Azure Document Intelligence 전용 모델 전체 정리 — 영수증부터 계약서까지 15개 모델

prebuilt-read (단순 OCR) vs 전용 모델의 차이

Azure Document Intelligence 안에도 모델이 여러 개다. 같은 서비스인데 모델명에 따라 출력이 완전히 다르다.

prebuilt-read (단순 OCR):

영수증 이미지 → prebuilt-read → "スターバックス 渋谷店 2026/04/05 カフェラテ ¥550 合計 ¥550"
→ 전부 하나의 텍스트 덩어리. 가게명이 뭔지, 금액이 뭔지 직접 파싱해야 함

prebuilt-receipt (영수증 전용):

영수증 이미지 → prebuilt-receipt →
{
  "MerchantName": "スターバックス 渋谷店",
  "TransactionDate": "2026-04-05",
  "Items": [{"Description": "カフェラテ", "TotalPrice": 550}],
  "Total": 550
}
→ 구조화된 JSON. 파싱 필요 없음

같은 이미지인데 모델명만 바꾸면 출력 형태가 완전히 다르다.

전용 모델 전체 목록

범용 (문서 타입 무관):

모델 ID	용도	출력
prebuilt-read	범용 OCR (텍스트 추출)	텍스트 + 위치 좌표
prebuilt-layout	문서 레이아웃 분석	텍스트 + 표 + 그림 위치 + 문단 구조

비즈니스 문서:

모델 ID	용도	추출 필드
prebuilt-invoice	청구서/인보이스	공급자명, 청구일, 금액, 세금, 품목 리스트
prebuilt-receipt	영수증	가게명, 날짜, 품목, 금액, 합계, 팁
prebuilt-contract	계약서	당사자, 관할권, 계약 ID, 제목, 품목
prebuilt-creditCard	신용카드	카드번호, 만료일, 발급사, 카드소유자
prebuilt-bankStatement	은행 명세서	계좌번호, 거래 내역, 잔액
prebuilt-check	수표	수취인, 금액, 날짜, 은행 라우팅 번호
prebuilt-payStub	급여 명세서	이름, 급여, 세금, 공제 항목
prebuilt-marriageCertificate	혼인 증명서	배우자 이름, 날짜, 장소
prebuilt-mortgageClosingDisclosure	모기지 마감 공시	대출 금액, 이율, 월 납부액

신분증:

모델 ID	용도	추출 필드
prebuilt-idDocument	여권/운전면허/ID카드	이름, 생년월일, 문서번호, 만료일, 국적
prebuilt-healthInsuranceCard.us	미국 건강보험카드	보험사, 회원 ID, 그룹번호

기타:

모델 ID	용도	추출 필드
prebuilt-tax.us.w2	미국 W-2 세금 양식	고용주, 급여, 세금
prebuilt-tax.us.1098	미국 1098 양식	이자 지급액
prebuilt-tax.us.1099	미국 1099 양식	비고용 소득

코드 — 모델명만 바꾸면 된다

from azure.ai.documentintelligence import DocumentIntelligenceClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

client = DocumentIntelligenceClient(
    endpoint="https://your-resource.cognitiveservices.azure.com/",
    credential=AzureKeyCredential("your-key")
)

# ★ 모델명만 바꾸면 추출 결과가 달라진다 ★

# 범용 텍스트 추출
with open("doc.pdf", "rb") as f:
    result = client.begin_analyze_document("prebuilt-read", body=f).result()
    for page in result.pages:
        for line in page.lines:
            print(line.content)

# 영수증 → 가게명, 날짜, 금액이 구조화되어 나옴
with open("receipt.jpg", "rb") as f:
    result = client.begin_analyze_document("prebuilt-receipt", body=f).result()
    for doc in result.documents:
        print(f"가게: {doc.fields.get('MerchantName', {}).get('content')}")
        print(f"날짜: {doc.fields.get('TransactionDate', {}).get('content')}")
        print(f"합계: {doc.fields.get('Total', {}).get('content')}")

# 계약서 → 당사자, 관할권이 구조화되어 나옴
with open("contract.pdf", "rb") as f:
    result = client.begin_analyze_document("prebuilt-contract", body=f).result()
    for doc in result.documents:
        parties = doc.fields.get('Parties', {})
        print(f"당사자: {parties}")

# 여권/운전면허 → 이름, 생년월일이 구조화되어 나옴
with open("passport.jpg", "rb") as f:
    result = client.begin_analyze_document("prebuilt-idDocument", body=f).result()
    for doc in result.documents:
        print(f"이름: {doc.fields.get('FirstName', {}).get('content')}")
        print(f"생년월일: {doc.fields.get('DateOfBirth', {}).get('content')}")

# 인보이스 → 공급자, 금액, 품목이 구조화되어 나옴
with open("invoice.pdf", "rb") as f:
    result = client.begin_analyze_document("prebuilt-invoice", body=f).result()
    for doc in result.documents:
        print(f"공급자: {doc.fields.get('VendorName', {}).get('content')}")
        print(f"합계: {doc.fields.get('InvoiceTotal', {}).get('content')}")
        for item in doc.fields.get('Items', {}).get('value', []):
            print(f"  품목: {item.get('content')}")

코드가 전부 같은 구조다. begin_analyze_document("모델명", body=파일)만 다르다.

가격 (모델별로 다르다!)

모델	1,000페이지 가격	비고
prebuilt-read	~$1.50	가장 저렴 (단순 OCR)
prebuilt-layout	~$10	표·구조 분석 포함
prebuilt-receipt	~$10	필드 구조화 비용
prebuilt-invoice	~$10	필드 구조화 비용
prebuilt-contract	~$10	필드 구조화 비용
prebuilt-idDocument	~$10	필드 구조화 비용
커스텀 모델	~$10+	직접 훈련한 모델

핵심: prebuilt-read(단순 OCR)는 $1.50인데, 전용 모델(receipt, contract 등)은 $10. 구조화 추출에 비용이 붙는다.

커스텀 모델 — 내 양식도 만들 수 있다

전용 모델 목록에 내가 원하는 양식이 없으면? Azure에서 직접 훈련할 수 있다.

1. Azure Portal에서 프로젝트 생성
2. 내 양식 이미지 + 라벨링 ("이 영역은 이름", "이 영역은 금액")
3. 학습 버튼 클릭
4. custom-model-id로 호출

result = client.begin_analyze_document("my-custom-model-id", body=f).result()

최소 5장의 샘플이면 훈련 가능. Azure Portal의 GUI에서 라벨링하니까 코드 작성이 필요 없다.

단순 OCR vs 전용 모델 — 핵심 차이

단순 OCR (prebuilt-read, Google Vision, EasyOCR 등):
  이미지 → "텍스트 전체를 하나의 문자열로"
  → 사용자가 직접 파싱해야 함 (정규식, NLP, LLM 등)

Azure 전용 모델 (prebuilt-receipt, prebuilt-contract 등):
  이미지 → 문서 타입에 맞는 JSON 구조로
  → 파싱 불필요. 필드명으로 바로 접근

prebuilt-read가 "텍스트를 읽는 것"이라면, prebuilt-receipt/contract는 "문서를 이해하는 것"이다. 같은 Azure 서비스 안에서 모델명만 다르다.

실전 사례: 일본어 계약서 처리 시스템

실제 프로덕션에서 일본어 계약서를 처리하는 시스템을 분석해봤다.

현재 아키텍처:

계약서 PDF → prebuilt-layout ($1.50/1K) → Markdown 텍스트
  → LLM (Azure OpenAI) → 당사자·기간·금액 추출

prebuilt-layout으로 텍스트만 뽑고, 구조화는 LLM이 담당한다.

prebuilt-contract로 바꾸면?

계약서 PDF → prebuilt-contract ($10/1K) → 당사자·관할권·계약ID (JSON)
  → LLM 호출 불필요 (또는 대폭 감소)

prebuilt-contract는 당사자·관할권·계약ID를 OCR 단계에서 바로 추출한다. LLM 호출을 줄이거나 없앨 수 있다.

근데 바꾸지 않은 이유:

prebuilt-contract는 현재 영어만 지원한다. 일본어 계약서에는 쓸 수 없다. 그래서 prebuilt-layout + LLM 조합이 현실적인 선택이다.

비용 비교 (월 10,000페이지):

방식	OCR 비용	LLM 비용	합계
prebuilt-layout + LLM	$15	~$50~200	~$65~215
prebuilt-contract (영어만)	$100	$0~50	~$100~150
prebuilt-layout만 (구조화 안 함)	$15	$0	$15

prebuilt-contract가 LLM 비용을 줄이지만, OCR 비용 자체가 6배. 총 비용은 비슷하거나 오히려 비쌀 수 있다. 일본어를 지원하면 그때 전환을 검토할 만하다.