- Vue d'ensemble (Overview)
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- Annexe E du formulaire 1040 - Paquet ML
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- Paquet ML 3949a
- 4506T - Paquet ML
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- Paquet ML 9465
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- États financiers - Paquet ML
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- Points de terminaison publics
- Langues prises en charge
- Données et sécurité
- Logique d’attribution de licences et de charge
- Clé API
- Logique de comptage et de charge
- Comment
Logique de comptage et de charge
Lorsque vous utilisez des projets modernes UiPath® Document UnderstandingTM, il est essentiel de bien connaître notre système de mesure et de facturation, tout particulièrement en matière d’AI Units. La principale opération que nous facturons est la numérisation, tandis que les opérations subséquentes, telles que l’extraction ou la classification, ne sont pas facturées. Si plusieurs numérisations d’un même document sont réalisées, chacune d’entre elles sera facturée.
Quelles que soient les opérations effectuées sur une page (numérisation, extraction ou classification), une seule AI Unit est facturée ; il s’agit là d’une caractéristique spécifique aux projets modernes. Cela s’applique à toutes les opérations, qu’elles s’inscrivent dans l’automatisation de processus robotisés (RPA) ou dans des opérations d’API publiques.
- OCR uniquement → 1 AI Unit / page
- OCR et classification → 1 AI Unit / page
- OCR, classification et extraction → 1 AI Unit / page
- Si vous utilisez l'activité Classer un document (Classify Document) pour traiter un document, en déclenchant la numérisation, et que le résultat est stocké dans Données du document → 1 AI Unit / page d'entrée
- Si vous utilisez l’activité Extraire les données du document (Extract Document Data) pour :
- Traiter un document en utilisant le fichier lui-même comme entrée, en déclenchant la numérisation → 2 AI Units/page
- Traiter un document en utilisant comme entrée les Données du document, qui est la sortie de l’activité Classer le document (Classify Document) → 1 AI Unit / page
Aucune unité AI n’est facturée dans le cadre de l’entraînement et du service des modèles. Cela signifie que vous pouvez entraîner librement des modèles afin d’améliorer les performances, développer de nouvelles fonctionnalités et expérimenter, le tout sans vous soucier d’éventuels frais d’AI Units supplémentaires.
