主题
通用
credit 是怎么计费的？
所有功能都按 credit 计价，按页收费（音频按分钟）。credit 数随产品、模式以及文件是否命中缓存而变化。完整细节见定价与用量页。
支持哪些文件格式？
LlamaParse 支持 130+ 种文件格式，覆盖文档、图片、电子表格与音频。完整清单见支持的文档类型。Extract、Classify、Split 等其他产品只支持其中的子集 —— 具体以各产品的文档为准。
目前有哪些限制？
各产品维度的文件大小、页数、schema 约束、超时等服务上限，见限制页。
API 的速率限制是多少？
LlamaParse 按端点族、按组织限制每秒请求数，且各套餐的上限相同。正常使用碰不到这些上限。具体数值与退避方式见速率限制。
credit 用完了会怎样？
在付费套餐（Starter、Pro）上，按量付费默认开启 —— 超出的 credit 按标准费率（每 1,000 credit 1.25 美元）计费。在 Free 套餐上，会消耗 credit 的 API 请求会返回 402 错误，credit 会在下一个计费周期开始时重置。套餐详情与升级选项见计费与用量。
我该用哪个 SDK 包？
用 llama-cloud 包（PyPI：llama-cloud，npm：@llamaindex/llama-cloud）。这是现行的 SDK，支持全部产品，包括 Parse、Extract、Classify、Split 与 Index。较早的 llama-cloud-services 包已弃用 —— 如果你正在用它，我们建议迁移到 llama-cloud。
LlamaParse 在 EU 可用吗？
可以。LlamaParse 在北美与欧洲都可用，两个地域支持相同的核心功能。要使用 EU 地域，请把 API 基础 URL 设为 api.cloud.eu.llamaindex.ai。细节见地域。
能自托管或私有化部署吗？
可以。LlamaParse 为企业客户提供自托管与 BYOC（自带云）部署。安装指引与配置项见自托管文档，或联系 sales@runllama.ai 讨论你的部署需求。
支持用 webhook 做异步通知吗？
支持。LlamaParse 的 Parse、Extract、Classify、Split 与 Verify 任务，以及批次，都支持 webhook。配置好 webhook 端点就能在任务完成、失败或状态变化时收到实时通知 —— 无需轮询。配置方式与支持的事件见 Webhooks 指南。
怎么获取帮助或反馈问题？
遇到问题时，先到 状态页 查看是否有正在进行的事件。也可以查阅故障排查与错误码 指南。仍未解决的话，联系 support@runllama.ai。
隐私与缓存
文档会被存储或缓存吗？如果会，多久？
你的数据只对你自己私密，仅用于返回你的结果，绝不用于模型训练。为避免同一文档被重复处理而重复收费，你的文件会缓存 48 小时，之后从我们的服务器上永久删除。
怎么让敏感文档不进缓存？
若不希望敏感文档进缓存，在提交解析或抽取任务时设 do_not_cache=True 即可。
用 Extract 时我的数据是私密的吗？
是的。你的数据保持私密，仅用于返回你的结果，绝不用于模型训练。更多信息见 LlamaExtract 隐私页。
安全与合规
安全、SOC 2 或合规问卷类的问题该发去哪里？
请到我们的 Trust Center。那里涵盖我们的安全态势与认证，你也可以在那里索取 SOC 2 Type 2 报告与配套合规文档。若这些材料答不上你的问题，请联系 support@runllama.ai。
怎么索取数据处理附加协议（DPA）？
填写我们的 DPA 申请表。业务伙伴协议（BAA）只对我们 Enterprise 套餐的客户开放。法务与合规条款的更多信息见地域。
Parse
解析通常要多久？
取决于文档的长度与复杂度，具体来说取决于：
- 页数
- 图片数量
- 以及是否需要从这些图片里提取文字
- 每页文字的密集程度
平均而言，解析一个页面块约需 45 秒。但这只是粗略估计，实际耗时会波动。例如同样页数下，图片很多的文档会比纯文本文档更慢。
有哪些解析档位？
v2 API 里解析按档位计：Fast（每页 1 credit）、Cost-effective（3）、Agentic（10）与 Agentic Plus（45）。平台会为每个档自动挑选最合适的模型。v2 中版面抽取始终开启且免费。完整细节见定价。
能只解析文档的指定页吗？
可以。用 target_pages 参数只解析你需要的页。对大文档来说，这是同时压低成本与处理时间的好办法。
大文档的解析任务超时了，怎么办？
解析任务的超时是可配置的，由基础超时（最长 2 小时）加上每页超时（每页最长 5 分钟）构成。对超大或图片密集的文档，可以试试：
- 用
target_pages只解析你需要的页 - 换更快的档 —— Fast（1 credit）只抽取文本，不做 LLM 处理
- 先切分文档 —— 用 Split API 把大 PDF 分段后再解析
v1 与 v2 的 Parse API 有什么区别？
v2 API 用简化的按档位体系（Fast、Cost-effective、Agentic、Agentic Plus），由平台为每个档自动挑选最合适的模型；v1 API 则需要你自己指定解析模式与模型。新项目我们建议用 v2。切换细节见v1 到 v2 迁移指南。
解析任务失败了，怎么查原因？
通过 API 或网页界面查看任务状态 —— 错误码与错误信息会随任务结果一并返回。常见错误类型与解法见故障排查与错误码 指南。若需要针对某个任务深入排查，可以把任务 ID 提供给 support@runllama.ai 进一步诊断。
Extract
LlamaExtract 是什么？
LlamaExtract 提供一个简单的 API，从 PDF、文本文件与图片这类非结构化文档里抽取结构化数据。你定义一份描述所需字段的 JSON schema，LlamaExtract 就返回类型正确、符合 schema 的数据。它提供网页界面、Python SDK 与 REST API 三种用法。
抽取 schema 的大小有没有限制？
有。schema 最多 5,000 个属性、嵌套最深 7 层、字符串内容合计最多 120,000 字符、原始 JSON schema 最多 150,000 字符。对大文档，可以考虑拆成多个更小的抽取任务。细节见schema 设计与限制 与限制。
能解析一次、然后多次抽取吗？
可以。若文件此前已被 LlamaParse 解析过，后续抽取会按仅抽取费率计费（成本更低）。你可以解析一次，然后针对缓存结果用不同 schema 跑多个抽取任务。这种「先解析再抽取」的可组合流程在 SDK 与 REST API 上都可用。
Classify
LlamaClassify 是什么？
Classify 让你用自然语言规则，把文档自动归入你自己定义的类型（例如发票、收据、合同）。它适合作为抽取、解析或建索引之前的预处理步骤，用来提升准确度并降低成本。
有哪些分类模式？
LlamaClassify 提供两种模式：Fast（每页 1 credit）适合以文字为主的文档，Multimodal（每页 2 credit）适合版面与视觉元素重要的文档。结果包含预测类型、置信度得分（0.0–1.0）与逐步推理。
Classify 稳定了吗？
Classify 已稳定并正式可用。
怎么把 Classify 和其他产品配合使用？
Classify 就是为预处理而设计的。常见模式有：
- 抽取前：先按类型分类（发票还是合同），再对每种类型跑不同的抽取 schema
- 解析前：先分类，再按文档类别套用不同的解析设置
- 建索引前：先分类，再把文档路由到合适的索引，并各自配好切块与元数据
Classify 每页只花 1–2 credit，是用极低成本提升下游准确度的做法。
切分
Split 是什么？
Split API 会按你定义的内容类别，把拼接在一起的 PDF 自动切成逻辑上的文档小节。它用 AI 分类逐页分析，并把同一类别的连续页归并为一个段。
Split 支持哪些文件格式？
Split 支持 PDF、DOC、DOCX、PPT 与 PPTX。每个任务最多可定义 50 个类别。
Split 稳定了吗？
Split 目前处于 beta 阶段，可能发生破坏性变更。SDK 支持尚未提供 —— 一切交互都要直接用 REST API。
Index
Index 是什么？
Index 是 LlamaParse 面向 RAG（检索增强生成）的托管数据摄取流水线。接上你的数据源，设好解析参数与嵌入模型，索引就会自动负责把数据同步进你的向量数据库。它提供无代码界面、REST API，并与 LlamaIndex 的 Python 与 TypeScript 框架集成。
建索引要花多少 credit？
标准索引每页（或每个 sheet）1 credit。电子表格与多模态索引每页 2 credit。细节见定价。
Index 支持哪些嵌入模型？
Index 支持多家嵌入提供方。你在创建索引时为选用的嵌入模型服务提供凭据（例如 OpenAI），其余交给平台处理。
一次索引同步要多久？
同步耗时取决于文件与页数、图片密度以及文本复杂度，没有固定时长。你可以通过界面或 API 观察每个文件的处理状态（SUCCESS、ERROR、PENDING）。大型同步建议用 webhook 在处理完成时接收通知，而不是轮询。