你正在決定：把發票與合約處理放在一個需要自行整合的雲端API上，還是買一個連工作流一併交付的成品平台。每頁單價全部公開，但這個決策的關鍵並不在單價。
本文列出 Azure AI Document Intelligence、Google Document AI、AWS Textract 與 Rossum 在2026年的公開價目，計算一個真實香港處理量在各平台的實際年度支出，並指出每頁單價沒有包含的部分。
以下價格為各供應商的公開牌價，以美元計算。由於價目會變動，落實採購前請自行核對供應商定價頁。
2026年AI文件處理每頁實際收費是多少？
2026年的公開牌價由每千頁0.6美元至50美元不等，決定價格的是你調用哪一個API，而不是你選哪一家供應商。純文字擷取在三大雲端平台均約為每千頁1.5美元；結構化欄位擷取則貴上十至三十倍。
這個價差，是本文最重要的一項事實。
同一份PDF發票，收費可以是每千頁1.5美元，也可以是50美元，分別只在於你調用的是純文字偵測，還是完整的表單與表格分析。開發團隊往往預設使用最貴的調用方式，因為它回傳的資料最豐富。
2026年每千頁基準牌價
--- 純文字擷取（僅OCR）：Azure、Google 與 AWS 均約為每千頁1.5美元。
--- 版面與結構解析：三家均約為每千頁10美元。
--- 預建文件模型（例如發票、收據）：每千頁8至10美元。
--- 自訂訓練擷取模型：每千頁20至30美元。
--- AWS Textract 表單分析：每千頁50美元，是本次比較中最高的單次調用收費。
Azure AI Document Intelligence 收費多少？
Azure AI Document Intelligence 2026年公開牌價為：Read（OCR）每千頁1.5美元、Layout 每千頁10美元、預建模型每千頁10美元、自訂擷取每千頁30美元。高解析度、公式與條碼等附加功能，另加每千頁6美元。
免費層確實存在，但範圍極窄。
Azure 免費層每月提供500頁額度，但每份文件只處理首兩頁，檔案大小上限為4MB。這足以測試單頁發票的擷取品質，卻不足以測試一份十二頁的合約。
實務含義是：在評估階段就要編列付費層預算，而不是評估之後才編。不少團隊在免費層試點，事後才發現自己的真實文件從未被完整處理過。
Google Document AI 收費多少？
Google Document AI 的 Enterprise Document OCR，每月首500萬頁收費每千頁1.5美元，超出部分降至每千頁0.6美元。Layout Parser 為每千頁10美元。自訂擷取器與 Form Parser 為每千頁30美元，高用量可降至20美元。
Google 是本次比較中，唯一在OCR上公開提供用量折扣的供應商。
當每月處理量達500萬頁，費率下降60%，由每千頁1.5美元降至0.6美元。對於高用量的掃描作業而言，這是真實的結構性優勢。
但若每月處理量低於約50萬頁，這項折扣完全無關，Google 的價格與 Azure、AWS 並無分別。不要讓一個你永遠達不到的用量級距，主導你的平台決策。
AWS Textract 收費多少？
AWS Textract 按API調用收費：DetectDocumentText 每千頁1.5美元、表格擷取約每千頁15美元、表單分析每千頁50美元；專為發票與收據而設的 AnalyzeExpense，約為每千頁8至10美元。
Textract 是本文所有選項中，內部價差最大的一個。
調用 DetectDocumentText 是每千頁1.5美元；在同一份文件上同時調用 AnalyzeDocument 的表單、表格與查詢功能，收費可達每千頁70美元。47倍的差距，純粹取決於你的開發人員寫了哪一行調用。
就發票與收據而言，AnalyzeExpense 以每千頁8至10美元的價格，比用 AnalyzeDocument 表單分析拼湊同樣結果更便宜，準確度通常也更高。許多團隊根本不知道有這個API。
Rossum 收費多少？
Rossum 公開的 Starter 方案起價為每年18,000美元，包含API存取、電郵或手動上傳的文件接收、12個月文件封存與搜尋、Rossum Aurora 文件AI，以及不限帳戶數。Business 與 Enterprise 層級只提供報價，不公開價格。
Rossum 並非按頁收費，用單位成本與三大雲端平台比較，會錯過重點。
Starter 買到的是一個可運作的應付帳款產品：核實介面、覆核佇列、審計軌跡，以及不限使用者帳戶。在 Azure、Google 或 AWS 上，你收到的是一個API回應，上述所有東西都要自己建。
Starter 之上的層級，對企業買家更重要。Business 增加自訂業務邏輯、主資料比對、重複偵測，以及 SAP 與 Coupa 整合；Enterprise 再加單一登入、沙盒環境、指定雲端位置與自訂品牌。兩者都需要經過銷售流程，價格均未公開。
每月8,000張發票，實際年度成本是多少？
假設一家香港物流公司每月處理8,000張發票，平均每張兩頁，即每月16,000頁。按公開牌價計算，年度API支出約為：AWS AnalyzeExpense 1,920美元、Azure 預建發票模型 1,920美元、Google 自訂擷取器 5,760美元；Rossum 則由18,000美元起。
這道算術應該在供應商示範之前完成，而不是之後。
試算：每月16,000頁，純發票處理
--- AWS Textract AnalyzeExpense，每千頁10美元：每月160美元，全年約1,920美元。
--- Azure 預建發票模型，每千頁10美元：每月160美元，全年約1,920美元。
--- Google 自訂擷取器，每千頁30美元：每月480美元，全年約5,760美元。
--- Rossum Starter：全年18,000美元固定收費，無論你送出16,000頁還是60,000頁。
1,920美元與18,000美元之間的差距看似決定性，實際並非如此，下一節解釋原因。
每頁單價沒有包含什麼？
API費用是文件自動化預算中最小的一條線。整合工程、例外處理介面、核實人力、主資料比對與持續準確度監察，通常才是成本主體。一筆1,920美元的年度API帳單，往往落在一個首年成本數倍於此的項目之內。
五項不會出現在任何定價頁上的成本：
--- 整合工程。把擷取結果接上你的ERP、與採購訂單比對、處理失敗情況，在每一次部署中都是客製工作。
--- 例外處理介面。大約每十份文件就有一份需要人手覆核。這個畫面總要有人去建，或者你購買一個已內建的產品。
--- 核實人力。欄位準確度達95%，仍然代表有人要檢查被標示的那5%。這筆人手開支，才是真正的營運成本。
--- 主資料比對。把擷取到的供應商名稱對上正確的供應商記錄，與讀取文字是兩個不同的問題，而大多數項目正是卡在這裡。
--- 準確度漂移監察。文件版面會改變。若無人量度，擷取品質會安靜地下滑。
若你需要建立整體AI支出的全貌，可參考我們的企業AI成本管理框架，當中說明如何編排這類預算。
各個選項真正的弱點在哪裡？
本文每一個選項，都存在一種不應選它的情況。Azure 免費層把文件截斷至兩頁；Google 的用量折扣，中型企業永遠達不到；Textract 的定價，對錯誤的API調用懲罰極重；Rossum 的18,000美元門檻，在每月約3,000份文件以下並不划算。
直接寫明，因為一份每一項都由同一個選項勝出的比較，只是廣告。
Azure 的弱點在於你需要低成本評估多頁文件的時候。免費層兩頁的上限，令合約與月結單的誠實試點測試無法在不付費的情況下進行。
Google 的弱點在於中型市場買家。它的結構性優勢要在每月500萬頁以上才啟動；一家500人的香港企業不會達到，付的價錢與其他人一樣。
AWS 的弱點在於成本可預測性。同一頁文件，最便宜與最貴的調用相差47倍，代表一個開發人員的決定就能令帳單倍增。治理成本是真實存在的。
Rossum 的弱點在於入門價格。每月約3,000份文件以下，每年18,000美元相對於在雲端API上做一次稱職整合所能得到的成果，並不划算。它亦不公開 Business 與 Enterprise 價格，因此 Starter 以上的預算編列，必須經過銷售周期。
UD 自身的限制同樣值得寫明。UD 是香港的技術實施夥伴，並非上述平台的分銷商。我們不制訂它們的價格，亦無法代你取得供應商折扣。如果你的需求只是一個純粹的應付帳款產品、無需與既有系統整合，直接購買 Rossum 或同類AP平台是合理路徑，你並不需要實施夥伴。
你應該選哪一個？
按文件量與內部工程能力決定。每月3,000份文件以下且有自家開發人員，選 Azure 預建模型或 AWS AnalyzeExpense。每月3,000份以上而沒有工程資源，Rossum 這類成品平台值回其門檻價。每月500萬頁以上，Google 的用量級距勝出。
四種買家輪廓，以及對應的誠實結論：
--- 每月3,000份文件以下，有開發人員。Azure 預建模型或 AWS AnalyzeExpense。年度API支出低於2,000美元，覆核介面由你自行建置。
--- 每月3,000份以上，沒有多餘工程資源。選成品平台。工作流、核實畫面與審計軌跡本身就是產品，自行重建所耗的工程時間，成本高於18,000美元。
--- 已經全面採用某一朵雲。使用該供應商的服務。跨雲資料傳輸加上第二次資安審查的成本，會高於價差本身。
--- 每月500萬頁以上。Google Document AI。在該規模下，降至每千頁0.6美元每年可省下六位數金額。
正確的下一步是什麼？
在向任何供應商索取報價之前，先確立三個數字：每月文件數量、每份文件平均頁數，以及你實際需要擷取的欄位。缺少這三項，你收到的每一份報價都建基於供應商的假設而非你的用量，比較也就失去意義。
接著，用你自己的500份文件做一次付費試點，而不是用供應商的樣本。
在你真實的版面上量度欄位層級準確度，並統計有多少份文件需要人手修正。這個百分比乘以文件量、再乘以全額人力時薪，才是你真正的營運成本。API費用只是尾數。
文件自動化，是少數在投入前算術上就能算清楚的AI投資之一。大多數機構跳過這一步，改為憑示範的觀感決定。科技周期來了又去，能夠帶著可運作系統走過周期的企業，往往是身邊坐著一位經驗豐富的夥伴、在合約之前先要求看用量數字的那些。懂AI的冷，更懂你的難。UD 同行28年，讓科技成為有溫度的陪伴。
本文由 UD 香港企業 AI 團隊審閱。所列價格為2026年8月各供應商公開牌價，採購前請自行核實。
先算清楚你自己的數字
在比較報價之前，先弄清文件工作實際消耗了團隊多少成本。UD 的 AI Staff Solution 讓受訓的AI員工接手行政、會計與後勤文件流程；由用量評估、平台選型，到系統整合與準確度追蹤，UD 團隊手把手帶你完成每一步。28年香港企業服務經驗。
