Diego Pérez SastreAktualisiert: Wählen Sie LandingAI ADE für Vision-First-Parsing mit Koordinatenbelegen in einem codeorientierten Stack; wählen Sie anyformat für kalibrierte Konfidenz, No-Code-Workflows und europäische Jurisdiktion. Beide liefern visuelle Verankerung, doch LandingAI dokumentiert seine Konfidenz als experimentell und nicht als Korrektheitswahrscheinlichkeit, während anyformat 99,1% Kalibrierungsgenauigkeit misst.
| Funktion | anyformat | LandingAI |
|---|---|---|
| EU-Datensouveränität | Ja | Nein |
| ISO 27001 | Ja | Nein |
| DSGVO-nativ | Ja | Teilweise |
| Keine Datenspeicherung | Ja | Ja |
| On-Premise-Deployment | Ja | Ja |
| No-Code-Workflow-Builder | Ja | Nein |
| Zero-Shot-Extraktion | Ja | Ja |
| Konfidenzwerte auf Feldebene | Ja | Teilweise |
| Extraktion komplexer Tabellen | Ja | Ja |
| Erkennung und Erklärung von Abbildungen | Ja | Ja |
Agentic Document Extraction ist die Dokumenten-Intelligence-Plattform von LandingAI, gestartet um März 2025 und im September 2025 auf DPT-2 neu aufgebaut, einem auf Dokumenten vortrainierten Transformer, der die Seite als visuelles System und nicht als Textstrom behandelt. LandingAI wurde von Andrew Ng gegründet und hat seinen Sitz in Palo Alto, Kalifornien; das Unternehmen vertreibt außerdem LandingLens, eine separate No-Code-Plattform für Computer Vision in der industriellen Inspektion, die außer dem Unternehmen nichts mit ADE teilt. ADE stellt sechs REST-APIs bereit (Parse, Extract, Split, Classify, Section und Build Schema), mit Bibliotheken für Python und TypeScript, und akzeptiert PDFs, Bilder, Office-Dateien und Tabellenkalkulationen. Ein einzelner Parsing-Job ist auf 1 GB oder 6.000 Seiten begrenzt, das gehostete Playground auf 100 Seiten (LandingAI-Dokumentation, 2026).
Beide Plattformen extrahieren Zero-Shot gegen ein benutzerdefiniertes Schema, ohne gelabelte Beispiele und ohne Template-Training, hier gewinnt also keine Seite. Die Extract-API von ADE nimmt ein JSON-Schema mit flachen, verschachtelten, Array- und Multi-Tabellen-Strukturen entgegen, eine Build-Schema-API entwirft eines aus einem Beispieldokument, und das Parsing ist konzeptionell layoutunabhängig (LandingAI-Dokumentation, 2026). anyformat extrahiert auf dieselbe Weise gegen ein Schema über 100+ Formate hinweg und ergänzt das Modell um deterministische Validierungsregeln, sodass ein Feld nicht nur vorhergesagt, sondern eingeschränkt werden kann. Der operative Unterschied liegt darin, wem das Schema gehört: Die von ADE liegen in Code, den eine Entwicklerin ausrollt, während die von anyformat im Produkt von Fachanwendern ohne Release-Zyklus bearbeitet werden.
LandingAI leistet echte visuelle Verankerung, und das ist kein Alleinstellungsmerkmal von anyformat: Jeder geparste Block und jedes extrahierte Feld liefert Seitenzahl und Bounding-Box-Koordinaten zurück, einschließlich Verankerung auf Tabellenzellenebene, und Extract gibt in seinen Extraktionsmetadaten einen Konfidenzwert pro Feld von 0 bis 1 aus (LandingAI-Dokumentation, 2026). Der Unterschied liegt in der Kalibrierung. LandingAIs eigener Leitfaden beschreibt den Wert als relatives Triage-Signal und nicht als Korrektheitswahrscheinlichkeit, empfiehlt 0,95 als Ausgangsschwelle und kennzeichnet Konfidenz als experimentelle Funktion, bei der Tabellen und Felder mit benutzerdefinierter Formatierung null zurückgeben (LandingAI-Dokumentation, 2026). Die Konfidenz pro Feld von anyformat ist kalibriert, gemessen mit 99,1% Kalibrierungsgenauigkeit und einem Adaptive ECE von 0,009 (anyformat-Benchmark, 2026), und jeder Wert trägt einen visuellen Beleg, der ihn mit seiner genauen Position auf der Seite verknüpft. Kalibrierung ist das, was eine Dunkelverarbeitungsschwelle vor einer Prüferin verteidigbar macht: Ein relatives Signal sagt Ihnen nicht, welcher Anteil der automatisch freigegebenen Felder falsch sein wird, ein kalibriertes schon.
ADE ist eine Extraktions-API und keine Orchestrierungsplattform, und LandingAI sagt das unumwunden: Das eigene Vergleichsmaterial beschreibt ADE als entwicklerorientiert, als auf Python-Code angewiesen, um wiederkehrende Extraktions-Pipelines zu bauen, und als ungeeignet für Teams, die vollständig codefreie wiederkehrende Automatisierung wollen (LandingAI, 2026). Das konfidenzbasierte Routing liegt in der Pipeline, die der Kunde schreibt, und die Prüfoberfläche, die einen Wert, seinen Score und seine Quellposition zeigt, ist als Hinweis darauf dokumentiert, was der Kunde bauen sollte. anyformat liefert diese Ebene als Produktoberfläche: einen visuellen Workflow-Builder (Studio) mit Verzweigungen, Bedingungen, Klassifizierung, Aufteilung und Routing sowie eine Prüfwarteschlange, in der ein korrigierter Wert in den Lauf zurückfließt und an nachgelagerte Systeme weitergeht. Einen Produktions-Workflow mit dem Annie-Assistenten einzurichten dauert rund 5 Minuten gegenüber etwa 4 Stunden manueller Konfiguration (interner anyformat-Benchmark, 2026).
ADE rechnet Credits zu je 0,01 $ ab, Parse kostet 3 Credits pro Seite oder 4 mit aktivierter Zero-Data-Retention, was eine geparste Seite auf 0,03 $ beziehungsweise 0,04 $ bringt, also 30 $ und 40 $ pro 1.000 Seiten (LandingAI-Dokumentation, 2026). Extract, Split, Section und Build Schema werden nach Zeichen statt nach Seiten abgerechnet, mit 1 Credit je 5.000 Eingabezeichen und 1 Credit je 1.000 Ausgabezeichen, sodass die Extraktionskosten der Dokumentdichte statt der Seitenzahl folgen und pro Dokument schwerer zu prognostizieren sind; Classify kostet 0,5 Credits pro Seite. Die Tarife sind Explore als Pay-as-you-go mit 1.000 kostenlosen Credits, die nach 90 Tagen verfallen, Team ab 250 $ pro Monat für 25.000 Credits und Enterprise nach Angebot (LandingAI-Preise, 2026). anyformat rechnet Credits pro Seite und pro Operator ab, zu 10 Credits je 0,01 €: Parse kostet 25 Credits pro Seite (0,025 €, veröffentlicht als 25 $ pro 1.000 Seiten), Extract 35, Classify 10, Split 25 und Validate 25 Credits pro Regel (anyformat-Preise, 2026). Zu Listenpreisen deckt ein Team-Abonnement für 250 $ rund 8.300 geparste Seiten pro Monat ab, während der Business-Tarif für 499 € 500.000 Credits umfasst, also etwa 20.000 geparste Seiten, und Zero Retention dort eine im Enterprise-Tarif enthaltene Kontrolle statt eines Aufschlags pro Seite ist.
Die von LandingAI veröffentlichte Zahl sind 99,16% auf dem DocVQA-Validierungssplit, mit 5.286 von 5.331 korrekt beantworteten Fragen allein aus dem geparsten Text und einer aus einem öffentlichen Repository reproduzierbaren Methodik (LandingAI, 2026). Das ist echte Benchmark-Transparenz und besser als im Großteil des Marktes, misst aber, ob die geparste Ausgabe eine Frage beantwortbar macht, und nicht, ob ein Schema mit vielen Feldern über verschiedene Dokumenttypen hinweg korrekt extrahiert wird. anyformat erreichte 78,1% bei einem kombinierten Parsing-Score über mehr als 1.000 reale Dokumente aus über 30 Dokumenttypen (anyformat-Benchmark, 2026), hielt rund 99% Zeilenerfassung bei Tabellen, die auf 50 Seiten und etwa 2.400 Zeilen anwachsen, und extrahierte 94% der komplexen Rechnungen in gemischten Formaten mit allen Feldern und Positionen korrekt (anyformat-Benchmark, 2026). Bei Abbildungen sind beide gleichauf: ADE erkennt Blöcke vom Typ Abbildung, Logo, Karte und Barcode und liefert knappe Beschreibungen, und anyformat klassifiziert visuelle Elemente im Kontext und liefert strukturierte Beschreibungen.
LandingAI ist ein US-Unternehmen unter US-Jurisdiktion, hält SOC 2 Type II, erklärt DSGVO- und HIPAA-Konformität und weist ISO 27001 auf keiner seiner Sicherheitsseiten aus (LandingAI-Sicherheit, 2026). Die Deployment-Optionen sind ernst zu nehmen: ein dediziertes EU-Deployment von ADE auf AWS Irland mit eigenem Portal und API-Schlüsseln, die nicht mit den US-Schlüsseln austauschbar sind, ein containerisiertes Deployment in einer kundenverwalteten VPC auf AWS, Azure oder GCP, On-Premise im Enterprise-Tarif sowie eine Snowflake Native App. Zero Data Retention verarbeitet Dokumente im Arbeitsspeicher, ohne etwas dauerhaft abzulegen, in den Tarifen Team und Enterprise, gegen einen zusätzlichen Credit pro Seite. anyformat ist EU-nativ und über die gesamte Dokumenten-Pipeline hinweg ISO 27001 zertifiziert, mit Zero-Retention-Verarbeitung und Deployment in der Cloud, in einer Private Cloud oder On-Premise in Air-Gapped-Umgebungen. Eine EU-Region ist Datenresidenz, kein Wechsel der Jurisdiktion, und für Einkäufer unter DSGVO oder DORA ist genau diese Unterscheidung die Frage, die der Einkauf tatsächlich stellt.
Eine Evaluierungs-Suite und die Produktions-Pipeline rund um die Extraktion. Extraktionsqualität ist eine Variable; sie nach dem Go-live korrekt zu halten, ist der Punkt, an dem Dokumentenprojekte den größten Teil ihres Entwicklungsbudgets ausgeben.
Evaluierungen, heute verfügbar. Jeder Extract- und Classify-Workflow in anyformat hat einen Health-Tab. Sie bauen einen Datensatz mit verifizierter Ground Truth, indem Sie entweder ein bereits vom Workflow verarbeitetes Dokument übernehmen und seine Werte in der Prüfoberfläche bestätigen oder gelabelte Dokumente mit ihrem erwarteten JSON hochladen. Dateien lassen sich zu Teildatensätzen taggen, sodass sich Genauigkeit pro Lieferant, pro Dokumenttyp oder pro Schwierigkeitsgrad lesen lässt statt als ein einziger Mittelwert. Eine Evaluierung extrahiert jedes einbezogene Dokument erneut gegen eine gewählte Workflow-Version und bewertet es Feld für Feld, mit einer Ansicht Ergebnis gegen Erwartung bei jedem Fehler; Läufe sind nummeriert und unveränderlich, sodass die Wirkung einer Änderung gemessen und nicht angenommen wird. Health Overview stellt dann den Datensatz-Benchmark neben Genauigkeit, Konfidenz und Durchlaufquote der laufenden Produktion und weist die Differenz aus (Evals). LandingAI veröffentlicht einen Forschungs-Benchmark auf einem öffentlichen Datensatz, was eher ein Glaubwürdigkeitssignal als eine Kundenfunktion ist: In ADE finden sich weder eine Verwaltung von Ground-Truth-Datensätzen noch Teildatensätze, noch eine unveränderliche Laufhistorie, noch ein Vergleich zwischen Benchmark und Produktion.
Optimizer, angekündigt und noch nicht verfügbar. anyformat hat Optimizer angekündigt, einen Workflow, der sich selbst gegen den eigenen Datensatz optimiert und Ihre Evaluierungen als Zielgröße nutzt. Er steht auf der Roadmap, nicht im heutigen Produkt (Evals).
Die Pipeline, die Sie nicht bauen müssen. ADE liefert Markdown, hierarchisches JSON, Blockkoordinaten und schemakonforme Felder zurück, was ein starkes Extraktions-Primitiv ist. Produktion braucht zusätzlich Klassifizierung und Routing, Schemavalidierung, Retry-Behandlung, eine Prüfoberfläche, Genauigkeitsüberwachung und Nachjustierung, sobald sich ein Layout oder ein zugrunde liegendes Modell ändert, und LandingAIs eigener Leitfaden weist diese Pipeline dem Python-Code des Kunden zu. anyformat liefert sie als Produkt: No-Code-Workflows in Studio, kalibrierte Konfidenz pro Feld mit Routing zur Prüfung, visuelle Belege für die Revision und den oben beschriebenen Evaluierungszyklus.
Wählen Sie LandingAI, wenn Sie Entwickler haben, die ein sauberes, gut dokumentiertes Extraktions-Primitiv wollen und bereit sind, die Pipeline darum herum selbst zu verantworten. Die Verankerung von ADE ist gründlich, die DocVQA-Methodik ist veröffentlicht und reproduzierbar, das DPT-2-Modell ist eigens für dichte visuelle Layouts gebaut, und ein Parsing-Job mit 1 GB oder 6.000 Seiten deckt zusammen mit der Snowflake Native App und dem Deployment in der Kunden-VPC anspruchsvolle technische Anforderungen ab. Wenn Sie RAG oder Dokumentensuche statt eines operativen Backoffice bauen, wenn US-Jurisdiktion und SOC 2 Type II Ihrem Compliance-Rahmen genügen und wenn ein Pay-as-you-go-Einstieg mit 1.000 kostenlosen Credits zu Ihrer Evaluierung passt, ist es eine gute Wahl.
Wählen Sie anyformat, wenn Konfidenz kalibriert und nicht bloß indikativ sein muss, weil eine Dunkelverarbeitungsschwelle nur dann verteidigbar ist, wenn der Wert einer echten Wahrscheinlichkeit entspricht; wenn Fachteams statt Entwicklern die Schemata und Workflows besitzen sollen; wenn europäische Jurisdiktion und ISO 27001 Einkaufsanforderungen sind, die eine EU-Region allein nicht erfüllt; oder wenn Sie Workflow-Änderungen gegen einen Ground-Truth-Datensatz gemessen sehen wollen, bevor sie die Produktion erreichen.
Teams, die beide Plattformen vergleichen, landen meist bei denselben drei Punkten: wer die Orchestrierung schreibt, ob die Konfidenzzahl eine Prüfung trägt und welches Recht über die Daten bestimmt.
Agentic Document Extraction von LandingAI ist ein Satz von sechs REST-APIs (Parse, Extract, Split, Classify, Section und Build Schema), die eine Entwicklerin aus Python oder TypeScript aufruft. anyformat ist eine Plattform: dieselben Extraktions-Primitive plus einen No-Code-Workflow-Builder, eine Prüfwarteschlange, kalibrierte Konfidenz pro Feld und eine Evaluierungs-Suite, alles auch für Fachanwender bedienbar. Die praktische Frage lautet, ob Ihr Team die Orchestrierung rund um die Extraktion selbst schreiben und pflegen will oder sie als Produkt beziehen möchte.
Ja. Die Extract-API liefert in ihren Extraktionsmetadaten einen Konfidenzwert von 0 bis 1 pro Feld, und Parse liefert Konfidenz für die unterstützten Blocktypen. LandingAI beschreibt diesen Wert als relatives Triage-Signal und nicht als Korrektheitswahrscheinlichkeit, empfiehlt 0,95 als Ausgangsschwelle und kennzeichnet die Funktion als experimentell, wobei Tabellen und Felder mit benutzerdefinierter Formatierung null zurückgeben. Die Konfidenz pro Feld von anyformat ist kalibriert, gemessen mit 99,1% Kalibrierungsgenauigkeit und einem Adaptive ECE von 0,009 (anyformat-Benchmark, 2026).
Ja, und das ist echte Gleichwertigkeit und kein Unterschied. ADE liefert für jeden geparsten Block und jedes extrahierte Feld Seitenzahl und Bounding-Box-Koordinaten, bis hinunter zur Tabellenzelle. anyformat liefert dieselbe Art visuellen Belegs, der jeden Wert mit seiner genauen Position auf der Seite verknüpft. Eine Evaluierung sollte sich deshalb daran entscheiden, was die Konfidenzzahl zu diesem Wert tatsächlich bedeutet, und nicht daran, ob Koordinaten zurückgegeben werden.
ADE-Credits kosten je 0,01 $, und Parse verbraucht 3 Credits pro Seite, oder 4 bei aktivierter Zero Data Retention, sodass eine geparste Seite 0,03 $ oder 0,04 $ kostet, also 30 $ oder 40 $ pro 1.000 Seiten. Extract, Split und Section werden pro Zeichen statt pro Seite abgerechnet, sodass die Extraktionskosten der Dokumentdichte folgen. anyformat berechnet Credits pro Seite und pro Operator zu 10 Credits je 0,01 €, womit Parse 25 Credits pro Seite kostet, veröffentlicht als 25 $ pro 1.000 Seiten, wobei Zero Retention im Enterprise-Tarif enthalten und nicht pro Seite berechnet ist.
LandingAI hält SOC 2 Type II und erklärt DSGVO- und HIPAA-Konformität, weist ISO 27001 jedoch auf keiner seiner Sicherheitsseiten aus. Es bietet allerdings ein dediziertes EU-Deployment von ADE auf AWS Irland, mit eigenem Portal und API-Schlüsseln, die nicht mit den US-Schlüsseln austauschbar sind. Das ist Datenresidenz und kein Wechsel der Jurisdiktion: Das Unternehmen bleibt US-amerikanisch und unterliegt US-Recht, während anyformat EU-nativ und über die gesamte Dokumenten-Pipeline hinweg ISO 27001 zertifiziert ist.
Nein. LandingAIs eigenes Vergleichsmaterial beschreibt ADE als entwicklerorientiert, als auf Python-Code angewiesen, um wiederkehrende Extraktions-Pipelines zu bauen, und als ungeeignet für Teams, die vollständig codefreie wiederkehrende Automatisierung wollen. Das konfidenzbasierte Routing liegt in der Pipeline, die der Kunde schreibt, und die Prüfoberfläche ist als etwas dokumentiert, das der Kunde bauen sollte. anyformat enthält einen visuellen Workflow-Builder mit Verzweigungen und Routing sowie eine Prüfwarteschlange, in der ein korrigierter Wert in den Lauf zurückfließt.
anyformat übernimmt die Schwerstarbeit bei den Dokumenten, an denen andere Tools scheitern. Parsen, extrahieren und validieren Sie sie zu sauberen, verlässlichen Daten und gehen Sie in Minuten in Produktion.
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