ModelVerdict

Gertraud Lachmann

GermanText7 fields

Document de-p0023 · layout minutes · 7 fields · public part of the dataset · Same invoice in English (US) → · Report an error in this example

Text (the model got exactly this text)

Besprechungsprotokoll vom 05.08.2026

Anwesend: Gertraud Lachmann, Nelly Weihmann
Für den Lieferanten: Klapp, Amtsgericht Köln, HRB 58396, USt-IdNr.: DE255183654

1. Das Budget für das nächste Quartal wurde ohne Einwände genehmigt.
2. Gertraud Lachmann erstellt bis zur nächsten Besprechung einen Angebotsvergleich.
   Bei Rückfragen erreichbar unter +49 152 19093196.
3. Nelly Weihmann prüft die Liefertermine.
Protokoll auch versendet an support@klapp.example.

Verdict

Cheapest without an error: Gemma 4 31B at $0.10 per 1,000 documents.

  • Claude Sonnet 5 is also error-free but 50.6× more expensive.

Prompt given to every model

Finden Sie im Text unten alle personenbezogenen Daten natürlicher Personen (zur Anonymisierung) und geben Sie nur JSON
mit diesen Schlüsseln zurück, jeweils als Liste von Zeichenketten (eine leere Liste, wenn es keine gibt):

person_names       vollständige Namen von Personen, jede Person einmal, wie im Text geschrieben
email_addresses    E-Mail-Adressen von Personen
phone_numbers      Telefonnummern von Personen, wie im Text geschrieben
postal_addresses   Wohn- oder Lieferadressen von Personen, wie im Text geschrieben (Straße, Ort, PLZ)
birth_dates        Geburtsdaten (YYYY-MM-DD)
national_ids       nationale Identifikationsnummern (z. B. Steuer-ID, Sozialversicherungsnummer)
bank_accounts      Bankkontonummern (IBAN) von Personen, wie im Text geschrieben

Regeln:
- Nur Daten natürlicher Personen. Firmennamen, Handelsregisternummern, USt-IdNr. und andere Nummern von
  Firmen, allgemeine Firmenadressen wie info@ oder support@, Bestell- und Ticketnummern sind keine
  personenbezogenen Daten: lassen Sie sie weg.
- Daten, die kein Geburtsdatum sind (Besprechungen, Lieferungen, Eintritt), sind keine personenbezogenen Daten.
- Erfinden oder ergänzen Sie keine Werte; übernehmen Sie sie aus dem Text.

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

FieldCorrect valueGemma 4 31B7 / 7 fieldsGPT-6 Luna7 / 7 fieldsDeepSeek V4.1 Flash7 / 7 fieldsQwen3.8 Flash7 / 7 fieldsGemini 3.5 Flash Lite7 / 7 fieldsMistral Medium 3.57 / 7 fieldsGPT-6 Sol7 / 7 fieldsGemini 3.8 Flash7 / 7 fieldsClaude Sonnet 57 / 7 fields
NamesGertraud Lachmann; Nelly WeihmannGertraud Lachmann; Nelly Weihmann (correct)Gertraud Lachmann; Nelly Weihmann (correct)Gertraud Lachmann; Nelly Weihmann (correct)Gertraud Lachmann; Nelly Weihmann (correct)Gertraud Lachmann; Nelly Weihmann (correct)Gertraud Lachmann; Nelly Weihmann (correct)Gertraud Lachmann; Nelly Weihmann (correct)Gertraud Lachmann; Nelly Weihmann (correct)Gertraud Lachmann; Nelly Weihmann (correct)
Email addresses—— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)
Phone numbers+49 152 19093196+49 152 19093196 (correct)+49 152 19093196 (correct)+49 152 19093196 (correct)+49 152 19093196 (correct)+49 152 19093196 (correct)+49 152 19093196 (correct)+49 152 19093196 (correct)+49 152 19093196 (correct)+49 152 19093196 (correct)
Addresses—— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)
Dates of birth—— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)
National IDs—— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)
Bank accounts—— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)— (correct)
Tokensinput / output482 / 73556 / 99739 / 174773 / 503470 / 101472 / 75556 / 86470 / 5611,395 / 210
of which hidden reasoningbilled as output0401094050027460113
of which from cacheinput billed at a discount317046651200000
Cost of this documentthis run$0.0001$0.0001$0.0002$0.0003$0.0004$0.0013$0.0020$0.0025$0.0049
Per 1,000 documentsfor the same kind of document$0.10$0.11$0.18$0.28$0.39$1.27$1.97$2.46$4.89
Latencythis run1.4 s1.9 s4.2 s11.5 s0.8 s0.8 s2.7 s2.7 s4.3 s