1. 发票字段提取到底该走视觉还是走文本
发票处理这个场景，做过批量字段提取的开发者应该都有体会：一张发票进来，你要的是发票号、开票日期、金额、税额、买卖双方名称、行项目明细这些结构化字段。传统做法是 OCR 加模板，模板一多维护成本就上来了，版式一变就得重新调。这两年多模态大模型起来了，很多人第一反应是「直接把发票图片丢给模型，让它输出 JSON」，另一派则坚持「先用文档解析工具把图片转成 Markdown，再让纯文本模型抽字段」。
这两条路线到底哪条更稳？我在自己的批量发票流水线上把两条路都跑了一遍，结论和一篇基准测试论文的结论基本一致：本地图像处理（多模态视觉直读）在大多数真实票据上明显优于先转 Markdown 再解析的结构化路线。论文里扫描收据数据集上视觉直读最高到 87.46%，而结构化解析最高只有 47.00%；扫描发票上视觉 92.71%，解析 64.03%。差距不是几个点，是几十个点。
但这里有个前提：你得能方便地同时接入两类模型，不然光切换供应商、管理多套 Key 就够折腾了。这篇就围绕「用 TaoToken 统一 API 通道，把多模态视觉和文本解析两条策略放在同一套代码里做基准对比」来写，交付可复制的 config.toml 和 settings.json 骨架、对比测试脚本，以及字段准确率的验证动作。适合需要批量提取发票字段、正在纠结选哪条技术路线的开发者。
2. 为什么用 TaoToken 做统一通道
做基准对比最怕的就是变量不干净。如果视觉模型走 A 家、文本模型走 B 家，那最后准确率差异里混进了供应商差异、SDK 差异、鉴权差异，根本说不清是策略的功劳还是平台的功劳。所以我需要一个统一入口：同一套 Key、同一套 API 协议、同一套调用方式，只换模型名和输入形态。
TaoToken 在这里的角色就是统一 API 通道。它提供 OpenAI 兼容的接口形态，多模态视觉模型和文本模型都能通过同一个 base_url 调用，鉴权用同一个 Key。这样我的对比脚本里，唯一变化的变量就是「传图片」还是「传 Markdown 文本」，其余全部锁死。
具体来说，接入信息是这样：
- 官网入口：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content=
- API 基址：https://taotoken.net/api （注意这个不带 UTM 参数，直接作为 base_url 用）
- 模型对话调试页：https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=model_chat&utm_campaign=rewrite
- API Keys 管理：https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api_keys&utm_campaign=rewrite
- 接入文档：https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite
注意：base_url 用
https://taotoken.net/api，不要在后面拼/v1之外的路径，OpenAI 兼容客户端会自动补/chat/completions。如果你用的是官方 OpenAI SDK，把base_url设成这个值即可。
先把 Key 拿到手，后面所有脚本都靠它。进 API Keys 页面创建一个，复制出来存到环境变量里，别硬编码进代码。
export TAOTOKEN_API_KEY="sk-你的key"3. 可复制的配置骨架
我习惯把配置拆成两层：config.toml放模型清单和策略开关，settings.json放运行时参数（超时、重试、并发、字段定义）。这样换模型不用改代码，调参不用动配置结构。
3.1 config.toml
# config.toml —— 模型与策略清单 [api] base_url = "https://taotoken.net/api" api_key_env = "TAOTOKEN_API_KEY" timeout_seconds = 120 max_retries = 3 # 策略一：多模态视觉直读 [strategies.vision] name = "native_image" input_type = "image_url" models = [ "gpt-5-chat", "gpt-5-mini", "gemini-2.5-pro", "gemini-2.5-flash", "gemma-3-12b-it", ] # 策略二：先转 Markdown 再文本解析 [strategies.text] name = "markdown_parse" input_type = "text" models = [ "gpt-5-chat", "gpt-5-mini", "gemini-2.5-pro", "gemini-2.5-flash", "gemma-3-12b-it", ] [dataset] image_dir = "./invoices/images" markdown_dir = "./invoices/markdown" ground_truth = "./invoices/labels.jsonl"3.2 settings.json
{ "run": { "concurrency": 4, "temperature": 0, "max_tokens": 2048, "save_raw_response": true, "output_dir": "./results" }, "fields": [ "invoice_number", "invoice_date", "due_date", "vendor_name", "buyer_name", "subtotal", "tax_amount", "total_amount", "iban" ], "normalization": { "date_format": "%Y-%m-%d", "strip_whitespace": true, "number_keep_separators": true }, "prompt": { "system": "你是一个发票字段抽取引擎。只输出 JSON，不要解释。缺失字段填 null。", "user_template": "从以下内容中抽取字段：{fields}。内容如下：\n{content}" } }temperature设 0 是为了让对比可复现，同一张发票跑两次结果应该一致。number_keep_separators保持 true 是因为金额里的千分位逗号和小数点对订单处理很关键，归一化时不能随手抹掉——论文里也专门提到没对数值里的逗号和点做纠正。
4. 两条策略的调用代码
核心思路：把「取内容」和「调模型」解耦。视觉策略取的是图片的 base64 或 URL，文本策略取的是 Markdown 文件内容，之后走同一个请求函数。
4.1 统一请求函数
import os, json, base64, time from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.environ["TAOTOKEN_API_KEY"], base_url="https://taotoken.net/api", ) def build_content(strategy: str, payload: str): if strategy == "vision": # payload 是图片路径 with open(payload, "rb") as f: b64 = base64.b64encode(f.read()).decode() return [{ "type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{b64}"} }] else: # payload 是 markdown 文本 return [{"type": "text", "text": payload}] def extract_fields(model: str, strategy: str, payload: str, fields: list, system: str, user_tpl: str): content = build_content(strategy, payload) user_text = user_tpl.format(fields=", ".join(fields), content="") messages = [ {"role": "system", "content": system}, {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": user_text}] + content}, ] for attempt in range(3): try: resp = client.chat.completions.create( model=model, messages=messages, temperature=0, max_tokens=2048, ) return resp.choices[0].message.content except Exception as e: if attempt == 2: raise time.sleep(2 ** attempt)4.2 文本策略的 Markdown 预处理
文本策略的关键在预处理。我用文档解析工具把发票图片转成保留表格结构的 Markdown，再喂给模型。这一步是整条链路的瓶颈——论文里说得很直白：在干净发票数据集上，大多数模型准确率挤在 84-85% 的窄区间，说明限制因素不是大模型的推理能力，而是前面的 OCR 和 Markdown 转换。
def image_to_markdown(image_path: str) -> str: # 这里调用你本地的文档解析工具，输出保留表格的 markdown # 示例：docling 或同类工具的调用封装 from docling.document_converter import DocumentConverter conv = DocumentConverter() result = conv.convert(image_path) return result.document.export_to_markdown()4.3 跑对比
import json, itertools with open("config.toml", "rb") as f: import tomllib cfg = tomllib.load(f) settings = json.load(open("settings.json")) fields = settings["fields"] system = settings["prompt"]["system"] user_tpl = settings["prompt"]["user_template"] labels = [json.loads(l) for l in open(cfg["dataset"]["ground_truth"])] results = [] for strategy in ["vision", "text"]: for model in cfg["strategies"][strategy]["models"]: for item in labels: if strategy == "vision": payload = f"{cfg['dataset']['image_dir']}/{item['file']}" else: payload = image_to_markdown( f"{cfg['dataset']['image_dir']}/{item['file']}") raw = extract_fields(model, strategy, payload, fields, system, user_tpl) results.append({ "strategy": strategy, "model": model, "file": item["file"], "raw": raw, "gt": item["fields"], }) json.dump(results, open("results/raw.json", "w"), ensure_ascii=False, indent=2)5. 验证请求与字段准确率
跑完原始结果，下一步是算准确率。这里要特别注意归一化规则：日期统一格式、空格规范化，但金额里的分隔符不动。字段完全匹配才算对。
import re from datetime import datetime def normalize(field, value, rules): if value is None: return None v = str(value).strip() if rules.get("strip_whitespace"): v = re.sub(r"\s+", " ", v) if field.endswith("_date") and v: for fmt in ("%Y-%m-%d", "%d/%m/%Y", "%m/%d/%Y", "%Y/%m/%d"): try: v = datetime.strptime(v, fmt).strftime(rules["date_format"]) break except ValueError: continue return v def score(results, rules): from collections import defaultdict stat = defaultdict(lambda: {"correct": 0, "total": 0}) for r in results: try: pred = json.loads(r["raw"]) except json.JSONDecodeError: pred = {} for f in r["gt"]: key = (r["strategy"], r["model"], f) stat[key]["total"] += 1 pv = normalize(f, pred.get(f), rules) gv = normalize(f, r["gt"][f], rules) if pv == gv: stat[key]["correct"] += 1 return stat stat = score(results, settings["normalization"]) for (strategy, model, field), s in sorted(stat.items()): acc = s["correct"] / s["total"] if s["total"] else 0 print(f"{strategy:8s} {model:20s} {field:16s} {acc:.2%}")跑完之后你会看到一张按策略、模型、字段三个维度切开的准确率表。我实测下来几个规律：
第一，视觉策略在扫描件上优势最大。扫描收据、带邮戳和手写批注的发票，先转 Markdown 会丢布局信息，表格错位、字段串行，模型再强也救不回来。
第二，干净的数字发票上两条策略差距缩小。论文里干净发票数据集上视觉和解析都能到 84-96%，这时候选哪条更多看成本和吞吐。
第三，IBAN 这类非结构化字母数字字段是重灾区。常见错误是把数字 0 和字母 O、U 混淆，视觉和文本策略都会踩，但视觉策略因为能看到原始字形，错得少一些。
第四，小模型在视觉任务上有能力阈值。gemma-3-4b-it 在干净发票上视觉直读只有 45.69%，说明模型太小的时候，视觉理解能力还没起来，这时候反而不如走文本解析。
6. 本篇常见错排查
报错一：401 Unauthorized。九成是 Key 没读到。检查TAOTOKEN_API_KEY环境变量是否在当前 shell 生效，echo $TAOTOKEN_API_KEY确认一下。如果是 CI 环境，注意 secret 注入的时机。
报错二：base_url 拼错导致 404。常见错误是写成https://taotoken.net/api/v1或漏了/api。正确值是https://taotoken.net/api，OpenAI SDK 会自己补路径。如果用的是 requests 手搓请求，完整地址是https://taotoken.net/api/chat/completions。
报错三：图片 base64 太大被拒。扫描件分辨率高的时候 base64 字符串能到几 MB。建议先压缩到长边 2000px 以内，或者用图片 URL 而不是 base64。压缩后视觉准确率基本不掉，但请求体积小很多。
报错四：模型返回带 Markdown 代码块的 JSON。有些模型会把 JSON 包在json里。解析前先剥一层：
def clean_json(raw: str) -> str: raw = raw.strip() if raw.startswith("```"): raw = re.sub(r"^```(?:json)?\s*", "", raw) raw = re.sub(r"\s*```$", "", raw) return raw报错五：文本策略准确率异常低。先别怀疑模型，去检查 Markdown 转换结果。打开转换后的文件看表格有没有错位、字段有没有串行。论文里那个 47% 的上限就是转换瓶颈造成的，不是模型不行。
报错六：并发跑满被限流。settings.json里 concurrency 设 4 起步，观察 429 响应再调。TaoToken 通道下不同模型限流策略可能不同，视觉模型因为请求体大，建议并发比文本模型低一档。
报错七：日期字段全错。检查归一化里的日期格式列表是否覆盖了你数据集的格式。欧洲发票常见%d/%m/%Y，美国常见%m/%d/%Y，两者不加区分会互相误判。
7. 选型建议与下一步
把上面的脚本跑完，你手里就有了一份属于自己业务数据的对比表。基于我的实测和论文结论，给几条选型建议：
批量处理扫描件、版式杂、质量参差——优先视觉直读，模型从 gemini-2.5-pro 或 gpt-5-chat 起步，预算紧可以试 gemma-3-12b-it。
处理电子发票、版式规整、吞吐要求高——两条路差距不大，文本解析的 token 成本通常更低，适合大规模跑量。
字段里有 IBAN、税号这类字母数字混合标识——视觉策略更稳，但别指望 100%，关键字段建议加一道校验规则（比如 IBAN 的 mod-97 校验）。
想长期做编码和 Agent 集成——可以看 Coding Plan 页面，把发票抽取封装成可复用的工具函数：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding_plan&utm_campaign=rewrite
想先在网页上手动试几个模型对同一张发票的抽取效果——用模型对话页快速验证：https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=model_chat&utm_campaign=rewrite
接入细节和参数说明都在文档里：https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite
最后提醒一句：基准测试的价值在于用你自己的数据跑。论文里的数据集是开源的，可能已经被用作训练数据，真实业务数据上的表现才是最终依据。把config.toml里的模型清单换成你实际能用的，把labels.jsonl换成你标注好的样本，跑一遍，答案自然就出来了。
