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name: nanonets-api description: Guia para integrar con el servicio OCR de Nanonets via API. Usar cuando se necesite extraer datos de documentos, crear modelos OCR, subir archivos para prediccion, o entrenar modelos personalizados.

Integracion API de Nanonets

1) Vision General

Nanonets es un servicio de OCR e IA que permite crear modelos personalizados para extraer datos estructurados de imagenes y documentos. Soporta operaciones sincronas y asincronas.

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2) Autenticacion

Clave API

La clave API se obtiene en: https://app.nanonets.com/#keys

Almacenar en .env:

Copy# Archivo: .env
NANONETS_API_KEY=tu_clave_api_aqui

URL Base

Copyhttps://app.nanonets.com

Metodo de autenticacion

Nanonets usa Basic Auth con la API key como usuario y password vacio:

Copysource .env && curl -X GET "https://app.nanonets.com/api/v2/OCR/Model/" \
  -u "$NANONETS_API_KEY:"

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3) Conceptos Clave

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4) Referencia API - Predicciones (OCR)

Prediccion sincrona desde archivo local

Optimo para archivos de 3 paginas o menos.

Copysource .env && curl -X POST "https://app.nanonets.com/api/v2/OCR/Model/{model_id}/LabelFile/" \
  -u "$NANONETS_API_KEY:" \
  -F "file=@recibo.pdf"

Con metadata opcional:

Copysource .env && curl -X POST "https://app.nanonets.com/api/v2/OCR/Model/{model_id}/LabelFile/" \
  -u "$NANONETS_API_KEY:" \
  -F "file=@recibo.pdf" \
  -F "request_metadata={\"conductor_id\": \"123\"}"

Parametros:

• file (requerido): Archivo local
• request_metadata (opcional): JSON con datos adicionales
• pages_to_process (opcional): Paginas a procesar (ej: "1,2")

Prediccion sincrona desde URL

Copysource .env && curl -X POST "https://app.nanonets.com/api/v2/OCR/Model/{model_id}/LabelUrls/" \
  -u "$NANONETS_API_KEY:" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"urls": ["https://ejemplo.com/recibo.pdf"]}'

Prediccion asincrona desde archivo

Recomendado para archivos de mas de 3 paginas.

Copysource .env && curl -X POST "https://app.nanonets.com/api/v2/OCR/Model/{model_id}/LabelFile/?async=true" \
  -u "$NANONETS_API_KEY:" \
  -F "file=@documento_largo.pdf"

Prediccion asincrona desde URL

Copysource .env && curl -X POST "https://app.nanonets.com/api/v2/OCR/Model/{model_id}/LabelUrls/?async=true" \
  -u "$NANONETS_API_KEY:" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"urls": ["https://ejemplo.com/documento.pdf"]}'

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5) Referencia API - Obtener Resultados

Obtener todas las predicciones de un modelo

Copysource .env && curl -X GET "https://app.nanonets.com/api/v2/OCR/Model/{model_id}/getModelImages/?start_day_interval=30&current_batch_day=0" \
  -u "$NANONETS_API_KEY:"

Parametros:

• start_day_interval: Dias hacia atras desde hoy
• current_batch_day: Dia actual del batch (0 = hoy)

Obtener prediccion por File ID

Copysource .env && curl -X GET "https://app.nanonets.com/api/v2/OCR/Model/{model_id}/getFile/{request_file_id}/" \
  -u "$NANONETS_API_KEY:"

Obtener prediccion por Page ID

Copysource .env && curl -X GET "https://app.nanonets.com/api/v2/OCR/Model/{model_id}/ImageLevelInferences/{page_id}/" \
  -u "$NANONETS_API_KEY:"

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6) Referencia API - Entrenamiento

Subir imagenes de entrenamiento por archivo

Copysource .env && curl -X POST "https://app.nanonets.com/api/v2/OCR/Model/{model_id}/UploadFile/" \
  -u "$NANONETS_API_KEY:" \
  -F "file=@imagen_entrenamiento.jpg"

Subir imagenes de entrenamiento por URL

Copysource .env && curl -X POST "https://app.nanonets.com/api/v2/OCR/Model/{model_id}/UploadUrls/" \
  -u "$NANONETS_API_KEY:" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"urls": ["https://ejemplo.com/imagen1.jpg", "https://ejemplo.com/imagen2.jpg"]}'

Entrenar modelo

Copysource .env && curl -X POST "https://app.nanonets.com/api/v2/OCR/Model/{model_id}/Train/" \
  -u "$NANONETS_API_KEY:"

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7) Referencia API - Gestion de Archivos

Aprobar archivo

Copysource .env && curl -X POST "https://app.nanonets.com/api/v2/OCR/Model/{model_id}/ApproveFile/{request_file_id}/" \
  -u "$NANONETS_API_KEY:"

Eliminar archivo

Copysource .env && curl -X DELETE "https://app.nanonets.com/api/v2/OCR/Model/{model_id}/DeleteFile/{request_file_id}/" \
  -u "$NANONETS_API_KEY:"

Actualizar campos de un archivo

Copysource .env && curl -X PATCH "https://app.nanonets.com/api/v2/OCR/Model/{model_id}/UpdateFile/{request_file_id}/" \
  -u "$NANONETS_API_KEY:" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "fields": [
      {"label": "fecha", "ocr_text": "2025-12-23"},
      {"label": "total", "ocr_text": "45.99"}
    ]
  }'

Exportar archivo

Copysource .env && curl -X POST "https://app.nanonets.com/api/v2/OCR/Model/{model_id}/ExportFile/{request_file_id}/" \
  -u "$NANONETS_API_KEY:"

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8) Estructura de Respuesta

Respuesta de prediccion exitosa

Copy{
  "message": "Success",
  "result": [
    {
      "message": "Success",
      "input": "recibo.pdf",
      "prediction": [
        {
          "id": "abc123",
          "label": "fecha",
          "xmin": 100,
          "ymin": 200,
          "xmax": 250,
          "ymax": 230,
          "score": 0.95,
          "ocr_text": "23/12/2025",
          "type": "field",
          "status": "correctly_predicted",
          "page_no": 0,
          "label_id": "label_001"
        },
        {
          "id": "def456",
          "label": "total",
          "xmin": 300,
          "ymin": 400,
          "xmax": 400,
          "ymax": 430,
          "score": 0.92,
          "ocr_text": "45.99",
          "type": "field",
          "status": "correctly_predicted",
          "page_no": 0,
          "label_id": "label_002"
        },
        {
          "label": "lineas_detalle",
          "type": "table",
          "score": 0.89,
          "xmin": 50,
          "xmax": 500,
          "ymin": 500,
          "ymax": 700,
          "cells": [
            {
              "row": 1,
              "col": 1,
              "label": "descripcion",
              "text": "Gasoil",
              "score": 0.91
            },
            {
              "row": 1,
              "col": 2,
              "label": "cantidad",
              "text": "50L",
              "score": 0.88
            }
          ]
        }
      ],
      "page": 0,
      "request_file_id": "file_789",
      "processing_type": ""
    }
  ],
  "signed_urls": {
    "original": "https://...",
    "original_with_long_expiry": "https://..."
  }
}

Campos de respuesta clave

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9) Sync vs Async

Para async, usar el endpoint de "Get Prediction by File ID" para obtener resultados.

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10) Manejo de Errores

Codigos de respuesta

Manejo de 429 (Rate Limit)

Copy# Implementar exponential backoff
for i in 1 2 4 8 16; do
  response=$(curl -s -w "%{http_code}" ...)
  if [ "${response: -3}" != "429" ]; then
    break
  fi
  sleep $i
done

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11) Obtener Model ID

El model_id se encuentra en la URL del dashboard de Nanonets:

Copyhttps://app.nanonets.com/#/ocr/model/{MODEL_ID}/...

O via la lista de modelos (requiere acceso al dashboard).

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12) Ejemplo: Flujo completo

Copy# 1. Cargar credenciales
source .env

# 2. Subir archivo para prediccion
curl -X POST "https://app.nanonets.com/api/v2/OCR/Model/$MODEL_ID/LabelFile/" \
  -u "$NANONETS_API_KEY:" \
  -F "file=@recibo_gasoil.pdf" \
  -F 'request_metadata={"matricula": "1234-ABC"}'

# Respuesta incluye prediction con campos extraidos

# 3. Si es async, obtener resultados despues
curl -X GET "https://app.nanonets.com/api/v2/OCR/Model/$MODEL_ID/getFile/$REQUEST_FILE_ID/" \
  -u "$NANONETS_API_KEY:"

# 4. Aprobar archivo despues de revision
curl -X POST "https://app.nanonets.com/api/v2/OCR/Model/$MODEL_ID/ApproveFile/$REQUEST_FILE_ID/" \
  -u "$NANONETS_API_KEY:"

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13) Comparacion con Parsio

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14) Recursos

• Documentacion API Nanonets
• Autenticacion
• Rate Limits
• Postman Collection