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Cuando envías archivos de documentos a la API de Document AI, puedes enviar datos directamente en el campo RawDocument.content con procesamiento en líneasolo si tu archivo tiene 20 MB o menos.
El archivo de entrada estará en formato binario, que se debe codificar antes de enviarlo a Document AI.
Si tu archivo de entrada supera los límites de procesamiento en línea, debe almacenarse en un bucket de Cloud Storage para enviarse a procesamiento, lo que no requiere codificación. Consulta la documentación sobre el procesamiento por lotes para obtener más detalles.
Uso de la línea de comandos
Dentro de una solicitud gRPC, simplemente puedes escribir los datos binarios directamente; sin embargo, JSON se utiliza para realizar una solicitud REST. JSON es un formato de texto que no admite directamente datos binarios, por lo que deberás convertir estos datos binarios en texto mediante la codificación Base64.
La mayoría de los entornos de desarrollo contienen una utilidad base64 nativa para codificar un objeto binario en datos de texto ASCII. Para codificar un archivo, haz lo siguiente:
Linux
Codifica el archivo con la herramienta de línea de comandos base64 y asegúrate de evitar el ajuste de línea con la marca -w 0:
base64 INPUT_FILE -w 0 > OUTPUT_FILE
macOS
Codifica el archivo con la herramienta de línea de comandos base64:
base64 -i INPUT_FILE -o OUTPUT_FILE
Windows
Codifica el archivo con la herramienta Base64.exe:
Base64.exe -e INPUT_FILE > OUTPUT_FILE
PowerShell
Codifica el archivo con el método Convert.ToBase64String:
La incorporación de datos binarios en solicitudes a través de editores de texto no es conveniente ni práctico. En la práctica, incorporarás archivos codificados en Base64 dentro del código del cliente. Todos los lenguajes de programación compatibles tienen mecanismos incorporados para el contenido de codificación en Base64:
Python
# Import the base64 encoding library.importbase64# Pass the image data to an encoding function.defencode_image(image):withopen(image,"rb")asimage_file:encoded_string=base64.b64encode(image_file.read())returnencoded_string
Node.js
// Read the file into memory.varfs=require('fs');varimageFile=fs.readFileSync('/path/to/file');// Convert the image data to a Buffer and base64 encode it.varencoded=Buffer.from(imageFile).toString('base64');
Java
// Import the Base64 encoding library.importorg.apache.commons.codec.binary.Base64;// Encode the image.StringencodedString=Base64.getEncoder().encodeToString(imageFile.getBytes());
Go
import("bufio""encoding/base64""io""os")// Open image file.f,_:=os.Open("image.jpg")// Read entire image into byte slice.reader:=bufio.NewReader(f)content,_:=io.ReadAll(reader)// Encode image as base64.base64.StdEncoding.EncodeToString(content)
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-09-04 (UTC)"],[[["\u003cp\u003eBase64 encoding is necessary when sending binary files to the Document AI API via REST requests, as JSON, the format used, does not directly support binary data.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eFor online processing, files under 20 MB can be sent directly in the \u003ccode\u003eRawDocument.content\u003c/code\u003e field, but they must be Base64 encoded first.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eFiles exceeding the 20 MB online processing limit must be stored in a Cloud Storage bucket for batch processing, and they do not require Base64 encoding.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eVarious command-line tools and methods, such as the \u003ccode\u003ebase64\u003c/code\u003e command in Linux and macOS, and \u003ccode\u003eConvert.ToBase64String\u003c/code\u003e in PowerShell, are available to encode files into Base64 format.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eClient libraries in different programming languages like Python, Node.js, Java, and Go provide built-in mechanisms for Base64 encoding of files, which are preferred over manually editing a JSON request.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Base64 encoding\n===============\n\nWhen sending document files to the Document AI API, you can send\ndata directly in the [`RawDocument.content`](/document-ai/docs/reference/rest/v1/RawDocument) field with\n[online processing](/document-ai/docs/send-request#online-process) **only** if\nyour file is [20 MB or less](/document-ai/quotas#content_limits).\nThe input file will be in a binary format, which must be encoded\nbefore sending to Document AI.\n\nIf your input file exceeds the online processing limits, it must be stored in a\nCloud Storage bucket in order to be sent for processing, which does not\nrequire encoding. Refer to the\n[batch processing documentation](/document-ai/docs/send-request#batch-process) for details.\n\nUsing the command line\n----------------------\n\nWithin a gRPC request, you can simply write binary data out directly;\nhowever, JSON is used when making a REST request. JSON\nis a text format that does not directly support binary data, so you will need to\nconvert such binary data into text using\n[Base64](https://en.wikipedia.org/wiki/Base64) encoding.\n\nMost development environments contain a native `base64` utility to\nencode a binary into ASCII text data. To encode a file: \n\n### Linux\n\nEncode the file using the `base64` command line tool, making sure to\nprevent line-wrapping by using the `-w 0` flag: \n\n```\nbase64 INPUT_FILE -w 0 \u003e OUTPUT_FILE\n```\n\n### macOS\n\nEncode the file using the `base64` command line tool: \n\n```\nbase64 -i INPUT_FILE -o OUTPUT_FILE\n```\n\n### Windows\n\nEncode the file using the `Base64.exe` tool: \n\n```\nBase64.exe -e INPUT_FILE \u003e OUTPUT_FILE\n```\n\n### PowerShell\n\nEncode the file using the `Convert.ToBase64String` method: \n\n```\n[Convert]::ToBase64String([IO.File]::ReadAllBytes(\"./INPUT_FILE\")) \u003e OUTPUT_FILE\n```\n\nCreate a JSON request file, inlining the base64-encoded data: \n\n### JSON\n\n\n```json\n{\n \"skipHumanReview\": skipHumanReview,\n \"rawDocument\": {\n \"mimeType\": \"\u003cvar translate=\"no\"\u003eMIME_TYPE\u003c/var\u003e\",\n \"content\": \"\u003cvar translate=\"no\"\u003eBASE64_ENCODED_DATA\u003c/var\u003e\"\n },\n \"fieldMask\": \"\u003cvar translate=\"no\"\u003eFIELD_MASK\u003c/var\u003e\"\n}\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nUsing client libraries\n----------------------\n\nEmbedding binary data into requests through text editors is neither\ndesirable or practical. In practice, you will be embedding base64 encoded files\nwithin client code. All supported programming languages have built-in mechanisms\nfor base64 encoding content. \n\n### Python\n\n # Import the base64 encoding library.\n import base64\n\n # Pass the image data to an encoding function.\n def encode_image(image):\n with open(image, \"rb\") as image_file:\n encoded_string = base64.b64encode(image_file.read())\n return encoded_string\n\n### Node.js\n\n // Read the file into memory.\n var fs = require('fs');\n var imageFile = fs.readFileSync('/path/to/file');\n\n // Convert the image data to a Buffer and base64 encode it.\n var encoded = Buffer.from(imageFile).toString('base64');\n\n### Java\n\n // Import the Base64 encoding library.\n import org.apache.commons.codec.binary.Base64;\n\n // Encode the image.\n String encodedString = Base64.getEncoder().encodeToString(imageFile.getBytes());\n\n### Go\n\n import (\n \"bufio\"\n \"encoding/base64\"\n \"io\"\n \"os\"\n )\n\n // Open image file.\n f, _ := os.Open(\"image.jpg\")\n\n // Read entire image into byte slice.\n reader := bufio.NewReader(f)\n content, _ := io.ReadAll(reader)\n\n // Encode image as base64.\n base64.StdEncoding.EncodeToString(content)"]]