Claude Opus 5.5 führt OpenRouters OCR-Test mit gescannten Dokumenten an

So testete OpenRouter die OCR-Genauigkeit

OpenRouter erstellte acht Testseiten mit Texten des eigenen Teams, sodass jedes Zeichen überprüft werden konnte. Die Seiten umfassten eine Quittung, einen Brief mit zwei absichtlich eingebauten Rechtschreibfehlern, ein Formular mit einem angekreuzten Kästchen, einen Newsletter mit zwei Spalten und eine handschriftliche Notiz. Drei weitere Seiten wurden gezielt schwierig gestaltet: eine verblasste Thermoquittung, schnell und eng geschriebene Handschrift sowie ein Fax mit niedriger Auflösung, das 12 Seriennummern mit leicht verwechselbaren Zeichen wie 0/O, 1/I/L, 5/S und 8/B enthielt.

Das Unternehmen erzeugte jede Seite aus bekanntem Text und verschlechterte sie durch Drehung, Unschärfe, Rauschen und JPEG-Kompression. Anschließend testete es 15 Bildmodelle, Mistral OCR auf OpenRouter und Tesseract. Jedes Modell wurde in drei Durchläufen anhand der Zeichenfehlerrate und 264 Prüfungen wichtiger Werte bewertet. Dazu gehörten Summen, Datumsangaben, Kartenziffern, Seriennummern und absichtliche Rechtschreibfehler.

Claude Opus 5.5 führt die Ergebnisse an

Nach Angaben von OpenRouter führte anthropic/claude-opus-5.5 den Test mit 262 von 264 korrekt erkannten Schlüsselwerten an. Die Zeichenfehlerrate über alle Seiten lag bei 0,02 Prozent, die angegebenen Kosten betrugen 16,42 US-Dollar pro 1.000 Seiten. Mistral OCR folgte mit 258 von 264 korrekten Werten, einer Zeichenfehlerrate von 0,14 Prozent und Kosten von 2,02 US-Dollar pro 1.000 Seiten.

Googles google/gemini-3.8-flash und mehrere andere Modelle erreichten 254 von 264. Das günstigste von OpenRouter beschriebene Ergebnis lieferte inclusionai/ling-3.0-flash-vl mit deaktiviertem Reasoning. Es verzeichnete 254 korrekte Werte zu Kosten von 0,04 US-Dollar pro 1.000 Seiten. Tesseract 5.5 lief lokal und erkannte 46 von 88 Schlüsselwerten korrekt. Über alle Seiten hinweg lag die Zeichenfehlerrate bei 26,06 Prozent.

Auf den fünf gewöhnlichen Seiten lag die Zeichenfehlerrate jedes Bildmodells unter 0,3 Prozent, und alle 15 Modelle transkribierten die saubere Handschrift fehlerfrei. Die meisten Unterschiede zeigten sich bei der verblassten Quittung. Claude Opus 5.5 und Mistral OCR bestanden auf dieser Seite alle 33 Prüfungen, während GPT-6 Luna 16 erreichte.

Warum die Überprüfung von OCR-Ausgaben wichtig bleibt

OpenRouter stellte fest, dass Bildmodelle plausible Details erzeugen können, die in einem Scan nicht vorkommen. In einem Durchlauf mit GPT-6 Luna änderte sich die Endung der Kartennummer auf einer Quittung von 9026 zu 9027, der Name von PRIYA zu SHEVA, und das Modell fügte ein anderes WLAN-Passwort hinzu. Auf der Originalquittung gab es außerdem keine NET-Zeile, in der Transkription erschien jedoch eine. GPT-6 Luna änderte in allen drei Durchläufen den Namen des Servers und das Jahr.

Das Abschalten des Reasonings machte vier der fünf getesteten Modelle schneller und günstiger, ohne dass wichtige Werte verloren gingen. OpenRouter stellte außerdem fest, dass der Vergleich zweier günstiger Modelle aus unterschiedlichen Laboren Fehler aufdecken kann: Das Markieren von Abweichungen erkannte 34 von 35 falschen Wörtern für 0,62 US-Dollar pro 1.000 Seiten.

Die Ergebnisse sind ein Ausgangspunkt und kein allgemeingültiges Ranking. OpenRouter zufolge repräsentieren die acht Seiten möglicherweise nicht die Dokumente eines Nutzers. Organisationen sollten daher Kandidatenmodelle mit ihren eigenen Scans testen, insbesondere bei Quittungen, Seriennummern, Ausweisen oder anderen Werten, die nicht sicher erraten werden können.