Jina OCR v1의 개요
Jina OCR v1은 2025년 10월 Elastic이 인수한 Jina AI의 문서 파서로, 2026년 9월 14일 arXiv 기술 보고서와 함께 공개됐습니다. 파라미터는 33.7억(3.37 billion) 개이며, DeepSeek-OCR을 사후 학습한 모델입니다. 1024x1024 페이지 화면을 시각 토큰 256개로 압축하는 DeepEncoder 비전 타워와, 토큰당 약 5억 7천만(570 million) 개의 파라미터를 쓰는 3B mixture-of-experts 디코더를 그대로 씁니다. 출력은 Markdown이며, 표는 HTML, 수식은 LaTeX로 나옵니다.
Jina가 더한 것은 두 가지입니다. FastMTP 초안 헤드가 한 번에 토큰 세 개를 제안하고 주 모델이 이를 검증하므로, 출력을 바꾸지 않고 디코딩이 빨라집니다. 사후 학습에는 수식, 표, 구조에 대해 단계별로 매기고 코드로 검증하는 보상을 쓰는 강화학습을 적용했습니다.
가중치는 CC BY-NC 4.0이므로, 상업적 셀프호스팅에는 Jina 영업팀과의 별도 계약이 필요합니다. Jina Reader나 Jina API를 거치는 호스팅 경로는 토큰 단위로 청구됩니다.
Jina OCR v1의 가격은 얼마입니까?
| 플랜 | 가격 | 포함 내용 |
|---|---|---|
| Jina API | $2 per 1M output tokens | 입력 1M 토큰당 $0.50 |
| Weights | Free, non-commercial | CC BY-NC 4.0, 상업 라이선스는 요청 시 |
Jina API: 입력 1M 토큰당 $0.50, 출력 1M 토큰당 $2. 가중치는 CC BY-NC 4.0에 따라 비상업적 용도에 한해 무료이며, 상업적 셀프호스팅에는 Jina의 라이선스가 필요합니다(가격 비공개).
Jina OCR v1, 쓸 만한 가치가 있습니까?
Jina OCR v1의 강점은 정확도가 아니라 페이지당 비용입니다. A100 한 장에서 동시 요청 32건으로 진행한 Jina 자체 테스트에서 초당 2.57페이지를 파싱해 14개 시스템 중 가장 빨랐습니다. 주된 이유는 페이지당 약 1,085토큰만 쓰기 때문입니다. Surya OCR 2는 초당 디코딩 토큰은 더 많지만 페이지당 3,568토큰을 써서 초당 1.05페이지를 처리합니다. NVIDIA L4에서 FastMTP 헤드는 eager 모드 디코딩을 초당 42.7토큰에서 83.1토큰으로 끌어올리지만, CUDA graphs에서는 158.3에서 185.6으로만 오릅니다. 따라서 '거의 두 배'라는 대표 문구는 vLLM을 어떻게 실행하느냐에 달려 있습니다.
정확도는 경쟁 모델 가운데 중간입니다. Jina는 OmniDocBench v1.6에서 91.14점을 보고합니다. 자체 표에서 DeepSeek-OCR 2의 90.25점보다 높지만, HunyuanOCR-1.5의 94.74점과 PaddleOCR-VL-1.6의 96.34점보다는 낮습니다. olmOCR-Bench에서는 83.4점으로 DeepSeek-OCR 백본보다 7.4점 높고, Chandra OCR 2는 85.8점입니다. 모든 수치는 Jina가 실행한 것이며, 2026년 11월 초까지 이 모델을 평가한 독립 리더보드는 없었습니다.
벤치마크 점수는 권장 기본 프롬프트보다 엄격한 프롬프트, 즉 머리글, 바닥글, 그림을 빼는 프롬프트로 측정했습니다. 기본 프롬프트로 배포하면 그 점수가 나오지 않을 수 있습니다. vLLM 경로에는 한 번의 아키텍처 등록과 특정 speculative decoding 설정이 필요하고, Transformers 경로는 초안 헤드를 아예 쓰지 않습니다.
라이선스가 대상을 좁힙니다. CC BY-NC 4.0은 상업적 셀프호스팅을 금지하며, PaddleOCR-VL-1.6, GLM-OCR, MiniCPM-OCR 1.0은 Apache 2.0이나 MIT 라이선스로 더 높은 점수를 냅니다. Jina가 대신 내세우는 것은 호스팅 경로입니다. 출력 100만 토큰당 $2이므로 1,085토큰짜리 페이지는 입력 토큰을 빼고 약 0.2센트(a fifth of a cent)입니다. 이미 Jina Reader나 Elastic을 쓰는 팀에 맞습니다.
제 역할을 하는 곳
Elasticsearch를 운영하는 회사의 검색 엔지니어
스캔한 PDF를 인덱싱 전에 Markdown으로 바꾸기
X-Respond-With: jina-ocr-v1 헤더로 r.jina.ai를 호출하거나, 단일 이미지는 chat-completions 엔드포인트를 씁니다. 출력 100만 토큰당 $2, 페이지당 약 1,085토큰이므로 100,000페이지는 출력 토큰만 약 $220이고 여기에 입력 비용이 더해집니다.
문서 파싱 벤치마크를 만드는 대학 NLP 연구팀
수천 페이지에 대해 빠르고 재현 가능한 기준선 돌리기
A100이나 L4에서 FastMTP 헤드와 함께 vLLM 0.21+로 가중치를 셀프호스팅합니다. CC BY-NC 4.0이 허용하는 것이 바로 비상업 연구이며, greedy 검증 덕분에 출력이 일반 디코딩과 동일하게 유지됩니다.
도입 전 확인할 점
- 설정
- trust_remote_code=True로 Hugging Face에서 불러오고, Transformers나 vLLM용 example.py를 실행합니다. FastMTP에는 vLLM 0.21 이상과 엔진 시작 전 register() 호출이 필요합니다. 호스팅 API는 Jina 키만 있으면 됩니다.
- 연동
- Jina Reader(r.jina.ai), 스트리밍을 지원하는 OpenAI 호환 chat completions, 웹 플레이그라운드, AWS, Azure, GCP 등록, 셀프호스팅용 Transformers와 vLLM.
- 데이터와 개인정보
- 가중치는 CC BY-NC 4.0입니다. Jina AI는 2025년 10월부터 Elastic의 일부이며, 호스팅 요청은 자체 약관에 따라 Jina의 API로 갑니다.
- 대규모 사용 시 비용
- 호스팅 가격은 입력 100만 토큰당 $0.50, 출력 100만 토큰당 $2입니다. 페이지 하나에 시각 토큰 256에서 1,156개, 출력 토큰 약 1,085개가 쓰입니다. 셀프호스팅 상업 가격은 공개되지 않았습니다.
- 제한
- API에서 위치 한도는 32,768토큰, 출력 상한은 8,192토큰입니다. 콜드 스타트 시 30에서 60초 동안 HTTP 503이 반환됩니다. 요소 작업에 대해 문서화된 언어는 영어와 중국어입니다.
좋은 점
- A100 한 장에서 초당 2.57페이지로, Jina의 14개 시스템 테스트에서 가장 빠릅니다
- 페이지당 출력 약 1,085토큰으로, olmOCR-Bench 83점 이상 모델 중 가장 짧습니다
- 활성 파라미터 약 570M으로, L4급 GPU를 겨냥합니다
- Jina Reader와 OpenAI 호환 API로 호스팅됩니다
아쉬운 점
- 가중치가 CC BY-NC 4.0이어서, 상업적 셀프호스팅에는 계약이 필요합니다
- OmniDocBench v1.6 91.14점으로, HunyuanOCR-1.5와 PaddleOCR-VL-1.6에 뒤집니다
- 벤치마크는 기본값보다 엄격한 프롬프트로 측정했습니다
- 아직 독립적인 벤치마크 결과가 없습니다
추천 대상
저렴한 호스팅 방식으로 페이지를 Markdown으로 바꾸려는, 이미 Jina Reader나 Elastic을 쓰는 팀, 그리고 빠른 비상업용 기준 모델을 원하는 연구자.
Jina OCR v1 대안
Jina OCR v1: 자주 묻는 질문
- Jina OCR v1, 쓸 만한 가치가 있습니까?
- Jina OCR v1은 같은 급에서 가장 짧은 페이지 출력을 내고 빠르게 파싱하지만, 성능은 중간 수준이며 계약 없이는 가중치를 상업적으로 쓸 수 없습니다. 평점은 5점 만점에 3.7점입니다.
- Jina OCR v1의 가격은 얼마입니까?
- Jina API: 입력 1M 토큰당 $0.50, 출력 1M 토큰당 $2. 가중치는 CC BY-NC 4.0에 따라 비상업적 용도에 한해 무료이며, 상업적 셀프호스팅에는 Jina의 라이선스가 필요합니다(가격 비공개).
- Jina OCR v1의 단점은 무엇입니까?
- 가중치가 CC BY-NC 4.0이어서, 상업적 셀프호스팅에는 계약이 필요합니다; OmniDocBench v1.6 91.14점으로, HunyuanOCR-1.5와 PaddleOCR-VL-1.6에 뒤집니다; 벤치마크는 기본값보다 엄격한 프롬프트로 측정했습니다; 아직 독립적인 벤치마크 결과가 없습니다.
- Jina OCR v1에 적합한 사람은 누구입니까?
- 저렴한 호스팅 방식으로 페이지를 Markdown으로 바꾸려는, 이미 Jina Reader나 Elastic을 쓰는 팀, 그리고 빠른 비상업용 기준 모델을 원하는 연구자.
- 팀이나 프로덕션 환경에서 Jina OCR v1의 비용은 얼마입니까?
- 호스팅 가격은 입력 100만 토큰당 $0.50, 출력 100만 토큰당 $2입니다. 페이지 하나에 시각 토큰 256에서 1,156개, 출력 토큰 약 1,085개가 쓰입니다. 셀프호스팅 상업 가격은 공개되지 않았습니다.
- Jina OCR v1에 회사 데이터를 맡겨도 안전합니까?
- 가중치는 CC BY-NC 4.0입니다. Jina AI는 2025년 10월부터 Elastic의 일부이며, 호스팅 요청은 자체 약관에 따라 Jina의 API로 갑니다.
- Jina OCR v1의 가장 좋은 대안은 무엇입니까?
- 저희가 리뷰한 것 중 가장 가까운 대안은 DeepSeek-OCR 2, PaddleOCR-VL-1.6, MiniCPM-OCR 1.0, GLM-OCR 및 HunyuanOCR 1.5입니다.
답변 확인일: 2026년 11월 2일.