Rechnungen und Lieferscheine mit KI auslesen: Wege, Kosten

Kurz gesagt (Stand 11.11.2026):

• E-Rechnungen brauchen in der Regel keine KI. XRechnung und ZUGFeRD tragen die Daten als XML, bei Abweichungen gilt laut BMF das XML (BMF-FAQ).
• KI hilft bei Papier, Scans, PDF-Rechnungen und Lieferscheinen. Das Modell liest die Seite und füllt ein festes Schema.
• Verlässlicher wird es mit der Belegart als erstem Schritt, zwei verschiedenen leeren Werten je Feld, einer Fundstelle je Wert, Prüfregeln im Code und einem Menschen für die auffälligen Belege. Die IBAN kommt nur aus Ihren Stammdaten.
• Den größten Nutzen sehen wir im Abgleich von Bestellung, Lieferschein und Rechnung, den das BMF als Beispiel für einen Prüfpfad nennt (BMF-Schreiben vom 15.10.2025).
• Zielen Sie auf die Belege, die bleiben: Für Umsätze ab 2028 kommen Rechnungen inländischer Lieferanten bis auf Ausnahmen als E-Rechnung (§ 27 UStG). Dauerhaft bleiben unter anderem Lieferscheine, Kleinbeträge, Fahrausweise und Auslandsrechnungen.
• Modellkosten: rund 2,20 bis 11,30 US-Dollar je 1.000 Seiten für beide Abfragen, mit den Modellen im Kasten unten, ohne Denk-Tokens. Teuer sind Einrichtung, Prüfung und Anbindung.
• Erster Schritt: Zählen Sie einen Monat lang, wie viele Rechnungen als E-Rechnung, PDF oder Papier kommen, und bitten Sie die großen PDF-Lieferanten um E-Rechnungen.

Eingangsrechnungen abtippen, Lieferscheine gegen Bestellungen abhaken, Beträge in die Buchhaltung und Mengen in die Warenwirtschaft übertragen: Wer das jede Woche von Hand macht, fragt sich, was KI davon abnehmen kann. Dieser Beitrag ordnet Wege, Grenzen, Pflichten und Kosten.

Welche Belege brauchen überhaupt KI?

Eine E-Rechnung ist laut Gesetz eine Rechnung, „die in einem strukturierten elektronischen Format ausgestellt, übermittelt und empfangen wird und eine elektronische Verarbeitung ermöglicht“ (§ 14 UStG). Ein einfaches PDF ist laut BMF deshalb keine E-Rechnung (BMF-FAQ).

Der ganze Ablauf in sieben Schritten:

1. Eingang: Alle Belege kommen an einer Stelle an, aus dem Postfach oder vom Scanner.
2. Weiche: Ist es eine XML-Datei oder ein PDF mit eingebetteter XML, liest ein Programm sie ohne KI aus. Stehen die Positionen nur im lesbaren Teil, geht der Beleg zusätzlich in Schritt 3 (Abschnitt E-Rechnung).
3. Belegart: Alles andere ordnet eine erste Abfrage einer Belegart zu (Abschnitt PDF und Scans).
4. Schema mit Fundstellen: Eine zweite Abfrage füllt das feste Schema, je Wert mit dem wörtlichen Text vom Beleg (Abschnitt PDF und Scans).
5. Prüfregeln im Code: Summen, Steuer, Dubletten, Bankverbindung gegen Stammdaten (Abschnitt Prüfen).
6. Abgleich: Positionen gegen Bestellung und Lieferschein (Abschnitt Lieferscheine).
7. Mensch, dann Buchhaltung: Auffällige Belege prüft ein Mensch mit der Fundstelle daneben, der Rest geht in die Buchhaltung (Abschnitt Prüfen).

Rechnungen über Umsätze aus 2025 und 2026 dürfen bis zum 31.12.2026 noch auf Papier oder mit Zustimmung des Empfängers in einem anderen elektronischen Format kommen. Für Umsätze aus 2027 gilt das bis zum 31.12.2027 für Lieferanten, deren Gesamtumsatz im Vorjahr nicht mehr als 800.000 € betragen hat (§ 27 UStG).

Auch danach bleiben Ausnahmen. Rechnungen bis 250 € Gesamtbetrag dürfen „immer als sonstige Rechnung“ kommen, außer bei bestimmten Leistungen nach §§ 3c, 6a und 13b UStG (§ 33 UStDV), ebenso Rechnungen von Kleinunternehmern (§ 34a UStDV). Laut BMF gelten die Regeln zur E-Rechnung außerdem nicht „für viele steuerfreie Umsätze“, etwa steuerfreie Finanzdienstleistungen und Grundstücksvermietungen, und Fahrausweise, die als Rechnung gelten, brauchen keine E-Rechnung zu sein (BMF-FAQ, Frage 4). Die Pflicht gilt nur, wenn beide Unternehmen im Inland oder in den Gebieten nach § 1 Absatz 3 UStG ansässig sind (§ 14 UStG). Rechnungen von Lieferanten, die dort weder Sitz noch Geschäftsleitung noch eine am Umsatz beteiligte Betriebsstätte haben, fallen also nicht unter die Pflicht und können weiter als PDF oder auf Papier kommen.

Lieferscheine sind keine Rechnungen. Die Pflicht zur E-Rechnung betrifft sie nach unserer Lesart nicht, sie kommen weiter so, wie Ihr Lieferant sie druckt oder schickt.

Daraus folgt eine Regel für den Kauf: Für Umsätze ab 2028 gibt es keine Übergangsfrist mehr, ein Werkzeug nur für PDF-Rechnungen deutscher Lieferanten automatisiert also einen Belegtyp, der schrumpft. Dauerhaft bleiben unter anderem Kleinbeträge, Fahrausweise, Rechnungen von Kleinunternehmern, Auslandsrechnungen und Lieferscheine. Jeder Lieferant, den Sie schon heute um E-Rechnungen bitten, ist ein Fall weniger für die KI.

Wie liest man eine E-Rechnung (XRechnung, ZUGFeRD) aus?

Fragen Sie zuerst Ihren Anbieter der Warenwirtschaft und Ihre Kanzlei, ob deren Programme E-Rechnungen schon einlesen. XML ist dabei ein maschinenlesbares Textformat. Bei XRechnung ist die XML-Datei die Rechnung (XStandards Einkauf). ZUGFeRD ist laut FeRD ein hybrides Format: „Als hybrides Datenformat integriert ZUGFeRD in einem PDF-Dokument (PDF/A-3) strukturierte Rechnungsdaten im XML-Format.“ (FeRD)

Ein Sprachmodell, das diese Rechnung als Bild liest, nimmt einen Umweg mit Risiko. Das BMF schreibt: „Unterscheidet sich der strukturierte Rechnungsteil vom Bildteil, sind nunmehr die Daten des strukturierten Teils maßgebend.“ (BMF-FAQ, Frage 12a)

Für das Auslesen gibt es freie Werkzeuge (Stand 11.11.2026): die Python-Bibliothek factur-x, die laut Projektseite das XML aus einer ZUGFeRD-PDF zieht (GitHub, factur-x), Mustangproject zum Lesen und Prüfen (Mustangproject) und den Validator der KoSIT (GitHub, KoSIT).

Drei Ausnahmen. Erstens das Profil: Die Anforderungen an eine E-Rechnung erfüllen laut BMF insbesondere „XRechnung und ZUGFeRD ab Version 2.0.1 (mit Ausnahme der Profile MINIMUM und BASIC-WL)“ (BMF-FAQ). Laut FeRD enthält BASIC WL keine Rechnungspositionen, MINIMUM auf Positionsebene nur die Referenz des Käufers (FeRD, FAQ). Zweitens Bruttopreise: Bei E-Rechnungen auf Basis von Bruttopreisen, ausgestellt bis zum 31.12.2027, beanstandet das BMF nicht, wenn der strukturierte Teil nur die Summen je Steuersatz enthält und die Einzelpositionen in einer menschenlesbaren, eingebetteten Anlage stehen (BMF-Schreiben vom 15.10.2026, Rn. 19). Drittens Bauleistungen: Hier beanstandet das BMF derzeit nicht, wenn der strukturierte Teil nur die einzelnen Gewerke mit ihren Summen enthält und die Aufschlüsselung nach dem Leistungsverzeichnis in einer solchen Anlage steht; das Leistungsverzeichnis darf zusätzlich als strukturierte Datei kommen, etwa nach dem GAEB-Standard (BMF-Schreiben vom 15.10.2026, Rn. 14). Brauchen Sie in diesen Fällen die Positionen, etwa für die Warenwirtschaft, braucht es wieder das Auslesen wie bei einer PDF-Rechnung.

Für die Weiterverarbeitung in Buchhaltung oder Warenwirtschaft braucht es ein Programm, das die XML-Felder auf Ihre Felder abbildet.

Wie liest KI PDF-Rechnungen und Scans aus?

Aktuelle Sprachmodelle verarbeiten eine PDF-Seite als Bild und als Text zugleich. Anthropic beschreibt das so: „The text from each page is extracted and provided alongside each page’s image.“ (Anthropic, PDF) OpenAI arbeitet laut Doku ebenso mit Text und Seitenbild (OpenAI, PDF). Das Modell sieht also Layout und Tabellen, dazu den Text, sofern das PDF welchen enthält.

Der zweite Baustein ist ein festes Schema, also ein Formular mit fest vorgegebenen Feldern, etwa Lieferant, Rechnungsnummer, Datum, Positionen und Beträge je Steuersatz. Das Modell füllt genau diese Felder. OpenAI sichert laut Doku zu, dass die Antwort immer dem vorgegebenen Schema folgt (OpenAI, Structured Outputs). Anthropic und Google bieten das ebenfalls an (Anthropic, Google).

Erst die Belegart, dann das Schema. Laut OpenAI versucht das Modell immer, dem Schema zu folgen, und kann Werte erfinden, wenn die Eingabe gar nicht dazu passt; OpenAI rät, für diesen Fall leere Felder anzuweisen (OpenAI, Structured Outputs). Aus unserer Sicht robuster: Eine erste Abfrage bestimmt nur die Belegart aus einer festen Liste (Enum), etwa Rechnung, Gutschrift, Mahnung, Lieferschein, sonstiges. Google beschreibt solche Listen ausdrücklich für Klassifizierungsaufgaben (Google, Structured Output). Erst eine zweite Abfrage liest mit dem Schema dieser Belegart.

Zwei verschiedene leere Werte. Laut OpenAI sind alle Felder Pflicht, das Modell liefert also für jedes einen Wert; ein optionales Feld lässt sich nur nachbilden, indem man null erlaubt (OpenAI, Structured Outputs). Jedes Feld braucht deshalb zwei erlaubte leere Werte: steht nicht auf dem Beleg und nicht lesbar. Druckt ein Lieferant kein Leistungsdatum, ist das ein Befund über den Lieferanten; ist es verschmiert, schaut Ihre Buchhaltung nach. In der Prüfansicht: Rechnungsnummer RE-0815 (gelesen, Seite 1) · Leistungsdatum: steht nicht auf dem Beleg · USt-IdNr.: nicht lesbar, prüfen. Gekürztes Beispiel ohne echte Daten:

{
  "belegart": "rechnung",
  "rechnungsnummer": {
    "fundstelle": {
      "seite": 1,
      "text": "Rechnungs-Nr. RE-0815"
    },
    "wert": "RE-0815",
    "status": "gelesen"
  },
  "leistungsdatum": {
    "wert": null,
    "status": "steht_nicht_auf_dem_beleg"
  },
  "ust_id_lieferant": {
    "wert": null,
    "status": "nicht_lesbar"
  },
  "positionen": [
    {
      "artikelnummer": "A-100",
      "menge": 12,
      "einzelpreis_netto": 4.50
    }
  ]
}

Zu jedem Wert eine Fundstelle. Das Schema verlangt zu jedem Feld Seite und wörtlichen Text vom Beleg (im Beispiel fundstelle). Ein Skript prüft, ob dieser Text in der Textebene des PDFs oder im Ergebnis der Texterkennung steht; fehlt er, geht der Wert an den Menschen. Anthropics Zitierfunktion lässt sich laut Anthropic nicht mit einem festen Schema in einer Anfrage verbinden (Anthropic, Structured Outputs). Als Umweg nennt Anthropic eine Zeile je Feld, die der Code ins Schema überträgt, und Scans ohne Textebene sind nicht zitierbar (Anthropic, Citations). Für Scans liefert die Texterkennung die Stelle auf der Seite (Absatz zur Texterkennung weiter unten).

Eine Vorlage, die festlegt, wo die Rechnungsnummer steht, gilt nur für ein Layout; ein Schema gilt gleich wie die Seite aussieht. Ob das Modell einen neuen Lieferanten richtig liest, zeigt trotzdem erst ein Test.

Daneben gibt es spezialisierte Texterkennung (OCR, die Umwandlung eines Seitenbilds in Text), die zu jedem Textblock die Position und einen Sicherheitswert liefert; Mistral nennt für sein aktuelles OCR-Modell „block-level confidence scores“ (Mistral). Etwas anderes ist eine Sicherheit, die ein Sprachmodell über die eigene Antwort angibt. Laut einem Preprint vom Juni 2026, der erweiterten Fassung eines Workshop-Beitrags der IJCAI-ECAI 2026, trennen weder die internen Wahrscheinlichkeiten des Modells noch seine Selbstauskunft noch wiederholte Abfragen bei praktischen Schwellen verlässlich richtige von falschen Feldern; hilfreicher war der Vergleich zweier unterschiedlich angelegter Abfragen, verrechnet mit Signalen wie Texterkennung und Bildqualität (arXiv 2606.24420). Welche Felder ein Mensch ansieht, steuern deshalb besser Prüfregeln und die Korrekturquote aus Ihrer Testmenge als die Selbstauskunft des Modells.

Kann KI Rechnungen prüfen?

Ein festes Schema sichert nur die Form. OpenAI schreibt dazu selbst: „Structured Outputs can still contain mistakes.“ (OpenAI, Structured Outputs)

Prüfen lässt sich das im Code, ohne KI. Eine Rechnung muss unter anderem „den anzuwendenden Steuersatz sowie den auf das Entgelt entfallenden Steuerbetrag oder im Fall einer Steuerbefreiung einen Hinweis darauf, dass für die Lieferung oder sonstige Leistung eine Steuerbefreiung gilt“, enthalten und eine Rechnungsnummer tragen, die „vom Rechnungsaussteller einmalig vergeben wird“ (§ 14 UStG). Viele Rechenregeln enthält schon die europäische Norm für E-Rechnungen EN 16931, etwa „Sum of Invoice line net amount (BT-106) = Σ Invoice line net amount (BT-131).“ (Peppol, BR-CO-10). Sie lassen sich auch auf ausgelesene PDF-Rechnungen anwenden:

• Summen: Die Positionen ergeben zusammen den Nettobetrag je Steuersatz.
• Steuer: Netto mal Steuersatz ergibt den Steuerbetrag, Netto plus Steuer ergibt brutto, mit Rundung auf den Cent. Rechnungen ohne Steuerbetrag brauchen eigene Regeln: mit Hinweis auf eine Steuerbefreiung, bei Kleinunternehmern auf die Steuerbefreiung für Kleinunternehmer (§ 34a UStDV), oder mit der Angabe „Steuerschuldnerschaft des Leistungsempfängers“, bei der Sie als Empfänger die Steuer schulden (§ 14a UStG). Schulden Sie die Steuer nach § 13b UStG und sitzt der Lieferant in einem anderen EU-Staat, ohne Sitz, Geschäftsleitung oder beteiligte Betriebsstätte im Inland, gelten für seine Rechnung die Vorschriften dieses Mitgliedstaats (§ 14 UStG, Absatz 7), der Hinweis kann dann anders lauten. Solche Rechnungen sind kein Fehler und gehen nicht allein deshalb an den Menschen.
• Dubletten: Dieselbe Rechnungsnummer vom selben Lieferanten kommt kein zweites Mal in die Buchhaltung.
• Pflichtfelder: Fehlt die Rechnungsnummer, das Datum oder die Steuernummer bzw. USt-IdNr. des Lieferanten, geht der Beleg an einen Menschen. Für Rechnungen bis 250 € verlangt § 33 UStDV weniger Angaben, dort braucht es eigene Regeln (§ 33 UStDV).
• Bankverbindung: Die IBAN kommt nie aus dem Beleg. Das Werkzeug vergleicht sie mit Ihren Stammdaten, jede Abweichung klärt ein Mensch über eine bekannte Telefonnummer des Lieferanten.
• USt-IdNr. aus anderen EU-Staaten: Das BZSt bestätigt laut § 18e UStG jedem Unternehmer auf Anfrage die Gültigkeit einer USt-IdNr., die ein anderer Mitgliedstaat erteilt hat, samt Name und Anschrift (§ 18e UStG), für viele Anfragen über eine Schnittstelle (BZSt). Für deutsche USt-IdNrn. sieht § 18e UStG das nicht vor, dort bleibt der Abgleich mit Ihren Stammdaten.

Warum die IBAN nie aus dem Beleg kommt: Ein Beleg ist Eingabe von außen. Anweisungen, die in einem Dokument versteckt sind und das Modell umsteuern, heißen Prompt Injection. OWASP beschreibt dieses Risiko für Eingaben aus externen Quellen wie Webseiten oder Dateien und nennt als Beispiele versteckte Anweisungen in einer Webseite und in einem Bild (OWASP). Auf Rechnungen übertragen heißt das nach unserer Lesart: Text, den ein Mensch auf dem Beleg nicht sieht, kann das Modell anweisen, eine andere Bankverbindung auszugeben.

Was alle Prüfungen besteht, geht durch. Der Rest landet mit dem Beleg daneben in einer Liste für die Buchhaltung, ebenso Felder mit niedriger Sicherheit der Texterkennung. Vorsicht bei schlechten Vorlagen: Laut Anthropic kann das Modell bei Bildern schlechter Qualität, gedrehten oder sehr kleinen Bildern unter 200 Pixeln Fehler machen oder Werte erfinden (Anthropic, Bilder).

Wie digitalisiert man Lieferscheine und gleicht sie mit Bestellung und Rechnung ab?

Hier liegt aus unserer Sicht der größere Nutzen, im Englischen Three-Way-Match genannt: Die Bestellung sagt, was zu welchem Preis bestellt war, der Lieferschein, was der Lieferant nach eigener Angabe geliefert hat, Ihr Wareneingang, was angekommen ist, und die Rechnung, was berechnet wird.

Das Umsatzsteuergesetz nennt innerbetriebliche Kontrollverfahren, „die einen verlässlichen Prüfpfad zwischen Rechnung und Leistung schaffen können“ (§ 14 UStG). Das BMF nennt als Beispiel den „(technischen oder manuellen) Abgleich der Rechnung mit vorhandenen geschäftlichen Unterlagen (z. B. Bestellung, Auftrag, Kaufvertrag, Lieferschein oder Überweisung bzw. Zahlungsbeleg)“ (BMF-Schreiben vom 15.10.2025).

Technisch läuft das so: Das Modell liest Lieferscheinnummer, Bestellnummer, Artikelnummern und Mengen aus. Ein Programm sucht die passende Bestellung in Ihrer Warenwirtschaft, dafür braucht es lesenden Zugriff über eine Schnittstelle oder einen täglichen Export, und vergleicht Position für Position. Kommt die Rechnung, vergleicht es Mengen und Preise mit Lieferschein und Bestellung. Abweichungen gehen an den Einkauf, alles andere kann zur Zahlung weiter. Handschriftliche Vermerke auf dem Lieferschein, etwa eine korrigierte Menge, lassen Sie am besten immer von einem Menschen bestätigen.

Eigene Regeln brauchen diese Fälle:

• Teillieferung: Gelieferte Menge der Bestellposition zuordnen, den Rest offen halten.
• Nachlieferung: Den offenen Rest mit dem späteren Lieferschein schließen.
• Sammelrechnung: Eine Rechnung mehreren Lieferscheinen zuordnen, Mengen je Position aufsummieren.
• Mengeneinheiten: Karton gegen Stück über einen Umrechnungsfaktor je Artikel in den Stammdaten.
• Ersatzartikel: Abweichende Artikelnummer nie still übernehmen, immer an den Einkauf.

Empfangene Lieferscheine ohne Funktion als Buchungsbeleg brauchen Sie steuerlich laut § 147 Absatz 3 AO nur bis zum Erhalt der Rechnung aufzubewahren, mit einer Ausnahme für noch laufende Festsetzungsfristen (§ 147 AO). Das Handelsgesetzbuch kennt diese Ausnahme nicht: Kaufleute bewahren empfangene Handelsbriefe sechs Jahre auf, und als Handelsbriefe gelten dort „nur Schriftstücke, die ein Handelsgeschäft betreffen“ (§ 257 HGB). Ob das Ihre Lieferscheine erfasst, klären Sie mit Ihrer Steuerberatung.

Was verlangen GoBD und Finanzamt beim Auslesen?

Scannen ist erlaubt, das Verfahren muss dokumentiert sein. Laut GoBD Rz. 136 sollte eine Organisationsanweisung unter anderem Qualitätskontrolle und Fehlerprotokoll regeln. Nach Rz. 140 darf das Papier danach weg, soweit es nicht nach anderen Vorschriften im Original aufzubewahren ist (BMF, Amtliches AO-Handbuch).

Per OCR gewonnene Daten gehören nach der Prüfung mit ins Archiv. Die GoBD in der Fassung vom 14.07.2025: „Erfolgt eine Anreicherung der Bildinformationen, z. B. durch OCR (Beispiel: Erzeugung einer volltextrecherchierbaren PDF-Datei im Erfassungsprozess), sind die dadurch gewonnenen Informationen nach Verifikation und Korrektur ebenfalls“ aufzubewahren (GoBD, Rz. 131, BMF-Schreiben vom 14.07.2025). KI nennen die GoBD nicht; nach unserer Lesart liegt es nahe, von einer KI ausgelesene und geprüfte Felder genauso zu behandeln. Klären Sie das mit Ihrer Steuerberatung.

Jede Korrektur bleibt sichtbar. Laut § 146 Absatz 4 AO darf eine Aufzeichnung „nicht in einer Weise verändert werden, dass der ursprüngliche Inhalt nicht mehr feststellbar ist.“ (§ 146 AO) Speichern Sie deshalb je Beleg das Rohergebnis der KI, das Ergebnis der Prüfregeln und jede Korrektur mit Person und Zeit, dazu Modell und Fassung von Anweisung und Schema. Das alles gehört in Ihre Verfahrensdokumentation, sprechen Sie sie mit der Kanzlei ab.

E-Rechnungen bleiben im empfangenen Format. „Eingehende elektronische Handels- oder Geschäftsbriefe und Buchungsbelege müssen in dem Format aufbewahrt werden, in dem sie empfangen wurden“, bei E-Rechnungen „ist es ausreichend, wenn nur der strukturierte Teil aufbewahrt wird“, sofern die übrigen Anforderungen der GoBD erfüllt sind. Den PDF-Teil einer ZUGFeRD-Rechnung brauchen Sie nur, wenn er zusätzliche oder abweichende Angaben enthält, die für die Besteuerung von Bedeutung sind, etwa Buchungsvermerke, und der XML-Teil darf „nicht durch eine Formatumwandlung (z. B. in TIFF) gelöscht werden“ (GoBD, Rz. 119, 125 und 131, BMF-Schreiben vom 14.07.2025).

Fristen. Rechnungen, die Sie erhalten, bewahren Sie „acht Jahre“ auf (§ 14b UStG). Die Frist für Lieferscheine steht im Abschnitt davor.

Wohin gehen die Belege, und trainiert der Anbieter damit?

Rechnungen können personenbezogene Daten enthalten, etwa Namen von Ansprechpartnern oder von Einzelunternehmern. Verarbeitet ein Dienstleister solche Daten in Ihrem Auftrag, verlangt Art. 28 Absatz 3 DSGVO dafür einen Vertrag oder ein anderes Rechtsinstrument (DSGVO, EUR-Lex).

Wo verarbeitet wird, steht in der Doku des jeweiligen Zugangs. Bei der Anthropic-API wählt man zwischen „global“, Standard: „Inference may run in any available geography for optimal performance and availability.“, und „us“: „Inference runs only in US-based infrastructure.“ Die Variante nur USA kostet bei neueren Modellen das 1,1-fache. Eine Option nur für die EU gibt es dort nicht; bei Amazon Bedrock und beim von Google betriebenen Claude-Angebot in Google Cloud bestimmt laut derselben Seite der gewählte Endpunkt die Region (Anthropic, Data Residency). OpenAI lässt API-Kunden laut eigener Ankündigung „für berechtigte Endpunkte wählen, Daten in Europa zu verarbeiten“ (OpenAI, Datenresidenz in Europa), laut aktueller Doku aber nur nach Freigabe: Ob man berechtigt ist, klärt der Vertrieb; für Regionen außerhalb der USA verlangt OpenAI eine Freigabe der Kontrollen zur Missbrauchsüberwachung und eine Zusatzvereinbarung zur Aufbewahrung, für Bilder in Europa eine erweiterte Freigabe. Neuere Modelle kosten dort 10 % mehr, und Endpunkte, die Daten zum Funktionieren speichern müssen, etwa die Stapelverarbeitung, speichern sie in der gewählten Region (OpenAI, Your data). Google hält die Verarbeitung über einen EU-Endpunkt in Google Cloud in der EU, unter anderem für Gemini 3.5 Flash-Lite und Gemini 3.8 Flash (Google Cloud, Datenstandort). Das ist ein anderer Zugang als die Gemini API mit den Preisen im Kasten; dort dürfen protokollierte Eingaben laut Bedingungen vorübergehend in jedem Land gespeichert werden, in dem Google Einrichtungen unterhält (Google, Gemini API Nutzungsbedingungen). Gehen Personendaten in ein Land außerhalb der EU, klären Sie die Grundlage mit Ihrer Datenschutzberatung.

Ob der Anbieter mit Ihren Belegen trainiert, hängt vom Zugang ab (Stand 11.11.2026):

• OpenAI schreibt für Geschäftsprodukte und die API: „Wir trainieren unsere Modelle standardmäßig nicht mit deinen Daten“ (OpenAI).
• Anthropic schreibt in den kommerziellen Bedingungen: „Anthropic may not train models on Customer Content from Services.“ (Anthropic)
• Google verwendet bei kostenpflichtigen Diensten Prompts und Dateien „oder die generierten Antworten nicht, um die Produkte von Google zu verbessern“. Für Nutzer im Europäischen Wirtschaftsraum, in der Schweiz und im Vereinigten Königreich gilt das laut denselben Bedingungen „für alle Dienste, einschließlich Google AI Studio und kostenlosen Kontingenten in der Gemini API, obwohl diese kostenlos angeboten werden“. Wer API-Clients, also Anwendungen, für Nutzer in diesen Ländern verfügbar macht, darf laut Google ohnehin nur kostenpflichtige Dienste verwenden (Google, Gemini API Nutzungsbedingungen).

Für Rechnungen kommen aus unserer Sicht nur bezahlte Geschäftszugänge des Unternehmens in Frage, nie das kostenlose Konto eines Mitarbeiters, denn der Vertrag nach Art. 28 Absatz 3 DSGVO muss den Dienstleister gegenüber dem Verantwortlichen binden, also gegenüber Ihrem Unternehmen (DSGVO, EUR-Lex). Wer die Belege gar nicht aus dem Haus geben will, kann Texterkennung selbst betreiben. Mistral schreibt zu OCR 4: „Self-managed deployment is available to enterprise customers.“ (Mistral)

Wie testet man, ob die Erkennung gut genug ist?

Herstellerangaben messen fremde Dokumente. Was zählt, ist die Genauigkeit auf Ihren Belegen:

1. Testmenge anlegen. Echte Belege Ihrer Lieferanten, auch schiefe Scans, mehrseitige Belege, Handschrift und Gutschriften.
2. Sollwerte erfassen. Ihre Buchhaltung trägt zu jedem Beleg einmal die richtigen Werte ein.
3. Je Feld und je Beleg messen. Je Feld zählen, wie oft der Wert genau stimmt, Positionen getrennt, dazu den Anteil ganz fehlerfreier Belege. Stimmt jedes von 20 Feldern zu 98 %, sind bei unabhängigen Fehlern nur rund 67 % der Belege fehlerfrei (0,98 hoch 20, abgeleitet). Eine Quote ohne Angabe, ob Feld oder Beleg gemeint ist, sagt wenig.
4. Prüfregeln mitzählen. Entscheidend ist, wie viele falsche Werte durch alle Prüfungen gerutscht wären.
5. Bei jedem Wechsel wiederholen. Ändern Sie Modell, Anweisung oder Schema, läuft dieselbe Testmenge noch einmal.

Mit der Testmenge bewerten Sie jedes neue Modell, ohne Ihre Buchhaltung zum Versuchsfeld zu machen.

Was kostet das Auslesen je Seite?

Die Anbieter rechnen nach Tokens ab, also nach Textbausteinen, oder nach Seiten. Mit den Modellen im Kasten kosten beide Abfragen zusammen meist weniger als einen US-Cent je Seite, mit Gemini 3.8 Flash ab 01.01.2027 rund 1,1 US-Cent ohne Denk-Tokens, und dieses Modell denkt laut Google immer mit (abgeleitet, Kasten). Größere Modelle kosten ein Vielfaches, Claude Sonnet 5.5 etwa das Zwanzigfache von Claude Haiku 5.5 (Anthropic, Preise).

Zwei Hebel senken die Kosten. Erstens die Stapelverarbeitung (Batch): Belege gesammelt abschicken, Ergebnis spätestens nach 24 Stunden. OpenAI nennt „50% cost discount compared to synchronous APIs“ und eine Bearbeitung binnen 24 Stunden (OpenAI, Batch), Anthropic und Google bieten das ebenfalls an (Kasten). Für Lieferscheine am Wareneingang passt das nicht, und bei wenigen tausend Seiten im Monat spart es nur einige US-Dollar. Anthropic hält die Ergebnisse 29 Tage zum Abruf bereit (Anthropic, Batch). Zweitens das passende Modell: Anthropic nennt Claude Haiku 5.5 für Aufgaben wie „classification, extraction, and routing“ (Anthropic, Preise). Welches Modell reicht, zeigt Ihre Testmenge. Bauen Sie das Werkzeug so, dass sich das Modell tauschen lässt: Google hat für Gemini 3.8 Flash eine Verdopplung zum 01.01.2027 angekündigt (Kasten).

Der größere Posten sind Einrichtung, Prüfregeln, Anbindung an Buchhaltung oder Warenwirtschaft und die Arbeitszeit für die Belege, die ein Mensch ansieht. Vergleichen Sie deshalb mit Ihrer heutigen Arbeitszeit: Belege im Monat mal Minuten je Beleg.

Stand 11.11.2026: Modelle, Werkzeuge, Preise

Alle Preise sind Listenpreise in US-Dollar laut den verlinkten Seiten der Anbieter, abgerufen am 10.11.2026.

• Anthropic, Claude Haiku 5.5: 0,10 US-Dollar je Million Eingabe-Tokens bei Anfragen bis 100.000 Tokens und 0,50 US-Dollar je Million Ausgabe-Tokens (Anthropic, Preise). Eine PDF-Seite braucht laut Anthropic in der Regel 1.500 bis 3.000 Text-Tokens, dazu wird jede Seite als Bild berechnet (Anthropic, PDF), mit höchstens 4.784 Bild-Tokens bei Modellen ab Claude 4.7 (Anthropic, Bilder). Stapelverarbeitung 50 % günstiger (Anthropic, Preise).
• Google, Gemini 3.5 Flash-Lite: 0,30 US-Dollar je Million Eingabe-Tokens und 2,50 US-Dollar je Million Ausgabe-Tokens einschließlich Denk-Tokens, Stapelverarbeitung mit „50% cost reduction“ (Google, Preise). Für PDFs empfiehlt Google die Stufe „medium“ mit höchstens 560 Tokens je Seite (Google, Auflösung), eingebetteten Text berechnet Google laut Doku nicht (Google, Dokumente).
• Google, Gemini 3.8 Flash: 0,75 US-Dollar je Million Eingabe-Tokens bis 31.12.2026, ab 01.01.2027 1,50 US-Dollar; Ausgabe einschließlich Denk-Tokens 3,75 US-Dollar, ab 01.01.2027 7,50 US-Dollar (Google, Preise). Das Modell denkt laut Google immer mit, Standard „medium“, kleinste Stufe „low“ (Google, Thinking). Mit den Annahmen unten, ohne Denk-Tokens, für beide Abfragen rund 5,64 US-Dollar je 1.000 Seiten, ab 01.01.2027 rund 11,28 US-Dollar; die Denk-Tokens kommen hinzu.
• Mistral OCR 4.1: 4 US-Dollar je 1.000 Seiten für die reine Texterkennung, 5 US-Dollar je 1.000 „Annotated Pages“ (Mistral), also mit Ausgabe in ein vorgegebenes JSON-Format (Mistral, Annotations).

Unsere Rechnung je 1.000 Seiten, ohne Stapelrabatt. Annahmen (gesetzt): 1.000 Tokens für Anweisung und Schema je Seite, 1.000 Tokens Ausgabe je Seite, bei Anthropic 3.000 Text-Tokens, das obere Ende der typischen Spanne, und der Höchstwert von 4.784 Bild-Tokens. Abfrage zur Belegart (gesetzt): 300 Tokens Anweisung plus dieselbe Seite als Eingabe, 20 Tokens Ausgabe.

Rechenweg je Seite: Tokens mal Preis je Million Tokens, Eingabe und Ausgabe getrennt, dann mal 1.000.

Modell	Schema-Abfrage: Tokens je Seite (Eingabe / Ausgabe)	Belegart-Abfrage: Tokens je Seite (Eingabe / Ausgabe)	Preis je Mio. Tokens (Eingabe / Ausgabe)	Kosten je 1.000 Seiten, beide Abfragen
Claude Haiku 5.5	8.784 / 1.000	8.084 / 20	0,10 / 0,50 US-Dollar	rund 2,20 US-Dollar
Gemini 3.5 Flash-Lite	1.560 / 1.000	860 / 20	0,30 / 2,50 US-Dollar	rund 3,28 US-Dollar
Gemini 3.8 Flash	1.560 / 1.000	860 / 20	0,75 / 3,75 US-Dollar, ab 01.01.2027 1,50 / 7,50 US-Dollar	rund 5,64 US-Dollar, ab 01.01.2027 rund 11,28 US-Dollar
Mistral OCR 4.1	keine Tokens, Abrechnung je Seite	entfällt	entfällt	5 US-Dollar mit Ausgabe ins Schema, 4 US-Dollar nur Texter­kennung, jeweils ohne Abfrage zur Belegart

Mit Stapelverarbeitung halbieren sich die Werte bei Anthropic und Google. Die Rechnung enthält keine Denk-Tokens; denkt ein Modell vor der Antwort, steigen die Ausgabe-Tokens und damit die Kosten, bei Gemini 3.8 Flash in jedem Fall.

E-Rechnung: factur-x (Python-Bibliothek), Mustangproject (Java) und der KoSIT-Validator sind frei verfügbar (Links im Abschnitt zur E-Rechnung).

Wann lohnt sich ein eigenes Werkzeug?

Es lohnt sich nicht, wenn wenige Belege im Monat kommen oder Ihre Buchhaltungssoftware oder Kanzlei das Auslesen schon erledigt und die Daten dort bleiben sollen. Bucht Ihre Kanzlei mit DATEV, fragen Sie nach DATEV Belege online. DATEV schreibt: „Der Buchungsassistent online (OCR) unterstützt bei der Rechnungserkennung sonstiger Rechnungen (z. B. im PDF-Format) und der Vorbelegung von Daten.“ (DATEV, Stand 11.11.2026) Lexware wirbt für Lexware Office: „Die Texterkennung übernimmt Betrag, Datum und Lieferant von allein.“ (Lexware, Stand 11.11.2026)

Für die Übergabe an die Kanzlei nennt DATEV eine Schnittstelle: „Die XML-Schnittstelle online kann als eigene Schnittstelle genutzt werden, um die strukturierten Belegdaten und/oder digitale Belege per Datei über den Belegtransfer nach DATEV Unternehmen online zu übergeben.“ (DATEV) Fragen Sie Ihre Kanzlei, welche Daten sie in welchem Format übernehmen kann.

Es lohnt sich eher, wenn eines davon zutrifft:

• Die Daten sollen über die Buchhaltung hinaus weiter, etwa Positionen und Mengen in die Warenwirtschaft.
• Lieferscheine sollen gegen Bestellungen geprüft werden, bevor die Rechnung kommt.
• Viele Lieferanten schicken Belege in vielen Layouts, teils auf Papier.
• Sie brauchen eigene Prüfregeln, etwa für Rahmenverträge, Zuschläge oder Rabatte.
• Die Belege sollen nicht zu einem weiteren Anbieter, oder das Werkzeug soll auf Ihrem eigenen Server laufen.

Wie wir solche Werkzeuge bauen, beschreiben wir auf der Seite Individualsoftware.

Gespräch über Ihre Belege

Schreiben Sie uns an moritz@pankrates.com in ein paar Sätzen:

• welche Belege bei Ihnen ankommen (E-Rechnung, PDF, Papier, Lieferscheine) und wie viele ungefähr im Monat
• welche Software Sie für Buchhaltung und Warenwirtschaft nutzen
• wohin die Daten am Ende sollen und wer sie heute abtippt oder abgleicht
• wie viel Zeit das heute ungefähr kostet, etwa Stunden im Monat

Echte Belege brauchen wir dafür noch nicht, schicken Sie bitte auch keine mit. Wir melden uns für ein Gespräch. Lohnt sich ein eigenes Werkzeug nach Ihren Angaben nicht, sagen wir Ihnen das.

Gespräch über Ihre Belege anfragen

Moritz Rottmann baut mit Pankrates aus Schonungen bei Schweinfurt Websites, Onlineshops und Individualsoftware für Betriebe in ganz Deutschland. Alle Zahlen, Daten und Zitate in diesem Beitrag stammen aus den verlinkten Quellen, abgerufen am 10.11.2026. Ausgenommen sind die als Annahme oder als abgeleitet gekennzeichneten Werte und unsere Rechnung im Kasten zu den Kosten.