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Cogneris는 document AI 추출 API입니다. 문서를 분류하고, 모든 페이지를 파싱하고, 정의한 필드를 추출합니다. 각 값은 고객의 규칙으로 검증되고 출처 페이지에 연결됩니다.

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누구와 이야기하기 전에, 먼저 출력을 읽어보세요.

네 건의 문서를 추출 API 에 통과시킨 결과와, 저희가 돌려주는 응답입니다. 각 필드는 0–100 척도의 자체 신뢰도를 지니며, 값의 위치를 찾은 경우에는 그 출처인 페이지와 경계 상자도 함께 지닙니다.

vendor_name Acme Industries Ltd. 98
invoice_number INV-2026-0417 99
invoice_date 2026-04-17 97
total_amount 12,480.50 USD 99

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account_holder Northwind Trading LLC 98
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closing_balance 48,210.75 USD 96

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employee_name J. Okafor 96
employer_name Cascade Legal Services 98
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gross_pay 5,980.00 USD 94
net_pay 4,312.08 USD 97

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full_name MARIA T. ALVES 97
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date_of_birth 1991-08-14low confidence 71
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    "httpStatusCode": 200,
    "messages": []
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}

이것들은 미리 처리해 둔 샘플 문서이며 실시간 업로드가 아닙니다. 위의 값과 신뢰도는 고정되어 있습니다. 귀사의 문서로 돌려보시려면 퀵스타트 를 이용하시거나 담당 팀과 상담 해 주세요. 응답 봉투는 추출 문서에 기재된 것과 같습니다.

시연

같은 실행을, 처음부터 끝까지 녹화했습니다.

위의 샘플은 고정입니다. 이 시연은 제품이 실제 문서로 일하는 화면 녹화입니다. 모델이 확신하지 못한 필드까지 포함해서 — 짜인 데모가 빼놓는 바로 그 부분입니다.

녹화는 아직 공개되지 않았으므로 여기서 재생할 것이 없습니다. 제품이 아닌 홍보 영상으로 채우느니 비워두는 편이 낫다고 봅니다.

업로드 — 실제 청구서나 은행 거래내역서를, 플랫폼이 실제로 처리하는 속도 그대로.
JSON 출력 — 응답 봉투와, 각 값의 바운딩 박스를 원본 페이지에 되돌려 그린 모습.
신뢰도 — 필드별 점수. 모델이 유일하게 망설인 그 필드까지 포함해서.
표시된 필드 — 신뢰도가 낮은 값을 그 자리에 표시하고, 읽어온 영역을 페이지에 강조합니다.
사람의 검토 — 같은 문서가 워크플로의 검토 큐에서 대기하고, 검토자가 표시된 값을 수정하며, 그 변경이 검토자 이름으로 기록됩니다.
Webhook — 서명된 전달이 도착하는 순간. 첫 단계에서 얻은 문서 id 를 지닌 채로.

개발자용

POST 한 번, 파일 하나, 돌아오는 건 구조화된 JSON .

추출 엔드포인트는 multipart/form-data 와 bearer 키를 받습니다. SDK 도 필요 없고 schema 를 선언할 필요도 없습니다 — 템플릿은 문서 자체에서 플랫폼이 고릅니다. 아래의 언어별 샘플은 선택적인 편의일 뿐, 의존성이 아닙니다.

엔드포인트 응답은 중앙값 150 밀리초, p95 는 300 밀리초 입니다. 2026-10-29T14:35:00Z 부터 2026-10-30T14:30:00Z 까지 19 개 구성요소를, EU 프로덕션 리전만 에서 측정했습니다. 이는 엔드포인트 응답 시간이지 추출에 걸리는 시간이 아닙니다 — 문서 처리 시간은 크기와 처리 등급에 따라 달라집니다. 측정 방법 →

               POST /Document/extraction
              
            

export COGNERIS_API_KEY="xtkt_live_…"
export COGNERIS_BASE_URL="https://api-eu.cogneris.ai"

curl -X POST "$COGNERIS_BASE_URL/Document/extraction" \
  -H "Authorization: Bearer $COGNERIS_API_KEY" \
  -F "file=@./invoice.pdf"
            

import os
import requests

with open("invoice.pdf", "rb") as document:
    response = requests.post(
        f'{os.environ["COGNERIS_BASE_URL"]}/Document/extraction',
        headers={"Authorization": f'Bearer {os.environ["COGNERIS_API_KEY"]}'},
        files={"file": document},
        timeout=60,
    )

response.raise_for_status()
print(response.json())
            

import fs from "node:fs/promises";

const form = new FormData();
form.append("file", new Blob([await fs.readFile("./invoice.pdf")]), "invoice.pdf");

const response = await fetch(`${process.env.COGNERIS_BASE_URL}/Document/extraction`, {
  method: "POST",
  headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.COGNERIS_API_KEY}` },
  body: form
});

console.log(await response.json());
            

응답 봉투 — data, meta, 그리고 필드별 신뢰도 — 는 위의 샘플 출력 에 나온 것과 같습니다. 전체 흐름은 퀵스타트 에, 모든 엔드포인트와 상태 코드는 OpenAPI 명세 에 있습니다.

API 와 webhook 샘플

프로젝트에 붙여넣을 수 있는 독립 예제입니다. TypeScript, Python, .NET, Java 용으로 게시된 SDK 와 나란히 제공합니다 — 저희는 실제로 유지보수하는 것만 내놓습니다.

언어 지원, 실측

오늘 어떤 언어로도 됩니다 — multipart 업로드와 bearer 키를 쓰는 평범한 HTTP 입니다. 특정 스택에 매인 것은 없습니다.
게시된 패키지 — SDK 를 npm 과 PyPI (0.2.0), NuGet.org 와 Maven Central (0.1.0) 에 게시했습니다. pkg.go.dev 와 pub.dev 에는 없습니다.
클라이언트는 직접 생성하세요 — 저희 명세로 네 개의 생성 명령을 실행하고 그 결과를 컴파일까지 확인했습니다.
모바일 클라이언트 라이브러리는 없습니다 — 업로드는 서버 쪽에 두고, 백엔드에서 REST 엔드포인트를 호출하세요.

전체 언어 지원 표 읽기 →

바로 불러올 수 있는 작업공간을 원하시나요? Postman 컬렉션 을 내려받거나 공개 예제 저장소 를 둘러보세요.

다른 스택이 필요하신가요? 이 API 는 multipart 업로드를 쓰는 평범한 HTTP 입니다 — OpenAPI 명세 로 이미 쓰고 계신 어떤 언어의 클라이언트든 생성할 수 있습니다.

Model Context Protocol

귀사의 문서를 에이전트에게 맡기세요.

Cogneris 는 MCP 서버를 운영합니다. Claude Desktop, Cursor, 또는 직접 만든 클라이언트를 가리키게 하면 에이전트가 추출 템플릿을 나열하고, PDF 를 업로드하고, 채우기 잡을 실행하고, 사용량을 읽을 수 있습니다 — REST API 와 똑같은 tenant , 똑같은 할당량, 똑같은 감사 추적 위에서.

53 개 도구, 5 개 스코프 — 읽기 21, 쓰기 10, 고유 스코프 22, 호출마다 강제
OAuth 2.1 과 PKCE — 설정 파일에 오래 사는 키를 두지 않습니다
리전별 호스트 — mcp-eu 와 mcp-us, 귀사의 tenant 에 맞춰

MCP 가이드 읽기

.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "cogneris": {
      "url": "https://mcp-eu.cogneris.ai/"
    }
  }
}

ReAct 아키텍처

행동하기 전에 추론하는 에이전트.

Cogneris 는 하나의 거대한 모델 대신, 전문화된 에이전트들을 ReAct 루프 (Reason ＋ Act) 로 편성합니다. 각 에이전트는 명확한 담당 범위, 전용 도구, 그리고 단계별 감사 추적을 갖습니다 — 규제 산업에서는 결정적으로 중요한 점입니다.

문서별 완전한 추적 가능성
단계 단위의 세밀한 재처리
실행별로 감사 가능한 비용

cogneris.agents.pipeline

오케스트레이터

문서를 받습니다

분류 에이전트

종류를 판별합니다

추출 에이전트

데이터를 구조화합니다

검증 에이전트

규칙을 확인합니다

위조 탐지 에이전트

위험을 점수화합니다

출력

JSON ＋ 점수 ＋ webhook

Cogneris 를 쓰는 곳

추출을 틀리면 안 되는 팀을 위해 만들었습니다.

Cogneris 는 은행, 회계법인, 부동산 플랫폼, 임베디드 금융 제품의 프로덕션에서 돌아가고 있습니다 — 문서를 잘못 읽은 대가를 엔지니어의 시간이 아니라 감사, 규제 과징금, 잃어버린 매출로 치르는 곳들입니다.

은행과 대출

대출 신청서, KYC 서류 묶음, 은행 거래내역서, 세무 서식을 추출하고 교차 검증해 여신 판단에 씁니다. SOC 2 및 GLBA 에 맞춘 통제. 은행 →

회계와 세무

1040 원천 서류, 청구서, 영수증, 은행 거래내역서를 파싱해 세무 준비, 매입채무 자동화, 월별 대사에 씁니다. 회계 →

부동산

클로징 서류, 권원 확약서, 등기 권리증, 감정평가서 — 모든 필드를 완전한 출처와 함께 담아 인수심사와 클로징에 씁니다. 부동산 →

임베디드 금융

가맹점 KYC, 거래내역 기반 인수심사, 거래상대방 위험 검토를 플랫폼 판단 엔진에 대규모로 연결합니다. 임베디드 금융 →

검증된 출력

모델이 숫자를 지어낼 수 있을까요?

그럴 수 있습니다. 모델 출력은 본질적으로 결정적이지 않으므로, Cogneris 는 그럴듯해 보인다는 이유만으로 생성된 값을 믿지 않습니다. 각 필드는 신뢰도를 지니며, 귀사의 워크플로가 받아들이기 전에 근거와 통제의 경로를 거칠 수 있습니다.

필드 단위 신뢰도 — 합계 하나가 불확실해도, 그 문서의 믿을 만한 필드 전부를 막지 않고 그것만 검토로 보낼 수 있습니다.
문서는 늘 붙어 있습니다 — 원본 페이지와 영역 인용이 있어, 사람이든 시스템이든 값이 어디에서 왔는지 확인할 수 있습니다.
수용 기준은 설정할 수 있습니다 — 중요한 값을 수용하기 전에 결정적 규칙, 모델 간 일치, 수동 검토 단계를 필수로 걸 수 있습니다.

환각 방지 아키텍처 읽기 →

후보 값

8,420.00 USD

신뢰도 0.94

01출처 인용
2 페이지 · 지급 합계 영역
02결정적 검증
통화, 소계, 세액, 합계가 서로 맞습니다
03복수 모델 합치
설정된 모델들이 같은 값을 돌려줍니다
04사람의 검토
워크플로에 배치하는 단계입니다. 실행은 검토 큐에서 대기합니다
05감사 추적
모델 버전, 프롬프트와 응답의 해시, 수행한 검사, 검토자를 위변조 감지 가능한 감사 메타데이터에 기록합니다. 감사 보존 기간은 계약별로 정해지며 tenant 단위로 설정할 수 있습니다

컴플라이언스

모든 주장에, 근거를 붙여서.

Cogneris 는 아직 어떤 표준의 인증도 받지 않았고, 그렇지 않은 것처럼 비치게 하지도 않겠습니다. 오늘 보여드릴 수 있는 것은 공개되었거나, 계약으로 정해졌거나, 진행 중인 것뿐입니다 — 아래의 각 배지는 그것을 뒷받침하는 문서를 바로 엽니다. 저희가 얼마나 진심인지 적어둔 또 다른 페이지가 아니라.

인증 완료 — 아직 하나도 없습니다
공개됨 — 문서가 이 사이트에 있습니다
계약상 — 계약의 조항입니다
미검증 — 컴플라이언스 검토 대기

공개됨

수탁처리자 공개

고객 데이터에 닿는 모든 제3자 — 이름, 목적, 법인격, 처리 장소를 밝힙니다. 추가 전에 고객은 30 일 전 통지를 받고 이의를 제기할 권리가 있습니다.

데이터 보호 §2 → 계약상

GDPR — DPA 와 EU 표준계약조항

Cogneris 는 제 28 조상의 처리자로서 처리합니다 — DPA 는 EEA 밖으로의 이전을 위해 EU 표준계약조항을 포함하고, 모든 수탁처리자를 동등한 조건으로 구속합니다.

데이터 보호 §1 → 계약상

CCPA / CPRA — 서비스 제공자

캘리포니아 민법 §1798.140(ag) 상의 서비스 제공자 — §1798.140(ag)(1) 이 요구하는 여덟 가지 약속을 로고로 요약하지 않고 이 사이트에 전문으로 게시합니다.

데이터 보호 §1.4 → 공개됨

정보주체 요청

실제로 쓸 수 있는 창구 — 열람, 삭제, 정정, 이동에 30 일 SLA 로 대응합니다. 데이터가 고객에게 귀속되는 경우에는 요청을 그 관리자에게 되돌립니다.

개인정보 요청 양식 → 공개됨

실측 가용성

주장이 아니라 실측 — 이 숫자는 공개 상태 피드에서 스크립트로 생성해 저장소에 커밋합니다. 페이지와 측정값이 어긋나면 빌드 검사가 실패합니다. 이것은 이력이지 계약상의 SLA 가 아닙니다.

이 숫자를 만드는 방법 → 공개됨

통제 목록

저희 프로그램이 추적하는 통제 항목의 이름 — 트러스트 센터에 분류별로 공개합니다. 항목별 상태와 근거는 보고서 요청 절차를 통해 NDA 아래 기업 고객에게 제공합니다.

트러스트 센터 통제 → 진행 중 · 미검증

SOC 2 준비 상태

준비 작업이 진행 중입니다 — 여기서 발급된 보고서가 있다고 주장하지 않습니다. 이 표현은 최종으로 다루기 전에 저희 컴플라이언스 책임자의 확인을 기다리고 있습니다.

트러스트 센터 로드맵 →

이 페이지의 어떤 것도 인증이 아닙니다. 암호화, tenant 격리, 사고 대응은 보안 개요 를, 전체 수탁처리자 표와 통제 목록, 근거 요청은 트러스트 센터 를 보세요.

맥락의 근거

예시 시나리오.

이 예시 시나리오는 가능한 워크플로 설계를 설명합니다. 벤치마크나 전체 프로덕션 성능에 대한 주장이 아닙니다.

Northwind Health

진료 워크플로를 위해 사전 승인 문서를 정리하는 시나리오입니다.

역량 개요: 애플리케이션 화면은 15 개 언어로 제공되고, 공개된 동기 추출 엔드포인트는 10 MB 까지의 파일을 받습니다. 문서 유형, 추출 필드, 통화, 페이지 상한은 tenant 의 schema 와 처리 경로에 따라 달라집니다. 출처가 붙은 커버리지 표 보기.

Cogneris 자료실에서

후보에 올리기 전에, 먼저 알아보세요.

카테고리부터 이해하고, 대안을 비교한 뒤, 경제성을 따져보세요. 구매자들이 조사에서 방어 가능한 결정으로 넘어갈 때 쓰는 자료입니다.

구매 가이드

지능형 문서 처리란 무엇인가

IDP, OCR , 추출 정확도, 연동, 가격, 벤더 선정을 다루는 실무 가이드.

가이드 읽기 → 시장 보고서

State of Document AI 2026

시장 배경, 도입 양상, 정확도 벤치마크, 그리고 2026 년의 document AI 를 바꾸고 있는 흐름들.

보고서 읽기 → 비교

Cogneris 와 AWS Textract

OCR , 서식, 표, 검증, 업무 자동화, 가격, 그리고 감사 추적 요건을 비교합니다.

선택지 비교하기 → 비교

Cogneris 와 Veryfi

영수증과 청구서 추출, 은행 거래내역서, 위조 검사, 업무 분배, 가격을 평가합니다.

선택지 비교하기 → 가격

Document AI 가격 비교

페이지 단가, 최소 이용액, 부가 항목, 검토 비용이 추출 워크플로의 실제 가격을 어떻게 바꾸는지 보세요.

가격 비교하기 → 비즈니스 케이스

문서 자동화 ROI 계산기

귀사의 문서량과 검토 공수로 월간 절감액, 회수 기간, 3 년 경제성을 추정하세요.

ROI 계산해 보기 →

자주 묻는 질문

자주 묻는 질문.

Cogneris 는 일반적인 document AI API 와 무엇이 다른가요?

일반적인 document AI API 는 텍스트나 필드를 돌려줍니다. Cogneris 는 구조화된 기록을 돌려주며, 여기에는 필드별 신뢰도, 문서 간 교차 검증, 감사 추적 (모델 버전, 프롬프트 해시, 검토자 ID), 그리고 tenant 범위의 권한 모델이 함께 붙습니다. 추출을 틀린 대가를 엔지니어의 시간이 아니라 감사 지적이나 매출 손실로 치르는 업무를 위해 만들어졌습니다.

기본으로 어떤 문서 유형을 지원하나요?

Cogneris 는 tenant 단위로 설정하는 분류와 제로샷 추출을 지원합니다. 각 팀이 자기 업무에 필요한 문서 클래스와 필드를 정의한 뒤, 프로덕션 투입 전에 자사의 대표 문서로 출력을 검증합니다.

요금은 어떻게 되나요?

크레딧 기반이며 요금은 공개합니다. 모든 작업은 하나의 크레딧 풀에서 차감됩니다. 1페이지 문서를 분류·추출하면 4.2 크레딧이 듭니다. Free는 카드 없이 14일 동안 400 크레딧을 제공하고, Pro는 월 €99에 5,000 크레딧입니다. 기업 계약에는 약정 물량을 반영한 협의 요금이 포함됩니다. 전체 요금표 보기 또는 ROI 계산기 로 귀사 물량에서의 지출을 추정해 보세요.

연동에는 얼마나 걸리나요?

Cogneris 는 REST API 와 서명된 webhook 을 제공하며, 기록 시스템과의 맞춤 연동에 적합합니다. 프로덕션까지의 기간은 문서 구성, 검증 규칙, 검토 절차, 하류 연동에 따라 달라집니다.

document AI 라는 분야를 더 알아보려면 어디로 가야 하나요?

IDP 구매 가이드 부터 시작하세요 — 정확도, 가격, 벤더 선정, 연동 패턴을 다루는 14 분 분량의 읽을거리입니다. State of Document AI 2026 보고서 는 시장 규모, 산업별 도입, 정확도 벤치마크를 다룹니다. document AI 용어집 은 용어를 설명합니다 — IDP, OCR , HITL, ReAct , 감사 추적, 수탁처리자 등.

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