in the broad field of bibliographical and textual study, his seemingly com- plete possession of it, distinguished him from his illustrious predeces- sors and made him the personification of bibliographical scholarship in his time. When in 1969 Bowers was awarded the Gold Medal of the Biblio- graphical Society in Lo…
InputNo text prompt: the model only takes the input shown.
Response
It was the best of times, it was the worst of times, it was the age of wisdom, it was the age of foolishness...
אודות EasyOCR
EasyOCR הוא מודל של Community בקטגוריית מולטימודאל. ב-Railwail, EasyOCR עולה ≈ 0.0014 $ להרצה.
תמחור
| הרצה טיפוסית (≈ 11 s ב-CPU) | 0.0014 $ להרצה |
|---|---|
| זמן GPU (CPU) | 0.00012 $ לשנייה של GPU |
- חיוב לפי זמן ה-GPU שההרצה בעצם לוקחת. כשההרצה מתחילה, 3× המחיר הטיפוסי מוזמן מהיתרה שלך ומסולק לאחר מכן.
- 1 קרדיט = 0.01 $
מחשבון עלויות
מחשבון מחירים
טיפוסי לפי הספק: כ-11 שנ׳
סה״כ
0.14 $
14 קרדיטים
לכל הרצה
0.0014 $ · 0.14 קרדיטים
חיוב לפי זמן ה-GPU בפועל; זו הערכה.
API
אין דוגמה API מאומתת
ה-API הציבורי מעביר פורמט קלט שונה מזה שהדגם הזה צריך. השתמש בגובה המשחק למעלה.
מפרטים
- ID מודל
easyocr- מפתח
- Community
- קטגוריה
- מולטימודאל
- קלט
- טקסט, תמונה
- פלט
- טקסט
- חיוב
- לפי שימוש (טוקנים או זמן GPU)
- רשומת הקטלוג עודכנה
- 23 בספטמבר 2026
תגיות
- replicate
- ocr
- vision-understanding
- multilingual
- open-source
שאלות נפוצות
מה זה EasyOCR?
EasyOCR הוא מודל של Community בקטגוריית מולטימודאל.
כמה עולה EasyOCR ב-Railwail?
ב-Railwail, EasyOCR עולה ≈ 0.0014 $ להרצה. אתה משלם על מה שכל בקשה בעצם משתמשת. השימוש משולם מקרדיטים שנרכשו מראש; 1 קרדיט שווה 0.01 $.
כמה מהיר EasyOCR?
עדיין אין מספיק הרצות שנמדדו של EasyOCR ב-Railwail כדי לציין זמן הרצה. זה תלוי בקלט, בהגדרות ובעומס אצל הספק.
האם EasyOCR טוב יותר מ-BLIP?
זה תלוי במשימה. EasyOCR (Community) ו-BLIP (Salesforce) הם שניהם מודלים בקטגוריית מולטימודאל. דף ההשוואה מציג את המחירים והמפרטים שלהם זה לצד זה.
השווה בין EasyOCR ל-BLIPהאם EasyOCR יכול לעבד תמונות?
כן. EasyOCR מקבל תמונות כקלט בנוסף לטקסט.
דגמים דומים
הכל בקטגוריה זו- BLIPSalesforce
Salesforce BLIP. Vision-language model for image captioning and visual question answering. Given an image it writes a short natural-language caption, or answers a question about the image when one is supplied. A widely used baseline for automatic captioning.
- CLIP InterrogatorCommunity
pharmapsychotic's CLIP Interrogator. Takes an image and produces a Stable-Diffusion-style text prompt by combining BLIP captioning with CLIP to rank likely subjects, artists, mediums and styles. Commonly used to reverse-engineer a prompt from an existing picture.
- Depth Anything v2Community
Monocular depth-estimation model trained on 595k labeled and 62M unlabeled images. Strong zero-shot generalization in indoor and outdoor scenes.
כל המודלים דרך API אחד
מפתח API אחד לכל מודל ב-Railwail. השימוש מחויב מאשראי מראש, 1 אשראי = 0.01 $.