KI-JSON-Extraktor
Zieht strukturiertes JSON aus E-Mails, Rechnungen und Notizen – nach Ihrem Schema, unbekannte Felder bleiben null.
Ihr Key bleibt in Ihrem Browser.Er geht direkt an den Anbieter, nie an unsere Server, und wir protokollieren oder speichern ihn nicht. Verwenden Sie einen eigenen Key mit Ausgabenlimit und löschen Sie ihn nach der Nutzung im Dashboard des Anbieters.
Eingabe
Ergebnis
Das Ergebnis erscheint hier.Rechnungen im E-Mail-Text, Lebensläufe, Support-Tickets, Besprechungsnotizen: Die Fakten, die Sie brauchen, stehen darin, aber nicht in einer Form, die ein Programm lesen kann. Fügen Sie den Text ein, tragen Sie daneben ein JSON Schema oder einfach eine Liste von Feldnamen ein, und das Modell liefert JSON und sonst nichts – die angefragten Schlüssel, die deklarierten Typen und null überall dort, wo der Text nichts sagt. Diese letzte Regel ist die wichtigste. Ein Modell, das nach einem Fälligkeitsdatum gefragt wird, das nicht im Text steht, liefert bereitwillig eines, wenn man ihm nicht sagt, dass ein sichtbares null besser ist als eine plausible Vermutung. Lassen Sie das Schema-Feld leer, schlägt das Modell ein flaches Objekt mit den gefundenen Fakten vor – ein schneller Weg, ein Schema für eine neue Dokumentart zu entwerfen.
So arbeitet es
- Das Schema-Feld akzeptiert entweder ein JSON Schema – vor dem Senden geparst und formatiert, sodass ein Syntaxfehler hier auffällt, statt das Modell zu verwirren – oder ein Feld pro Zeile, etwa „total: number“ oder „due_date: date“.
- Zahlen kommen ohne Währungssymbole und Tausendertrennzeichen zurück, Datumsangaben als ISO 8601 und Textwerte exakt wie geschrieben, unübersetzt; „Liste von Datensätzen“ liefert ein Array mit einem Objekt pro gefundener Rechnung, Bewerbung oder Ticket.
- 567-labs/instructor ist die Bibliothek, mit der Teams dieselbe validierte Ausgabe in ihrem eigenen Code erzeugen, mit Pydantic-Modellen und automatischen Wiederholungen; diese Seite setzt dieselbe Disziplin allein über den Prompt durch.
- Solche Dokumente enthalten oft personenbezogene Daten, und sie gehen – zusammen mit Ihrem Key – direkt von der Seite zum Anbieter; ein separater Key mit niedrigem Limit, der danach gelöscht wird, hält den Schaden eines Lecks gering.
Wohin Ihre Daten gehen
Mit eigenem Key gehen Ihre Eingabe und der Key direkt von Ihrem Browser zum gewählten Anbieter, ohne Umweg über Hysen Labs. Im gehosteten Modus läuft Ihr Text über unseren Server zu unserem Anbieter (DeepSeek) und wird in Credits abgerechnet; zur Abrechnung speichern wir Token-Zahlen und Kosten jedes Laufs, nie den Text selbst oder die Antwort. Wie der Anbieter mit dem Text umgeht, regelt dessen eigene Datenschutzerklärung.
Dieses Werkzeug verarbeitet Schlüssel und Zugangsdaten. Zu einem Lauf wird deshalb nichts gespeichert, auch nicht in Ihrem eigenen Verlauf.
Zu Ihrem API-Key
Wir erheben, speichern und geben Ihren Key nicht weiter: Er liegt nur im Arbeitsspeicher dieser Seite (außer Sie wählen „in diesem Tab merken“) und ist nach dem Schließen verschwunden. Trotzdem gilt für jeden Key, der in eine Webseite eingefügt wurde, besondere Sorgfalt – legen Sie für diesen Zweck einen eigenen Key mit Ausgabenlimit an und löschen oder rotieren Sie ihn nach der Nutzung im Dashboard des Anbieters.
Was es kostet
Dieses Werkzeug ist kostenlos, ohne Anmeldung und ohne Punkte.
Häufige Fragen
- Ist garantiert, dass die Ausgabe zu meinem Schema passt?
- Das kann kein Prompt garantieren; die Arbeit macht das Modell. Leistungsfähige Modelle halten sich zuverlässig an ein Schema, prüfen Sie das Ergebnis aber, bevor Sie sich darauf verlassen, zum Beispiel mit einem JSON-Schema-Validator. Im eigenen Code ergänzen instructor oder der native Structured-Output-Modus eines Anbieters Validierung und Wiederholungen.
- Warum ist ein Pflichtfeld null?
- Weil der Text den Wert nie genannt hat und das Tool angewiesen ist, null einer Erfindung vorzuziehen. Markiert Ihr Schema das Feld als Pflicht-String, fällt die Ausgabe bei strenger Validierung durch – und das ist das ehrliche Ergebnis. Erlauben Sie entweder null im Schema ("type": ["string", "null"]) oder geben Sie dem Modell einen Text, der den Wert enthält.
- Die Antwort war in ```json-Fences eingepackt. Was ist passiert?
- Manche Modelle setzen trotz gegenteiliger Anweisung Markdown-Fences, vor allem kleinere. Löschen Sie die erste und die letzte Zeile, dann ist das JSON dazwischen verwendbar. Passiert das immer wieder, wechseln Sie zu einem größeren Modell desselben Anbieters.
- Kann es ein PDF oder eine gescannte Rechnung lesen?
- Es liest nur Text. Holen Sie den Text zuerst heraus – kopieren Sie ihn aus dem PDF oder lassen Sie einen Scan per OCR erkennen – und fügen Sie ihn hier ein. Das Layout muss dabei nicht erhalten bleiben: Eine Tabelle, die als unregelmäßige Zeilen ankommt, wird meist trotzdem verstanden.
Das Open Source dahinter
Dieses Werkzeug ist eine eigenständige Implementierung ohne fremde Bibliothek. 567-labs/instructor (MIT) erledigt dieselbe Aufgabe als Bibliothek — wer sie im eigenen Programm braucht, fängt dort an, statt eine Webseite aufzurufen.
567-labs/instructorAuch bekannt als
- json aus text extrahieren
- ki datenextraktion
- text in json umwandeln
- llm structured output
- json schema extraktion
- rechnungsdaten extrahieren