OCR paragonów z AI — automatyczny skaner do Google Sheets [Make.com tutorial]

{
  "model": "mistral-ocr-latest",
  "document": {
    "type": "image_url",
    "image_url": {
      "url": "data:image/jpeg;base64,{{base64(4.fileOutput)}}"
    }
  }
}

Krok 4 — Mapowanie danych przez OpenAI

Mistral dał nam surowy tekst. Teraz OpenAI wyciągnie z niego strukturę — sklep, data, kwota.

Dodaj moduł: OpenAI (ChatGPT, Sora, Whisper) → Generate a Response.

• Model: gpt-5.4-nano (wystarczy do tego zadania, niski koszt)
• Prompt: wklej prompt poniżej, gdzie {{5.body.pages[1].markdown}} to wynik Mistral OCR z kroku 3:

Jesteś asystentem do analizy paragonów. Wyciągaj kluczowe informacje z tekstu paragonu i zwracaj WYŁĄCZNIE poprawny obiekt JSON bez żadnego dodatkowego tekstu, markdown ani wyjaśnień.

Tekst z paragonu:
{{5.body.pages[1].markdown}}

Zwróć dokładnie taką strukturę:
{
  "sklep": "nazwa sklepu",
  "data": "YYYY-MM-DD",
  "suma": 0.00,
  "waluta": "PLN"
}

Zasady:
- dla nazwy sklepu zwróć tylko główną nazwę bez haseł reklamowych, numerów sklepu i dodatkowych opisów (np. "Biedronka" zamiast "BIEDRONKA "CODZIENNIE NISKIE CENY" 4902")
- data zawsze w formacie YYYY-MM-DD
- suma musi być liczbą (nie tekstem), użyj kropki jako separatora dziesiętnego
- jeśli nie możesz określić jakiegoś pola, wpisz null
- zwróć WYŁĄCZNIE JSON, nic więcej

Dlaczego taki prompt? Model dostaje konkretną strukturę wyjściową i jasne zasady — bez tego zwróciłby tekst z wyjaśnieniami, których Make.com nie potrafi sparsować. Więcej o pisaniu skutecznych promptów: prompt engineering 2026.

Źródło: zrzut ekranu z panelu Make.com — opracowanie własne Zmienna {{5.body.pages[1].markdown}} wstawia tekst OCR z Mistrala — OpenAI zwróci czysty JSON

Ważne — przewiń panel w dół do sekcji Output i ustaw Type: JSON object. Bez tego Make.com dostanie odpowiedź jako zwykły tekst i zmienne result.sklep, result.suma nie będą dostępne.

Źródło: zrzut ekranu z panelu Make.com — opracowanie własne Output → Type → JSON object — kluczowe ustawienie, bez którego mapowanie danych w Google Sheets nie zadziała

Krok 5 — Make.com i Google Sheets — automatyzacja google sheets

Ostatni krok — automatyzacja google sheets. Dodaj moduł: Google Sheets → Add a Row.

Podłącz konto Google, wskaż arkusz z kolumnami — Nazwa sklepu, Data, Suma, Waluta. Następnie mapuj wartości z odpowiedzi OpenAI:

• Nazwa sklepu: {{7.result.sklep}}
• Data: {{7.result.data}}
• Suma: {{7.result.suma}}
• Waluta: {{7.result.waluta}}

Numer 7 zastąp numerem modułu OpenAI widocznym w Twoim scenariuszu.

Źródło: zrzut ekranu z panelu Make.com — opracowanie własne Każda kolumna arkusza dostaje wartość z odpowiedniego pola JSON — Make.com podświetla zmienne na niebiesko

Testowanie — Wyślij zdjęcie i sprawdź wynik

Włącz scenariusz (przełącznik Immediately as data arrives). Otwórz Telegrama, wyślij zdjęcie paragonu do bota.

Źródło: zrzut ekranu z Telegrama — opracowanie własne Wyślij zdjęcie paragonu do bota — scenariusz Make.com uruchomi się automatycznie

Po kilku sekundach w Google Sheets pojawi się nowy wiersz:

Źródło: zrzut ekranu z Google Sheets — opracowanie własne Wynik testu: Mistral + OpenAI poprawnie rozpoznały sklep (Stokrotka), datę i kwotę 63,93 PLN

Podsumowanie — Automatyzacja bez kodowania gotowa

Zbudowałeś pełny pipeline OCR paragonów AI: zdjęcie → tekst → dane → arkusz. Dwa modele AI, pięć modułów Make.com, zero linii kodu. To właśnie jest automatyzacja bez kodowania w praktyce — nie teoria, nie marketing, tylko działający scenariusz.

Mistral OCR to wyspecjalizowany model do odczytu dokumentów — rozumie układ paragonu, tabele, różne fonty kasowe. OpenAI zajmuje się interpretacją i standaryzacją. Podział ról między modele to dobra praktyka przy budowaniu automatyzacji AI. Więcej o tym jak modele AI działają jako agenty: agenci AI — co to jest i jak mogą pracować za Ciebie.

Ile to kosztuje? Jeden paragon to kilka groszy (Mistral OCR + kilka tokenów OpenAI). Make.com darmowy plan (1000 operacji/mies.) wystarczy przy kilkudziesięciu paragonach.

Obsługa błędów — Żaden paragon nie zginie po cichu

Warto dodać error handler do modułu Mistral OCR lub OpenAI — na wypadek gdyby zdjęcie było nieczytelne albo model zwrócił pusty wynik.

Kliknij prawym na moduł → Add error handler, a następnie podłącz Gmail → Send an email z informacją o błędzie. Od tej chwili każdy nieudany paragon trafi do Twojej skrzynki zamiast przepaść.

Źródło: zrzut ekranu z panelu Make.com — opracowanie własne Prawy klik na module → "Add error handler" — następnie podłącz Gmail jako gałąź obsługi błędów

---

Najczęstsze pytania

Czy Mistral OCR działa z polskimi paragonami? Tak — Mistral OCR radzi sobie z polskim tekstem, różnymi fontami kasowymi i układem paragonów z popularnych sieci (Biedronka, Lidl, Stokrotka). Jakość odczytu zależy od jakości zdjęcia — ostre, proste, bez cieni.

Dlaczego dwa modele AI — Mistral i OpenAI — zamiast jednego? Mistral OCR to wyspecjalizowany model do konwersji obrazu na tekst — robi to lepiej niż modele ogólne. OpenAI dostaje już czysty tekst i wyciąga z niego strukturę JSON. Podział zadań daje lepsze wyniki i niższy koszt niż jeden model robiący wszystko.

Co jeśli OpenAI nie zwróci poprawnych danych? Kliknij prawym na moduł OpenAI i dodaj error handler. Podłącz do niego moduł Gmail lub Email — wyślij sobie powiadomienie z informacją, który paragon się nie przetworzył. Dzięki temu żaden paragon nie zginie po cichu.

Czy można używać innych modeli zamiast OpenAI do mapowania danych? Tak — możesz użyć Claude (Anthropic) lub Gemini. Claude szczególnie dobrze trzyma się instrukcji "zwróć tylko JSON" bez zbędnych wyjaśnień. W Make.com dodajesz wtedy moduł HTTP z Anthropic API zamiast modułu OpenAI.

Ile operacji Make.com zużywa jeden paragon? Jeden paragon to 5 operacji (jeden na moduł). Darmowy plan (1000 operacji/mies.) obsłuży ok. 200 paragonów miesięcznie. Plan Core za ~32 zł/mies. daje 10 000 operacji — wystarczy na intensywne użycie.