> ## Documentation Index
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# Elaborazione dei documenti

> Estrai testo e conteggio dei token dai documenti con l'API Venice Text Parser, poi riutilizza l'output in prompt, embedding e pipeline di dati.

L'API Text Parser estrae il testo da un documento senza eseguire inferenza di modello. Usala quando la tua applicazione ha bisogno di ispezionare, memorizzare, indicizzare o riutilizzare il contenuto di un documento prima di inviarlo a un modello.

Gli input supportati includono file PDF, DOCX, PPTX, XLSX e file di testo semplice fino a 25 MB.

## Analizzare un documento

Carica il file come `multipart/form-data`:

```bash theme={"system"}
curl https://api.venice.ai/api/v1/augment/text-parser \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
  -F "file=@document.pdf" \
  -F "response_format=json"
```

Il formato di risposta predefinito `json` restituisce il testo estratto e il suo conteggio dei token. Usa `response_format=text` quando ti serve solo il testo estratto.

## Text Parser o file input della chat?

Entrambe le funzionalità estraggono il contenuto dei documenti, ma servono flussi di lavoro diversi:

| Esigenza                                                        | Utilizza                                              |
| --------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------- |
| Interrogare immediatamente un modello su un documento           | [File input della chat](/guides/features/file-inputs) |
| Estrarre testo senza inferenza                                  | Text Parser                                           |
| Verificare il conteggio dei token prima di scegliere un modello | Text Parser                                           |
| Memorizzare, indicizzare o riutilizzare il contenuto estratto   | Text Parser                                           |
| Usare lo stesso documento in diversi prompt                     | Text Parser                                           |

## Pipeline tipica

<Steps>
  <Step title="Analizza il file">
    Carica il documento sorgente e richiedi una risposta JSON.
  </Step>

  <Step title="Ispeziona l'output">
    Confronta il conteggio dei token con la finestra di contesto del modello di destinazione. Riduci o suddividi i documenti di grandi dimensioni prima dell'inferenza.
  </Step>

  <Step title="Usa il testo">
    Aggiungilo a un prompt della chat, genera embedding per il retrieval oppure salvalo nel tuo data store.
  </Step>
</Steps>

<Info>
  L'analisi viene eseguita in memoria con zero retention dei dati. Venice elabora il documento caricato e lo scarta immediatamente senza memorizzarne o registrarne il contenuto.
</Info>

<Warning>
  L'API Text Parser è sperimentale. Il formato di richiesta e risposta può cambiare senza preavviso.
</Warning>

## Risorse correlate

* [Riferimento API Text Parser](/api-reference/endpoint/augment/text-parser)
* [File Inputs](/guides/features/file-inputs)
* [Embeddings](/guides/features/embeddings)
* [Modelli di testo](/models/text)