Plataforma inteligente de documentos

De qualquer documento a uma decisão verificada.

A Cogneris é uma API de extração com document AI. Classifique o documento, processe cada página e extraia os campos que você definir, com cada valor conferido com as suas regras e ligado à página de onde veio.

Resposta mediana 150 ms · p95 da API 321 ms Criptografia por tenant Pronto para auditoria

Ganhe 400 créditos grátis Leia o guia de início rápido

Sem cartão de crédito. 400 créditos por 14 dias. Ou fale com nosso time.

Conformidade, com a evidência anexada · toda afirmação leva ao documento por trás dela · ver a evidência →

Catálogo da API de documentos

Comece pelo documento. Siga o fluxo.

Capture registros comuns do negócio, extraia dossiês complexos e verifique identidade ou evidência de sinistro. Cada link abre a página da API daquele tipo de documento.

Captura

Transforme documentos operacionais de alto volume em registros estruturados.

Extração

Leia arquivos longos, variáveis e com vários documentos, com evidência de origem.

Folha de pagamento e W-2 Declarações de imposto Contratos Formulários ACORD EOBs Dossiês de financiamento imobiliário Spreading financeiro

Verificação

Confira identidade, elegibilidade, endereço e evidência de sinistro.

Documentos de KYCEm alta Documentos de identidade e passaportes Comprovantes de endereço Carteirinhas de plano de saúde Sinistros de seguro Processamento de sinistros

Soluções modulares

Combine produtos para o seu fluxo — uma pilha de documentos sob medida.

Extração inteligente

Reconhece documentos de identidade, datas, totais e tabelas — com contexto, não com expressão regular. Classificação configurável por tenant e extração zero-shot.

Pergunte aos seus documentos

Conversa natural com PDFs, contratos e relatórios. As perguntas e respostas sobre documentos estão em disponibilidade limitada; a cobertura de citações varia conforme o fluxo e a resposta.

Fluxos automatizados

Dispare webhooks, enfileire jobs e envie os campos extraídos direto para o seu ERP, CRM ou data warehouse.

Hub de documentos

Um repositório único com versionamento, busca semântica e permissões granulares por time ou cliente.

Experimente

Leia a saída antes de falar com alguém.

Quatro documentos passados pela API de extração, com a resposta que devolvemos — cada campo com a própria confiança numa escala de 0–100 e, quando o valor foi localizado, a página e a caixa delimitadora de onde ele veio.

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

{
  "data": {
    "id": "9d8a7c6e-1b2f-4a3d-9e8f-7c6d5b4a3210",
    "metadata": {
      "vendor_name": {
        "value": "Acme Industries Ltd.",
        "confidence": 98,
        "page": 1,
        "bbox": [
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          0.17
        ],
        "bbox_confidence": 92
      },
      "invoice_number": {
        "value": "INV-2026-0417",
        "confidence": 99,
        "page": 1,
        "bbox": [
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      },
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      },
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        "value": 12480.5,
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      },
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          },
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          },
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          }
        }
      ]
    },
    "createdDate": "2026-05-19T13:42:11Z"
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  "meta": {
    "httpStatusCode": 200,
    "messages": []
  },
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}

account_holder Northwind Trading LLC 98
account_number_masked ••••4417 99
period_end 2026-03-31 99
closing_balance 48,210.75 USD 96

{
  "data": {
    "id": "6f1d4b20-7a8e-4c93-b6f2-1d5a8e9c3047",
    "metadata": {
      "account_holder": {
        "value": "Northwind Trading LLC",
        "confidence": 98,
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        "bbox": [
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      },
      "account_number_masked": {
        "value": "****4417",
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        "bbox": [
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        ],
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      },
      "period_end": {
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        "confidence": 99,
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        "bbox": [
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        ],
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      },
      "closing_balance": {
        "value": 48210.75,
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        ],
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      }
    },
    "createdDate": "2026-05-19T13:44:08Z"
  },
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    "httpStatusCode": 200,
    "messages": []
  },
  "hasErrors": false
}

employee_name J. Okafor 96
employer_name Cascade Legal Services 98
pay_period_end 2026-04-30 99
gross_pay 5,980.00 USD 94
net_pay 4,312.08 USD 97

{
  "data": {
    "id": "1e7c9a34-5b62-4f80-a1d9-3c6e7b2a4058",
    "metadata": {
      "employee_name": {
        "value": "J. Okafor",
        "confidence": 96,
        "page": 1,
        "bbox": [
          0.1,
          0.18,
          0.44,
          0.2
        ],
        "bbox_confidence": 90
      },
      "employer_name": {
        "value": "Cascade Legal Services",
        "confidence": 98,
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        "bbox": [
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          0.14
        ],
        "bbox_confidence": 93
      },
      "pay_period_end": {
        "value": "2026-04-30",
        "confidence": 99,
        "page": 1,
        "bbox": [
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          0.42,
          0.28
        ],
        "bbox_confidence": 93
      },
      "gross_pay": {
        "value": 5980.0,
        "currency": "USD",
        "confidence": 94,
        "page": 1,
        "bbox": [
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          0.51,
          0.92,
          0.54
        ],
        "bbox_confidence": 89
      },
      "net_pay": {
        "value": 4312.08,
        "currency": "USD",
        "confidence": 97,
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        "bbox": [
          0.7,
          0.56,
          0.92,
          0.59
        ],
        "bbox_confidence": 92
      }
    },
    "createdDate": "2026-05-19T13:45:31Z"
  },
  "meta": {
    "httpStatusCode": 200,
    "messages": []
  },
  "hasErrors": false
}

full_name MARIA T. ALVES 97
document_number X1234567 95
date_of_birth 1991-08-14low confidence 71
expiry_date 2031-02-28 93

{
  "data": {
    "id": "4a2f8c16-9d73-4b50-a6e1-2c7d5f8b3094",
    "metadata": {
      "full_name": {
        "value": "MARIA T. ALVES",
        "confidence": 97,
        "page": 1,
        "bbox": [
          0.16,
          0.16,
          0.56,
          0.19
        ],
        "bbox_confidence": 93
      },
      "document_number": {
        "value": "X1234567",
        "confidence": 95,
        "page": 1,
        "bbox": [
          0.16,
          0.21,
          0.41,
          0.24
        ],
        "bbox_confidence": 89
      },
      "date_of_birth": {
        "value": "1991-08-14",
        "confidence": 71,
        "page": 1,
        "bbox": [
          0.16,
          0.26,
          0.38,
          0.29
        ],
        "bbox_confidence": 66
      },
      "expiry_date": {
        "value": "2031-02-28",
        "confidence": 93,
        "page": 1,
        "bbox": [
          0.16,
          0.31,
          0.38,
          0.34
        ],
        "bbox_confidence": 85
      }
    },
    "createdDate": "2026-05-19T13:47:02Z"
  },
  "meta": {
    "httpStatusCode": 200,
    "messages": []
  },
  "hasErrors": false
}

Estes são documentos de exemplo pré-processados, não um upload ao vivo — os valores e as confianças acima são fixos. Para rodar os seus próprios documentos, use o guia rápido ou fale com nosso time. O envelope da resposta é o documentado em extração.

Passo a passo

A mesma execução, gravada de ponta a ponta.

Os exemplos acima são fixos. O passo a passo é uma gravação de tela do produto fazendo o trabalho sobre um documento real — incluindo o campo sobre o qual ele ficou em dúvida, que é justamente a parte que uma demonstração roteirizada omite.

A gravação ainda não foi publicada, então não há nada para reproduzir aqui. Preferimos deixar o espaço vazio a preenchê-lo com um vídeo que não é o produto.

Upload — uma nota fiscal ou um extrato bancário reais, rodando na velocidade em que a plataforma de fato os processa.
Saída JSON — o envelope da resposta, com a caixa delimitadora de cada valor desenhada de volta na página de origem.
Confiança — os escores por campo, incluindo o único campo em que o modelo hesitou.
Campo sinalizado — o valor de baixa confiança marcado no lugar, com a região de onde foi lido destacada na página.
Revisão humana — o mesmo documento aguardando na fila de revisão de um fluxo, um revisor corrigindo o valor sinalizado, e a alteração registrada em nome dele.
Webhook — a entrega assinada chegando, carregando o id do documento do primeiro passo.

Para desenvolvedores

Um POST, um arquivo, JSON estruturado de volta.

O endpoint de extração recebe multipart/form-data e uma chave bearer. Nenhum SDK é necessário e não há schema a declarar — a plataforma escolhe o template a partir do próprio documento. Os exemplos por linguagem abaixo são uma conveniência opcional, não uma dependência.

Os endpoints respondem numa mediana de 150 ms, p95 300 ms, medidos de 2026-10-29T14:35:00Z a 2026-10-30T14:30:00Z em 19 componentes, apenas na região de produção da UE. Isso é tempo de resposta do endpoint, não quanto tempo leva uma extração — o processamento de documentos varia com tamanho e perfil. Como isso é medido →

               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());
            

O envelope da resposta — data, meta e a confiança por campo — é o mostrado em a saída de exemplo acima. Passo a passo completo no Guia rápido; todos os endpoints e códigos de status na especificação OpenAPI.

Exemplos de API e webhook

Exemplos independentes que você pode colar num projeto, ao lado dos SDKs publicados para TypeScript, Python, .NET e Java — só entregamos os que realmente mantemos.

Suporte a linguagens, medido

Qualquer linguagem funciona hoje — HTTP puro com uploads multipart e uma chave bearer, nada específico de stack.
Pacotes publicados — SDKs no npm e no PyPI (0.2.0) e no NuGet.org e no Maven Central (0.1.0); nada no pkg.go.dev nem no pub.dev.
Gere o seu próprio cliente — quatro comandos de geração rodados contra a nossa especificação, e a saída compilada.
Nenhuma biblioteca cliente para mobile — mantenha os uploads no servidor e chame o endpoint REST a partir do seu backend.

Ler a matriz completa de suporte a linguagens →

Prefere um workspace pronto para importar? Baixe a coleção do Postman ou navegue pelo repositório público de exemplos.

Precisa de outra stack? A API é HTTP puro com uploads multipart — a especificação OpenAPI gera um cliente em qualquer linguagem que você já usa.

Model Context Protocol

Entregue os seus documentos a um agente.

A Cogneris opera um servidor MCP. Aponte o Claude Desktop, o Cursor ou o seu próprio cliente para ele e um agente consegue listar templates de extração, enviar um PDF, rodar um job de preenchimento e ler o consumo — pelo mesmo tenant, a mesma cota e a mesma trilha de auditoria da API REST.

53 ferramentas, 5 escopos — 21 de leitura, 10 de escrita, 22 com escopo próprio, aplicados a cada chamada
OAuth 2.1 com PKCE — nenhuma chave de vida longa num arquivo de configuração
Hosts regionais — mcp-eu e mcp-us, conforme o seu tenant

Ler o guia do MCP

.cursor/mcp.json

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

Arquitetura ReAct

Agentes que raciocinam antes de agir.

Em vez de um modelo monolítico, a Cogneris orquestra agentes especialistas num laço ReAct (Reason + Act). Cada agente tem escopo claro, ferramentas dedicadas e trilhas de auditoria passo a passo — algo crítico para setores regulados.

Rastreabilidade completa por documento
Reprocessamento granular por etapa
Custo auditável por execução

cogneris.agents.pipeline

Orquestrador

recebe o documento

Agente Classificador

identifica o tipo

Agente Extrator

estrutura os dados

Agente Validador

confere as regras

Agente de Fraude

pontua o risco

Saída

JSON + escore + webhook

Quem usa a Cogneris

Feita para times que não podem errar uma extração.

A Cogneris roda em produção em bancos, escritórios de contabilidade, plataformas imobiliárias e produtos de embedded finance — onde o custo de errar um documento é pago em auditorias, multas do regulador ou receita perdida, e não apenas em tempo de engenharia.

Bancos e crédito

Propostas de crédito, dossiês de KYC, extratos bancários e formulários fiscais — extraídos e validados de forma cruzada para decisão de crédito. Controles alinhados a SOC 2 e GLBA. Bancos →

Contabilidade e tributos

Documentos-fonte do 1040, notas fiscais, recibos e extratos bancários lidos para preparação fiscal, automação de contas a pagar e conciliação mensal. Contabilidade →

Imobiliário

Dossiês de fechamento, compromissos de título, escrituras e laudos de avaliação — cada campo capturado com procedência completa para subscrição e fechamento. Imobiliário →

Embedded finance

KYC de estabelecimentos, subscrição por extrato e revisões de risco de contraparte — ligados aos motores de decisão da plataforma, em escala. Embedded finance →

Saída verificada

Um modelo pode inventar um número?

Pode. A saída de um modelo não é determinística por natureza, então a Cogneris não trata um valor gerado como confiável só porque parece plausível. Cada campo carrega confiança e pode passar por um caminho de evidência e controle antes de o seu fluxo aceitá-lo.

Confiança por campo — um único total incerto pode ser revisado sem travar todos os campos confiáveis do documento.
O documento continua anexado — citações de página e de região de origem permitem que uma pessoa ou um sistema confira de onde veio um valor.
A aceitação é configurável — regras determinísticas, concordância entre modelos e uma etapa de revisão manual podem ser exigidas antes que um valor crítico seja aceito.

Ler a arquitetura anti-alucinação →

Valor candidato

8,420.00 USD

confiança 0,94

01Citação de origem
Página 2 · região do total devido
02Validação determinística
Moeda, subtotal, imposto e total conferem
03Consenso entre modelos
Os modelos configurados devolvem o mesmo valor
04Revisão humana
Uma etapa que você coloca no fluxo; a execução espera numa fila de revisão
05Trilha de auditoria
Registra versão do modelo, hashes de prompt e resposta, verificações e revisor em metadados de auditoria à prova de adulteração, com retenção configurável por tenant e específica de contrato

Conformidade

Toda afirmação, com a evidência anexada.

A Cogneris ainda não é certificada em nenhum padrão, e não vamos sugerir o contrário. O que podemos mostrar hoje é público, contratual ou em andamento — e cada selo abaixo abre o documento que o sustenta, não mais uma página sobre o quanto nos importamos.

Certificado — nada ainda
Publicado — o documento está neste site
Contratual — uma cláusula do contrato
Não verificado — revisão de conformidade pendente

Publicado

Divulgação de subprocessadores

Todo terceiro que toca dados de cliente — nomeado, com finalidade, entidade legal e local de processamento. Os clientes recebem aviso com 30 dias de antecedência antes de qualquer inclusão, com direito de objeção.

Proteção de Dados §2 → Contratual

GDPR — DPA e SCCs da UE

A Cogneris atua como operadora nos termos do Art. 28 — o DPA incorpora as Cláusulas Contratuais Padrão da UE para transferências para fora do EEE e vincula todo subprocessador a termos equivalentes.

Proteção de Dados §1 → Contratual

CCPA / CPRA — prestador de serviços

Prestador de serviços nos termos do Cal. Civ. Code §1798.140(ag) — os oito compromissos que o §1798.140(ag)(1) exige estão publicados na íntegra neste site, não resumidos em um selo.

Proteção de Dados §1.4 → Publicado

Solicitações do titular dos dados

Um caminho que dá para usar de verdade — acesso, exclusão, correção e portabilidade, com SLA de 30 dias. Quando os dados pertencem a um cliente, encaminhamos a solicitação de volta a esse controlador.

Formulário de solicitação de privacidade → Publicado

Disponibilidade medida

Medida, não afirmada — o número é gerado por script a partir do feed público de status, versionado no repositório, e uma verificação de build falha se a página e a medição discordarem. É histórico, não o SLA contratual.

Como o número é produzido → Publicado

Inventário de controles

Os títulos de controle que o nosso programa acompanha — publicados por categoria na Central de Confiança. O status e a evidência por controle vão para clientes corporativos sob NDA, pelo fluxo de solicitação de relatório.

Controles da Central de Confiança → Em andamento · não verificado

Preparação para SOC 2

O trabalho de preparação está em andamento — não afirmamos aqui um relatório emitido. A redação do status aguarda confirmação de quem responde pelo nosso programa de conformidade antes de ser tratada como final.

Roadmap da Central de Confiança →

Nada nesta página é uma certificação. Para criptografia, isolamento por tenant e resposta a incidentes, leia a visão geral de segurança; para a tabela completa de subprocessadores, o inventário de controles e as solicitações de evidência, use a Central de Confiança.

Evidências em contexto

Cenários ilustrativos.

Estes cenários ilustrativos descrevem possíveis desenhos de fluxo de trabalho. Não são benchmarks nem alegações de desempenho em toda a produção.

Cascade Legal

Um cenário para revisar registros de serviços jurídicos com um caminho de extração rastreável.

Meridian Credit

Um cenário para estruturar documentos de crédito antes da revisão posterior.

Northwind Health

Um cenário para organizar documentos de autorização prévia para um fluxo de cuidado.

Capacidade em resumo: a interface da aplicação é entregue em 15 idiomas, e os endpoints públicos de extração síncrona aceitam arquivos de até 10 MB. Tipos de documento, campos de extração, moedas e tetos de página dependem do schema do tenant e da rota de processamento. Veja a matriz de cobertura com fonte.

Da biblioteca da Cogneris

Pesquise antes de montar a lista curta.

Comece pela categoria, compare as alternativas e depois modele a economia. Estes são os guias que os compradores usam para sair da pesquisa e chegar a uma decisão defensável.

Guia do comprador

O que é processamento inteligente de documentos?

Um guia prático de IDP, OCR, acurácia de extração, integrações, preços e escolha de fornecedor.

Ler o guia → Relatório de mercado

State of Document AI 2026

Contexto de mercado, padrões de adoção, benchmarks de acurácia e as mudanças que moldam o document AI em 2026.

Ler o relatório → Comparativo

Cogneris vs AWS Textract

Compare OCR, formulários, tabelas, validação, automação de fluxo, preços e requisitos de trilha de auditoria.

Comparar opções → Comparativo

Cogneris vs Veryfi

Avalie extração de recibos e notas fiscais, extratos bancários, checagens de fraude, encaminhamento de fluxo e preços.

Comparar opções → Preços

Comparativo de preços de document AI

Veja como tarifas por página, mínimos, adicionais e custos de revisão afetam o preço real de um fluxo de extração.

Comparar preços → Business case

Calculadora de ROI de automação de documentos

Estime economia mensal, tempo de retorno e a economia em 3 anos usando o seu volume de documentos e o seu esforço de revisão.

Modelar o seu ROI →

FAQ

Perguntas frequentes.

Como a Cogneris se diferencia de APIs genéricas de document AI?

APIs genéricas de document AI devolvem texto ou campos. A Cogneris devolve registros estruturados com confiança por campo, validação entre documentos, uma trilha de auditoria (versão do modelo, hash do prompt, ID do revisor) e um modelo de permissões por tenant. Feita para fluxos em que o custo de uma extração errada é pago em apontamentos de auditoria ou perda de receita, não em tempo de engenharia.

Quais tipos de documento são suportados de fábrica?

A Cogneris suporta classificação configurável por tenant e extração zero-shot. Os times definem as classes de documento e os campos de que seus fluxos precisam e validam a saída contra os próprios documentos representativos antes de usar em produção.

Como funciona o preço?

Créditos, com tarifas publicadas. Toda operação gasta créditos de um único saldo: um documento de 1 página classificado e extraído usa 4,2 créditos. O Free dá 400 créditos por 14 dias sem cartão, e o Pro custa €99/mês por 5.000 créditos. Contratos Enterprise incluem tarifas negociadas que refletem o volume comprometido. Veja a tabela completa de tarifas ou use a calculadora de ROI para estimar o gasto no seu volume.

Quanto tempo leva a integração?

A Cogneris oferece APIs REST e webhooks assinados, adequados a integrações sob medida com sistemas de registro. Os prazos de produção dependem do mix de documentos, das regras de validação, do fluxo de revisão e da integração a jusante.

Onde posso aprender mais sobre a categoria de document AI?

Comece pelo guia do comprador de IDP — uma leitura de 14 minutos que cobre acurácia, preços, escolha de fornecedor e padrões de integração. O relatório 2026 State of Document AI cobre dimensionamento de mercado, adoção por setor e benchmarks de acurácia. O glossário de document AI cobre a terminologia — IDP, OCR, HITL, ReAct, trilha de auditoria, subprocessador e o resto.

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