- Vue d'ensemble (Overview)
- Démarrage
- Créer des modèles
- Utiliser des modèles
- Détails du modèle
- 1040 - Paquet ML
- Annexe C du formulaire 1040 Planification C - Paquet ML
- 1040 Planification D - Paquet ML
- Annexe E du formulaire 1040 - Paquet ML
- Paquet ML - 1040x
- Paquet ML 3949a
- 4506T - Paquet ML
- Paquet ML 709
- Paquet ML 941x
- Paquet ML 9465
- ACORD125 - Paquet ML
- ACORD126 - Paquet ML
- ACORD131 - Paquet ML
- ACORD140 - Paquet ML
- ACORD25 - Paquet ML
- États financiers - Paquet ML
- Connaissement - Paquet ML
- Paquet ML - Certificat de constitution
- Paquet ML - Certificat d'origine
- Chèques - Paquet ML
- Paquet ML - Certificat de produit pour enfants
- CMS1500 - Paquet ML
- Paquet ML - Déclaration de conformité de l’UE
- États financiers - Paquet ML
- FM1003 - Paquet ML
- I9 - Paquet ML
- Cartes d’identité - Paquet ML
- Factures - Paquet ML
- FacturesAustralie - Paquet ML
- FacturesChine - Paquet ML
- Paquet ML - Factures hébreu
- FacturesInde - Paquet ML
- FacturesJapon - Paquet ML
- Paquet ML - Livraison des factures
- Listes de colisage - Paquet ML
- Fiches de paie - Paquet ML
- Passeports - Paquet ML
- Bons de commande - Paquet ML
- Reçus - Paquet ML
- RemittanceAdvices - Paquet ML
- Formulaire UB04 - Paquet ML
- Factures de services publics - Paquet ML
- Titres de véhicule - Paquet ML
- W2 - Paquet ML
- W9 - Paquet ML
- Points de terminaison publics
- Langues prises en charge
- Tableaux de bord Insights.
- 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
When using UiPath® Document UnderstandingTM modern projects, it's essential to understand the system we use for metering and charging, specifically in relation to AI units. The main operation that we charge is digitization, without charging subsequent operations, like extraction or classification. If digitization for the same document takes place multiple times, it will be charged multiple times.
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 → le coût total est de 2 AI Units/page
Remarque : vous pouvez également traiter un document en utilisant le fichier lui-même avec l’activité Extraire les données du document (Extract Document Data) sans le classer au préalable. Dans ce cas, le coût total est de 1 AI Unit/page.
- Traiter un document en utilisant comme entrée les données du document, qui est la sortie de l’activité Classer le document (Classify Document) → le coût total est de 1 AI Unit /page
- Traiter un document en utilisant le fichier lui-même comme entrée, en déclenchant la numérisation → le coût total est de 2 AI Units/page
Pour le package InteligentOCR.Activities, une AI Unit est facturée par page, quelles que soient les opérations effectuées, qu'il s'agisse de numérisation, d'extraction ou de classification. Cela s'applique uniquement lorsqu'un classifieur ou un extracteur de projet moderne est utilisé. Si vous utilisez un autre classifieur ou extracteur, la logique d'utilisation respective des projets classiques est ajoutée à une AI Unit par 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.