OCR versus LLM bij Data Extractie: Welke Methode Verslaat de Ander in de Praktijk?

Stel je voor: je verwerkt dagelijks stapels facturen, contracten of klantenformulieren en de vraag rijst… moet je vertrouwen op traditionele OCR-technologie of zijn de nieuwe, slimme LLM-modellen (zoals ChatGPT met vision) echt zoveel krachtiger en rendabeler? Dit artikel neemt je stap voor stap mee door de nieuwste modellen, echte use-cases en kostenvergelijkingen zodat jij precies weet wat voor jouw scenario werkt. We geven je niet alleen de theorie, maar ook de resultaten van praktijktesten en een vooruitblik op wat je in 2024 het meeste tijd, geld én accurate output oplevert.

OCR vs LLM: Even Terug naar de Basis

OCR, oftewel Optical Character Recognition, is inmiddels een oude bekende. Het is als een geoefende ambtenaar: ongekend goed (en vooral snel) in het uitschrijven van teksten uit gescande documenten. Maar net als sommige ambtenaren, worstelt OCR soms met slordig handschrift of extreem complexe layouts met tabellen en grafieken.

LLM’s daarentegen—grote taalmodellen mét vision, zoals GPT-4 of Claude 3—zijn de nieuwe high potentials. Ze lijken niet alleen te lezen, maar ook te begrijpen wat er staat, en kunnen zelfs verbanden leggen of samenvatten. Denk aan het verschil tussen letterlijk overschrijven en meteen de kernpunten destilleren uit een verslag.

Hoe Scoort Elk Model in Echte Scenarios?

Scenario 1: De Enkelvoudige Captcha of Simpele Scan

We begonnen met een klassieke test: een enkele afbeelding met een captcha. Een OCR-model als Mistral probeerde keurig de letters te herkennen, maar raakte van de wijs bij de moeilijke captcha. De LLM’s, met name GPT-4, kwamen verrassend genoeg het dichtst bij het juiste antwoord. Maar eerlijk is eerlijk: voor standaard scans, waar kosten een rol spelen, is OCR nog steeds efficiënter, tenzij je écht ‘lastige’ teksten hebt.

Scenario 2: Handgeschreven Formulieren

Handschrift—het zand in de radertjes van elke data-extractie-tool! Mistral OCR slaagde erin om de structuur van het formulier te begrijpen, maar liet steekjes vallen bij de feitelijke waarden. Quen 2.5VL deed het nét wat beter; geen perfecte score, maar opvallend dichtbij. GPT-4 kon soms afhaken door contentrestricties, wat in de praktijk onhandig kan zijn. De les: bij handgeschreven input loont het om meerdere modellen te testen—en dan zelfs nog even handmatig te checken.

Let op: LLM’s kunnen hallucinerende antwoorden geven—het lijkt goed, maar controleer altijd de feitelijke extractie!

Scenario 3: Multimodale Documenten met Grafieken

Hier zie je de ware kracht van LLM’s. Want waar OCR netjes alle zichtbare tekst en getallen ophaalt maar geen verband legt, kan een LLM de kern uit de grafiek samenvatten (“vrouwen hebben hogere retentie dan mannen: 84% versus 80%”). Informatie wordt niet alleen letterlijk opgehaald, maar ook geanalyseerd. Als je management een samenvatting vraagt zónder de ruwe data, levert een LLM je een vliegende start.

Scenario 4: Bulk Extractie uit Lange Documenten

Voor het verwerken van tientallen pagina’s (denk aan onderzoeksrapporten of stapelcontracten) kwam OCR verrassend krachtig uit de bus. Mistral sjeesde door 29 pagina’s vol formules en tekst zonder haperingen. LLM’s gaven vooral samenvattingen en vroegen waar je méér over wilde weten—handig bij kenniswerk, maar minder bij standaard record-extractie. Hier verslaat de ouderwetse OCR, dankzij gerichte extractie én een fractie van de kosten per pagina, ruim de LLM-concurrentie.

Kostenplaatje: Telt Dat Echt Mee?

• OCR (zoals Mistral): Ongeveer $0,01 per pagina – spotgoedkoop bij bulk!
• LLM’s zoals GPT-4: Tien keer zo duur per pagina. Kleine hoeveelheden? Te overzien. Grote batches? Dan loopt het snel op.
• Gratis modellen: Zelf-host platforms zoals Quen 2.5VL zijn inmiddels uitstekend voor wie technisch handig is.

“Voor standaard facturen of offertes kies je OCR. Voor complexe documenten met grafieken of als je extra inzichten wilt: zet een LLM in en stuur extra context mee.”

De Belangrijkste Lessen op een Rij

• OCR: Supersnel, goedkoop, geschikt voor massa-extractie en het bewaren van de originele structuur (tabellen blijven tabellen, geen verrassingen).
• LLM: Ideaal bij complexiteit, wanneer interpretatie of samenvattingen gevraagd worden, of als je contextgestuurd wilt werken.
• Handschrift: Test verschillende modellen – geen enkele tool is perfect, maar OCR maakt snel stappen.
• Bulk of “single file”: Veel pagina’s? OCR. Eén specifieke analyse? LLM.
• Kosten-bewust: Bij honderden pagina’s per maand kan het kostenverschil oplopen tot honderden dollars. (OCR $10/mnd, LLM $100-500/mnd).

Wat Betekent Dit Voor Jouw Toekomstige Documentstromen?

De keuze tussen OCR en LLM is geen zwart-wit verhaal. De toekomst is waarschijnlijk hybride: snelle, goedkope OCR voor bulkwerk en slimme LLM’s voor analyse, checken of interpreteren. Verwacht dat LLM’s de komende jaren nóg goedkoper en toegankelijker worden—misschien verschuift de balans dan. Tot die tijd geldt: ken je documenten, weet wat je nodig hebt en kies het juiste gereedschap voor elke klus.

Tot slot: automatiseren betekent niet klakkeloos doorschuiven, maar slim combineren én blijven controleren. Wil je direct zelf aan de slag met deze workflow? Download het voorbeeld op school.com/scrapes en test welke aanpak in jouw praktijk het verschil maakt.