Eliška Navrátilová
Text (the model got exactly this text)
Tiket #96899 · Reklamace Zákazník: Eliška Navrátilová E-mail: eliska.navratilova@mail.example Telefon: +420 656 108 432 Zákazník hlásí, že mu zboží z objednávky OBJ-2026-47053 dorazilo poškozené a žádá výměnu. Tiket převzal(a): Stanislava Ševčíková. Kopie odeslána na office@dostal-k.s.example.
Verdict
Cheapest without an error: Mistral Small 4 at $0.08 per 1,000 documents.
- Claude Sonnet 5 is also error-free but 44.9× more expensive.
Prompt given to every model
Najděte v textu níže všechny osobní údaje fyzických osob (pro anonymizaci) a vraťte pouze JSON s těmito klíči, každý jako seznam řetězců (prázdný seznam, když žádný není): person_names celá jména osob, každou osobu jednou, jak jsou v textu email_addresses e-mailové adresy osob phone_numbers telefonní čísla osob, jak jsou v textu postal_addresses adresy bydliště nebo doručení osob, jak jsou v textu (ulice, obec, PSČ) birth_dates data narození (YYYY-MM-DD) national_ids národní identifikační čísla (např. rodné číslo, SSN) bank_accounts čísla bankovních účtů osob, jak jsou v textu Pravidla: - Jen údaje fyzických osob. Názvy firem, IČO, DIČ a jiná čísla firem, obecné firemní adresy jako info@ nebo support@, čísla objednávek a tiketů nejsou osobní údaje: vynechte je. - Data, která nejsou datem narození (porady, dodání, nástup), nejsou osobní údaje. - Hodnoty nevymýšlejte ani nedoplňujte; opište je z textu.
How we score
Exact match per field after normalising dates, amounts and whitespace. Missing diacritics count as an error. Cost is the real token spend of this run, converted at the rate shown in the footer.
What each model extracted
| Field | Correct value | Mistral Small 47 / 7 fields | Gemma 4 31B7 / 7 fields | GPT-6 Luna7 / 7 fields | Qwen3.8 Flash7 / 7 fields | DeepSeek V4.1 Flash7 / 7 fields | Gemini 3.5 Flash Lite7 / 7 fields | Mistral Medium 3.57 / 7 fields | GPT-6 Sol7 / 7 fields | Gemini 3.8 Flash7 / 7 fields | Claude Sonnet 57 / 7 fields |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Names | Eliška Navrátilová; Stanislava Ševčíková | Eliška Navrátilová; Stanislava Ševčíková (correct) | Eliška Navrátilová; Stanislava Ševčíková (correct) | Eliška Navrátilová; Stanislava Ševčíková (correct) | Eliška Navrátilová; Stanislava Ševčíková (correct) | Eliška Navrátilová; Stanislava Ševčíková (correct) | Eliška Navrátilová; Stanislava Ševčíková (correct) | Eliška Navrátilová; Stanislava Ševčíková (correct) | Eliška Navrátilová; Stanislava Ševčíková (correct) | Eliška Navrátilová; Stanislava Ševčíková (correct) | Eliška Navrátilová; Stanislava Ševčíková (correct) |
| Email addresses | eliska.navratilova@mail.example | eliska.navratilova@mail.example (correct) | eliska.navratilova@mail.example (correct) | eliska.navratilova@mail.example (correct) | eliska.navratilova@mail.example (correct) | eliska.navratilova@mail.example (correct) | eliska.navratilova@mail.example (correct) | eliska.navratilova@mail.example (correct) | eliska.navratilova@mail.example (correct) | eliska.navratilova@mail.example (correct) | eliska.navratilova@mail.example (correct) |
| Phone numbers | +420 656 108 432 | +420 656 108 432 (correct) | +420 656 108 432 (correct) | +420 656 108 432 (correct) | +420 656 108 432 (correct) | +420 656 108 432 (correct) | +420 656 108 432 (correct) | +420 656 108 432 (correct) | +420 656 108 432 (correct) | +420 656 108 432 (correct) | +420 656 108 432 (correct) |
| Addresses | — | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) |
| Dates of birth | — | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) |
| National IDs | — | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) |
| Bank accounts | — | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) | — (correct) |
| Tokens | input / output | 454 / 84 | 461 / 123 | 559 / 132 | 761 / 383 | 726 / 325 | 449 / 122 | 454 / 87 | 559 / 72 | 449 / 415 | 1,189 / 113 |
| of which hidden reasoning | billed as output | 0 | 0 | 58 | 266 | 245 | 0 | 0 | 0 | 293 | 0 |
| of which from cache | input billed at a discount | 299 | 316 | 0 | 512 | 476 | 0 | 267 | 0 | 0 | 0 |
| Cost of this document | this run | $0.0001 | $0.0001 | $0.0001 | $0.0002 | $0.0003 | $0.0004 | $0.0013 | $0.0018 | $0.0019 | $0.0035 |
| Per 1,000 documents | for the same kind of document | $0.08 | $0.11 | $0.12 | $0.23 | $0.27 | $0.44 | $1.33 | $1.84 | $1.89 | $3.51 |
| Latency | this run | 0.9 s | 1.7 s | 1.9 s | 8.3 s | 3.8 s | 0.7 s | 0.8 s | 1.9 s | 1.8 s | 2.4 s |