Última actualización: julio de 2026
Elige AWS Textract si tu stack es nativo de AWS y tus documentos son formularios, tablas, facturas de gastos, identificaciones o PDFs largos: gana en calidad de parsing medida y en límites de páginas. Elige Google Document AI por la amplitud de idiomas del OCR, los extractores personalizados zero-shot y la integración con GCP. Ambos comparten las mismas pegas: ausencia de capa de workflows, medición de la precisión escasa, despliegue solo cloud y jurisdicción estadounidense sea cual sea la región.
Todo lo que sigue procede de la página oficial de precios de AWS Textract, de la guía para desarrolladores de Amazon Textract, de los precios y límites de Document AI en la documentación de Google Cloud, todo comprobado en julio de 2026, más un dataset independiente: el benchmark de document AI de anyformat (2026), que midió ambos servicios con más de 1.000 documentos reales.
De un vistazo
| Dimensión | AWS Textract | Google Document AI |
|---|---|---|
| Calidad de parsing medida | 65,4% de Parse Score (benchmark de anyformat, 2026) | 55,0% de Parse Score (benchmark de anyformat, 2026) |
| Cobertura de idiomas | 6 idiomas en texto impreso; manuscrito solo en inglés (documentación de AWS, 2026) | Más de 200 idiomas; manuscrito en unos 50 (documentación de Google Cloud, 2026) |
| Procesadores preentrenados | Formularios, tablas, queries, firmas, gastos, identificaciones de EE. UU., paquete hipotecario | Facturas, gastos, extractos bancarios, nóminas, W-2, identificaciones de EE. UU., suministros |
| Campos personalizados | Queries (sin entrenamiento, solo inglés); los adaptadores de Custom Queries requieren muestras anotadas | Modelo fundacional del Custom Extractor: zero-shot a partir de un esquema; fine-tuning desde 50+ documentos etiquetados |
| Extracción de tablas | Función Tables dedicada, $15 por 1.000 páginas | A través del Form Parser, $30 por 1.000 páginas |
| Modelo de precios | Por función, acumulable: de $1.50 a $70 por 1.000 páginas | Por procesador: de $1.50 (OCR) a $30 (formularios/personalizado) por 1.000 páginas, más hosting para versiones personalizadas |
| Límites de páginas y tamaño | Asíncrono: 3.000 páginas / 500 MB; síncrono: 1 página en PDF | Online: 15 páginas (30 en modo imageless) / 40 MB; batch: 1 GB por fichero, con topes de páginas por procesador |
| Formatos de entrada | JPEG, PNG, PDF, TIFF | PDF y formatos de imagen habituales; el Layout Parser acepta además DOCX, XLSX, PPTX y HTML |
| Despliegue | Solo cloud (AWS) | Solo cloud (GCP) |
| Residencia de datos en la UE | 5 regiones de la UE (Irlanda, Londres, París, Fráncfort, España); jurisdicción estadounidense | Multirregión eu más Londres y Fráncfort; jurisdicción estadounidense |
| Ecosistema | S3, Lambda, Step Functions, Amazon A2I | BigQuery, Vertex AI, Cloud Storage, Workbench |
Calidad de OCR y parsing
Textract gana en precisión medida; Document AI gana en amplitud de idiomas, y en ninguno de los dos casos está reñido.
En el benchmark de parsing de anyformat de 2026, que puntuó la conversión de PDF a Markdown en más de 1.000 documentos reales y más de 30 tipos de documento evaluando texto, tablas y estructura, AWS Textract alcanzó un Parse Score del 65,4% frente al 55,0% de Google Document AI (benchmark de anyformat, 2026). Ambos servicios devuelven coordenadas de posición para cada elemento, y ambos adjuntan valores de confianza que ese mismo benchmark clasificó como sin calibrar: la confianza declarada no refleja de forma fiable la precisión real.
El soporte de idiomas invierte el resultado. Amazon Textract detecta texto impreso en seis idiomas (inglés, español, francés, alemán, italiano y portugués) y solo lee manuscrito en inglés; tampoco admite texto en vertical, lo que descarta los formatos habituales de japonés y chino (documentación de AWS, 2026). El Enterprise Document OCR de Google admite más de 200 idiomas en texto impreso y unos 50 en manuscrito (documentación de Google Cloud, 2026). Para cualquier corpus que vaya más allá de las lenguas de Europa occidental, Textract ni siquiera es una opción.
Procesadores preentrenados
Document AI tiene el catálogo más amplio; Textract, el paquete hipotecario estadounidense más profundo.
Google ofrece parsers preentrenados para facturas y gastos ($0.10 por documento de hasta 10 páginas, unos $10 por 1.000 páginas), extractos bancarios ($0.75 por documento), nóminas y W-2 ($0.30 por documento), además de carnés de conducir y pasaportes de EE. UU. ($0.10 por documento) y un parser de suministros de acceso limitado (precios de Google Cloud, 2026). Ojo a la unidad de facturación: los procesadores preentrenados cobran por tramos de 10 páginas, así que un recibo de una página cuesta lo mismo que uno de diez.
Las APIs especializadas de Textract son menos, pero se facturan por página: AnalyzeExpense para facturas y recibos a $10 por 1.000 páginas, AnalyzeID a $25 por 1.000 páginas, detección de firmas a $3.50 por 1.000 páginas y AnalyzeLending, un clasificador-extractor de expedientes hipotecarios, a $70 por 1.000 páginas (precios de AWS, región US West, 2026). Una limitación compartida: los procesadores de identidad de ambos proveedores solo cubren documentos de EE. UU. Ninguno lee de serie un DNI o un pasaporte europeo (documentación de AWS y de Google Cloud, 2026).
Extracción de campos personalizados
Document AI gana esta dimensión desde que el modelo fundacional de su Custom Extractor pasó a funcionar en zero-shot.
El Custom Extractor de Google se apoya ahora en un modelo fundacional preentrenado que extrae campos definidos por el usuario a partir del esquema, sin documentos etiquetados; el modo few-shot acepta hasta 5 ejemplos etiquetados, y el fine-tuning, la vía para llegar a precisión de producción en tipos de documento difíciles, exige al menos 50 documentos de entrenamiento y 50 de test (documentación de Google Cloud, 2026). Cuesta $30 por 1.000 páginas, y cada versión de procesador personalizado desplegada añade un hosting de $0.05 por hora, unos $438 al año (precios de Google Cloud, 2026).
El equivalente de Textract está partido en dos. Queries responde preguntas en lenguaje natural sin entrenamiento a $15 por 1.000 páginas, pero solo en inglés y con un tope de 15 queries por página en llamadas síncronas y 30 en asíncronas (documentación de AWS, 2026). Custom Queries mejora la precisión mediante adaptadores a $25 por 1.000 páginas, que requieren documentos de entrenamiento anotados y están limitados a 10 adaptadores por cuenta (documentación de AWS, 2026). Para documentos en otros idiomas o esquemas que cambian, el camino de Google es sensiblemente más corto.
Extracción de tablas
Gana Textract, y las tablas son el principal motivo por el que los equipos lo eligen.
La extracción de tablas es una función dedicada y de primera clase en la API AnalyzeDocument de Textract, a $15 por 1.000 páginas, con soporte explícito para celdas combinadas y títulos de tabla en el modelo de respuesta. La diferencia de 10 puntos de Parse Score sobre Document AI en el benchmark de anyformat de 2026, en una métrica que promedia calidad de texto, tablas y estructura, es coherente con la reputación que Textract mantiene desde hace años en comparativas independientes de OCR cloud sobre detección de líneas de detalle. Document AI extrae tablas a través del Form Parser a $30 por 1.000 páginas: el doble del precio de Textract para un resultado medido peor.
Ninguno de los dos sale limpio en los casos difíciles: las tablas que abarcan muchas páginas, las estructuras anidadas y los formatos que cambian según el proveedor degradan a ambos, que es justo donde el benchmark documenta el desplome general.
Precios
Ninguno gana en términos absolutos; el proveedor más barato depende por completo de la función que llames.
El OCR básico es idéntico en el punto de partida: $1.50 por 1.000 páginas en ambos (precios de AWS y de Google Cloud, 2026). Los descuentos por volumen difieren: Textract baja a $0.60 a partir de 1 millón de páginas al mes, mientras que el Enterprise Document OCR de Google exige 5 millones de páginas al mes para llegar a esos mismos $0.60. Entre ambos volúmenes, Textract es el OCR más barato.
En extracción estructurada, la foto se invierte según la función. Tablas: $15 en Textract frente a los $30 del Form Parser de Google. Formularios (pares clave-valor): $50 en Textract frente a los $30 de Google. Formularios y tablas juntos cuestan $65 por 1.000 páginas en Textract, y apilar formularios, tablas y queries sube a $70, más del doble que el Custom Extractor de Google a $30, aunque la vía de Google suma el hosting de las versiones personalizadas desplegadas. En facturas hay casi empate, en torno a $10 por 1.000 páginas en ambos, con la facturación por documento de Google penalizando los documentos cortos.
Límites de páginas y tamaño
Textract gana para documentos largos, por dos órdenes de magnitud.
Los trabajos asíncronos de Textract aceptan PDFs y TIFFs de hasta 500 MB y 3.000 páginas (documentación de AWS, 2026). El procesamiento online de Document AI limita la mayoría de procesadores a 15 páginas, ampliables a 30 con el modo imageless, y 40 MB por petición; el procesamiento batch acepta ficheros de hasta 1 GB y 5.000 ficheros por petición, pero los topes de páginas siguen variando por procesador, desde 15 hasta 1.000 (documentación de Google Cloud, 2026).
Textract tiene su propia letra pequeña: las llamadas síncronas admiten una sola página en PDF y TIFF y 10 MB por fichero, así que cualquier carga de trabajo real pasa por la API asíncrona con S3, SNS y lógica de polling alrededor. En ambas plataformas, producción significa montar la fontanería asíncrona.
Despliegue
Aquí hay empate, y la sección es corta: ambos son solo cloud.
Ni Textract ni Document AI pueden desplegarse on-premise, en la VPC del cliente como contenedor autocontenido ni en entornos aislados de red. Las organizaciones cuyos datos no pueden salir de su perímetro, algo habitual en defensa, sanidad y parte de los servicios financieros, directamente no pueden usar ninguno de los dos.
Residencia de datos en la UE
Empate, y no precisamente lucido: ambos ofrecen ubicaciones de procesamiento en la UE, ninguno ofrece jurisdicción europea.
Textract está disponible en cinco regiones de la UE: Irlanda, Londres, París, Fráncfort y España (documentación de endpoints de AWS, 2026), con cuotas de rendimiento inferiores a las de las regiones de EE. UU. (5 transacciones por segundo para AnalyzeDocument en Irlanda frente a 10 en Virginia del Norte). Document AI ofrece una multirregión eu para procesamiento y almacenamiento, más las regiones individuales de Londres y Fráncfort con un catálogo de procesadores reducido (documentación de Google Cloud, 2026). AWS da un control por país más fino; la ubicación eu de Google es más sencilla de adoptar.
La cuestión de fondo afecta a los dos: elegir región cambia dónde se procesan los datos, no qué marco legal los gobierna. Amazon Web Services, Inc. y Google LLC son empresas estadounidenses sujetas a la ley de EE. UU., incluida la CLOUD Act, sea cual sea la región seleccionada. Para los equipos donde la soberanía es un requisito de consejo de administración y no una casilla de procurement, ninguno de los dos servicios la resuelve.
Ecosistema
Gana la nube en la que ya estés, y en la práctica suele decidir toda la evaluación.
Textract está cableado con S3 para entrada y salida, Lambda y Step Functions para orquestación, SNS y SQS para notificaciones de trabajos y Amazon A2I para los circuitos de revisión humana. Document AI se conecta a Cloud Storage, vuelca resultados en BigQuery para analítica y alimenta pipelines de Vertex AI, con la interfaz Workbench para etiquetar y evaluar procesadores personalizados. Usar cualquiera de los dos desde la otra nube añade costes de salida de datos, IAM entre nubes y latencia; en la práctica, casi nadie lo hace.
El veredicto
Stack nativo de AWS y documentos estructurados. Si trabajas sobre AWS y tu carga son formularios, tablas, gastos o expedientes hipotecarios de EE. UU., Textract es el extractor más fuerte y mejor medido, y su API asíncrona digiere documentos de hasta 3.000 páginas.
Stack nativo de GCP o corpus multilingüe. Si trabajas sobre GCP, alimentas BigQuery o procesas documentos más allá de seis lenguas de Europa occidental, Document AI es la única opción viable de las dos; Textract sencillamente no lee esos idiomas.
Esquemas personalizados con el mínimo arranque. Si necesitas extraer campos no estándar rápido, el Custom Extractor zero-shot de Document AI va del esquema a la salida estructurada sin ciclo de entrenamiento, siempre que tus documentos quepan en los límites online de 15 a 30 páginas.
Documentos largos y archivos históricos. Para contratos, expedientes hipotecarios o digitalización de archivos que se miden en cientos de páginas por documento, el límite asíncrono de 3.000 páginas de Textract lo convierte en la opción por defecto.
Cuando ninguno de los dos encaja
Ambos servicios comparten las mismas carencias estructurales. No hay capa de workflows: la clasificación, el enrutado, la validación y la revisión humana se montan con Lambda y Step Functions en AWS o con Cloud Functions y Workflows en GCP. La medición también se queda corta. El Workbench de Document AI da métricas de evaluación para procesadores personalizados y Textract no tiene equivalente, pero ninguno pone un benchmark etiquetado junto a la precisión real de producción, así que detectar que el nuevo formato de factura de un proveedor ha degradado la extracción es problema de tu equipo. Ese pipeline que rodea a la API (posprocesado, validación del esquema, lógica de reintentos y enrutado, interfaz de revisión, seguimiento y reajustes periódicos) es el coste que las comparativas de precio por página dejan fuera, y a diferencia de la factura de la API no se acaba cuando lo construyes. Ninguno se despliega on-premise. Y ambos operan bajo jurisdicción estadounidense, se elija la región que se elija.
Los equipos que chocan con esos muros, soberanía europea del dato, despliegue aislado de red, revisión humana integrada o una forma de demostrar que la precisión no ha empeorado, acaban quedándose pequeños en ambos. anyformat, la plataforma europea de inteligencia documental que publica el benchmark citado a lo largo de este artículo, se construyó exactamente para esos casos: extracción zero-shot basada en esquemas, una capa visual de workflows con revisión humana, residencia de datos en la UE y despliegue on-premise. También trae la parte de medición: cada flujo de Extract y Classify tiene una pestaña Health donde construyes un dataset con verdad de referencia verificada, lo segmentas en sub-datasets por proveedor o tipo de documento y lanzas evaluaciones numeradas e inmutables que puntúan cualquier versión del flujo campo a campo, con el benchmark del dataset mostrado junto a la precisión, la confianza y el through rate de producción en vivo. Un flujo que se optimiza a sí mismo, Optimizer, está anunciado pero todavía no disponible. El precio se basa en créditos y se cobra por página y por operador, con el parsing a 25 créditos por página, los 25 $ por 1.000 páginas que cita el benchmark. En ese mismo benchmark de parsing de 2026 obtuvo un 78,1%, frente al 65,4% de Textract y el 55,0% de Document AI. Las comparativas directas están aquí: anyformat vs AWS Textract y anyformat vs Google Document AI.
Preguntas frecuentes
¿Es AWS Textract más barato que Google Document AI?
Depende de la función. El OCR básico parte de $1.50 por 1.000 páginas en ambos, pero el descuento de Textract a $0.60 se activa con 1 millón de páginas al mes mientras que el de Google exige 5 millones (páginas oficiales de precios, 2026). En tablas, Textract cuesta la mitad ($15 frente a los $30 por 1.000 páginas del Form Parser de Google); en formularios clave-valor, Google es más barato ($30 frente a los $50 de Textract, o $65 si combinas formularios y tablas). La extracción personalizada está reñida (Custom Queries de Textract a $25 frente al Custom Extractor de Google a $30 por 1.000 páginas), pero Google añade unos $438 al año de hosting por cada versión de procesador personalizado desplegada.
¿Quién extrae mejor las tablas, Textract o Document AI?
AWS Textract. Las tablas son una función dedicada de su API AnalyzeDocument con soporte nativo de celdas combinadas, y en el benchmark de parsing de anyformat de 2026, que puntúa calidad de texto, tablas y estructura en más de 1.000 documentos reales, Textract alcanzó un 65,4% frente al 55,0% de Document AI. Google extrae tablas mediante el Form Parser al doble del precio por página de Textract. Ambos se degradan con tablas que abarcan muchas páginas o cuyo formato cambia según el proveedor.
¿Pueden AWS Textract o Google Document AI funcionar on-premise?
No. Ambos son servicios gestionados exclusivamente en la nube: Textract solo funciona sobre AWS y Document AI solo sobre Google Cloud (documentación de los proveedores, 2026). Ninguno ofrece contenedor autoalojado, appliance desplegable en la VPC ni opción para entornos aislados de red. Las organizaciones que no pueden enviar documentos a una nube pública necesitan otra clase de producto: motores open source alojados por ellas mismas o una plataforma comercial con despliegue on-premise.
¿Cuál es mejor para empresas europeas, Textract o Document AI?
Ninguno resuelve la soberanía europea. Ambos ofrecen ubicaciones de procesamiento en la UE, Textract en cinco regiones europeas (Irlanda, Londres, París, Fráncfort, España) y Document AI mediante la multirregión eu, pero los dos proveedores son empresas estadounidenses sujetas a la ley de EE. UU., incluida la CLOUD Act, sea cual sea la región (documentación de los proveedores, 2026). AWS ofrece una residencia por país más granular; la ubicación eu de Google es más sencilla. Las empresas bajo RGPD, DORA o normativa sectorial que exigen jurisdicción europea, y no solo servidores europeos, suelen evaluar plataformas nativas de la UE.
Precios y límites verificados en julio de 2026 contra la página de precios de AWS Textract, la guía para desarrolladores de Amazon Textract y la documentación de precios y límites de Document AI de Google Cloud. Datos de benchmark: el benchmark de document AI de anyformat (2026), medido con más de 1.000 documentos reales.
