Tufa
PDF Vector · 마케팅 · AI 탐지
Tufa는 PDF, Word 파일, 스프레드시트, 이미지 등을 깨끗한 텍스트나 구조화된 데이터로 바꾸는 AI 문서 처리 API다. 문서, 신원, 청구서, 은행 명세서, 학술 연구 엔드포인트를 하나의 키로 묶어 둔다. 덕분에 팀은 자체 OCR 스택을 만들지 않고도 파일을 분석하고, 파일에 관해 질문하고, 필드를 JSON으로 뽑아낸다. 100크레딧이 딸린 무료 요금제로 결제 전에 모든 API를 시험해 볼 수 있다.
Tufa 소개
Tufa란 무엇인가
Tufa는 문서를 쓸모 있는 데이터로 바꾸는 호스팅 API다. 파일이나 URL을 보내면 서비스가 마크다운 텍스트, 질문에 대한 답, 또는 직접 정의한 구조화 필드를 돌려준다. 일반 문서는 물론 여권, 청구서, 은행 명세서, 연구 논문 같은 특수 형식까지 다룬다.
흔한 병목을 푼다. 대부분의 팀은 PDF를 저장할 수는 있어도 그 안을 쉽게 읽지는 못한다. Tufa는 표와 여러 단, 뒤섞인 내용이 섞인 레이아웃 위주의 파일을 처리한다. 단순한 텍스트 추출이 무너지기 쉬운 지점이 바로 거기다. 이 회사는 금융, 의료, 법률, 학술 분야에서 수백만 건의 문서를 처리했다고 밝힌다. 이는 공급업체 스스로의 주장이며, 제3자 검증은 아니다.
주요 한계는 실무적이다. 결과는 원본 파일이 얼마나 선명하게 스캔됐는지에 달려 있고, 민감한 문서는 제3자 처리기를 신뢰해야 하며, 학술 도구는 연결된 데이터베이스만 다룬다. 각 요금제는 크레딧으로 과금되므로 많이 쓸수록 규모가 커지며 비용도 늘어난다.
시작하기
- 공식 가입 페이지에서 무료 계정을 만든다. 무료 요금제에는 신용카드가 필요 없다.
- 워크스페이스 대시보드에서 API 키를 복사한다.
- 파일에 맞는 엔드포인트를 고른다. 텍스트라면 Document Parse, 구조화 필드라면 Invoice Extract 같은 식이다.
- 파일 URL을 보내거나 업로드하고, 특정 필드를 JSON으로 받고 싶다면 스키마를 전달한다.
- 앱에서 응답을 읽는다. 코드를 쓰고 싶지 않다면 Zapier, Make, n8n에 연결한다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- RAG나 데이터 파이프라인을 만드는 개발자. 어수선한 원본 파일에서 깨끗하고 구조화된 텍스트가 필요하다. 이 API는 OCR과 파싱 코드를 건너뛴다. 설정 시간을 줄인다.
- 재무와 운영 팀. 청구서와 은행 명세서 추출이 영수증과 명세서를 회계용 행으로 바꾼다. 다만 원본 스캔이 읽을 만해야 한다.
- 연구자와 학생. 학술 검색, 인용 조회, 논문 파싱이 PubMed, arXiv, OpenAlex, Semantic Scholar에서 참고문헌을 끌어온다. 범위는 연결된 출처에서 멈춘다.
작업
- PDF 묶음을 마크다운으로 변환한다. Document Parse는 여러 파일 형식을 한 번에 다룬다. 검색이나 학습용으로 텍스트를 준비할 때 유용하다.
- 청구서에서 합계와 공급업체 정보를 뽑는다. 청구서 엔드포인트는 항목, 세금, 공급업체 정보를 JSON으로 돌려준다.
- 신분증을 검증한다. 신원 엔드포인트는 여권과 면허증을 읽고 만료일에 관한 질문에도 답한다.
활용 상황
- 되풀이되는 문서 적체를 자동화한다. 자동화 플랫폼으로 파싱을 예약하면 새 파일이 들어올 때마다 처리된다. 수동 업로드가 필요 없다.
- 초기 단계 연구 검토. 논문을 검색하고 인용을 빠르게 모아, 그 텍스트를 직접 분석에 넣는다. 간단하고 빠르고 저렴하다.
주요 기능
하나의 키로 여러 문서 유형
Tufa는 일반 문서와 특수 형식을 단일 계정과 키로 아우른다. 문서, 신원, 청구서, 은행 명세서, 학술 엔드포인트를 한데 모아 두므로 파일 형식마다 다른 업체를 오갈 필요가 없다. 지원 입력에는 PDF, DOCX, XLSX, PPTX, CSV, 일반적인 이미지 형식 등이 있다.
문서 유형마다 세 가지 모드
각 범주는 Parse, Ask, Extract를 제공한다. Parse는 깨끗한 마크다운을 돌려주고, Ask는 내용에 관한 자연어 질문에 답하며, Extract는 직접 넘긴 스키마에 따라 구조화된 JSON을 돌려준다. 이 폭 덕분에 늘 완전 추출에 값을 치르는 대신 작업에 맞는 가장 가벼운 선택을 고를 수 있다.
사용자 정의 스키마 추출
Extract에서는 원하는 필드를 정의하면 API가 문서에서 그 값을 채운다. 이는 대사와 보고에서 중요하다. 텍스트 벽이 아니라 특정 열이 필요한 자리다. 스키마는 한 번 설정하면 여러 파일에 재사용한다.
학술 연구 도구
학술 엔드포인트는 PubMed, arXiv, OpenAlex, Semantic Scholar를 검색하고, DOI나 PMID로 메타데이터를 가져오며, 공개 논문 PDF를 마크다운으로 파싱하고, 의미 기반 매칭으로 인용을 찾는다. 논문 그래프와 유사 논문 엔드포인트는 인용 네트워크 추적을 돕는다. 문헌 검토에 유용하다.
개인정보 보호와 지역별 배포
공급업체는 문서, 결과, 메타데이터를 저장하지 않고 메모리에서 처리한 뒤 폐기한다고 밝힌다. 기업 고객은 26개국 34개 이상의 지역 중에서 고를 수 있어 데이터가 선택한 관할 안에 머문다. GDPR, SOC 2, ISO 27001, HIPAA 요구를 겨냥한 것이다.
노코드 연동
Tufa는 Zapier, Make, n8n에 연결되며, Cursor, VS Code, Claude 같은 AI 앱을 위한 MCP 엔드포인트도 있다. 개발자가 없는 팀도 연동 코드를 쓰는 대신 이미 쓰는 도구를 연결해 문서 워크플로를 짤 수 있다.
장단점
장점
- 폭넓은 범위. 일반 문서, 신원, 청구서, 은행 명세서, 학술 API가 하나의 키와 하나의 청구서에 담긴다.
- 유연한 출력. 작업에 따라 마크다운 텍스트, 답변, 스키마 기반 JSON을 고른다.
- 100크레딧이 딸린 무료 요금제로 약정 전에 모든 API를 시험한다.
- Zapier, Make, n8n을 통한 노코드 선택지가 있어 엔지니어 없는 팀도 쓴다.
단점
- 요금이 크레딧으로 과금되므로 대량 처리는 비용이 쌓이고 관리가 필요하다.
- 출력 품질은 원본 파일에 달려 있다. 스캔이 엉성한 페이지는 정확도를 떨어뜨린다.
- 학술 도구는 서비스가 연결된 데이터베이스만 다루며, 문헌 전체를 아우르지는 않는다.
- 민감한 문서를 제3자에게 보내려면 그 개인정보 보호와 규정 준수 주장을 신뢰해야 한다.
자주 묻는 질문
Tufa는 API를 통해 문서를 텍스트나 구조화 데이터로 바꾼다. 파일이나 URL을 보내면 마크다운, 질문에 대한 답, JSON 필드를 돌려받는다. 일반 문서는 물론 청구서, 신분증, 은행 명세서, 연구 논문도 다룬다.
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Prosp · 글쓰기 · 음성 및 언어 · 마케팅Prosp는 에이전시와 영업팀을 위해 만들어진 AI LinkedIn 아웃리치 도구다. 잠재 고객마다 자신의 목소리로 메시지와 음성 메시지를 작성해, 상대가 실제로 답장하도록 만든다. 계정을 연결하고 리드를 찾고, AI가 개인화된 메시지를 대량으로 작성해 보내도록 맡긴다. 전부 하나의 받은편지함에서 처리한다. 대량으로 아웃바운드를 돌리는 사람을 위해 만들어졌다. 그게 이 제품의 전부다. 그래도 모든 접점은 인간처럼 느껴져야 한다.
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On Model · 이미지 · 마케팅On Model은 옷을 가상 모델에 입히는 AI 패션 모델 도구로, 온라인 스토어가 촬영을 예약하지 않고도 모델 착용 제품 사진을 얻을 수 있게 한다. Shopify 앱으로 작동하며, 기존 이미지의 모델을 교체하고 배경을 바꾸며, 잘린 사진이나 머리 없는 사진에 얼굴을 생성할 수 있다. 목표는 단순하다. 제품 사진을 고객에게 맞추고, 같은 공급업체 이미지를 쓰는 경쟁자와 차별화하는 것이다.