Paperless AI
im Test.

Wer Paperless-ngx betreibt, kennt die Tipparbeit nach jedem Scan, denn Absender, Dokumententyp und Tags will das System bestätigt bekommen. Diese Lücke hat Paperless AI seit Ende 2024 geschlossen, über 5.000 Sterne auf GitHub zeigen den Bedarf. Seit dem 31.03.2026 steht in der Projektbeschreibung auf GitHub allerdings der Hinweis des Entwicklers, dass er das Repository derzeit nicht pflegt und wegen der eigenen KI-Funktionen in Paperless-ngx offen lässt, ob er die Arbeit wieder aufnimmt.

Wichtigste Funktionen

• Automatische Klassifizierung: Sobald ein Dokument in Paperless-ngx eingeht, liest Paperless AI den Text und setzt Titel, Tags, Dokumententyp und Korrespondent. Über Regeln legst du fest, welche Dokumente überhaupt durch die KI laufen und welche du von Hand behalten willst.
• Chat über das Archiv: Eine Frage wie “Wann wurde der Mietvertrag unterschrieben?” beantwortet Paperless AI aus den eingelesenen Dokumenten und nennt dazu die Fundstellen. Die Suche arbeitet semantisch und findet deshalb auch Dokumente, in denen das gesuchte Wort selbst gar nicht steht.
• Vier Wege zum Modell: Der Einrichtungsassistent kennt OpenAI, Azure OpenAI, Ollama und einen frei konfigurierbaren Endpunkt. Über den freien Endpunkt hängst du jeden Dienst mit OpenAI-kompatibler Schnittstelle an, von DeepSeek und Gemini bis zu einem eigenen vLLM- oder LiteLLM-Server im Firmennetz.
• Einbettungen auf dem eigenen Server: Für die semantische Suche zerlegt ein mitgeliefertes Modell die Dokumente auf eurer eigenen Hardware in Zahlenreihen, die inhaltliche Ähnlichkeit messbar machen. Nach außen geht erst die Frage selbst samt der gefundenen Textstellen, und zwar an das eingestellte Sprachmodell.
• Einzelne Dokumente gezielt prüfen: Über die Adresse /manual schickst du ein bestimmtes Dokument durch die Klassifizierung, statt auf den nächsten automatischen Durchlauf zu warten. Bei sensiblen Unterlagen siehst du so vorher, was an das Modell geht.
• Modellauswahl auf dem Stand von 2025: Der Assistent führt für OpenAI nur GPT-3.5 Turbo, GPT-4o, o3-mini und GPT-4o-mini auf. Neuere Modelle trägst du über den frei konfigurierbaren Endpunkt selbst ein.

Preise und Tarife

Paperless AI kostet nichts, die MIT-Lizenz erlaubt auch den kommerziellen Einsatz. Kosten entstehen für das Sprachmodell dahinter. Läuft es auf einem eigenen Server im Unternehmen, bleiben Strom und Hardware die einzigen Posten; die Voreinstellung für den lokalen Weg zeigt auf das kleine Modell llama3.2.

Trägst du stattdessen OpenAI, Azure oder einen anderen Dienst ein, zahlst du je Dokument nach Tokenpreis, und weil der Standarddurchlauf alle 30 Minuten neue Dokumente von selbst abholt, wird jede Ablage zu einer kostenpflichtigen Anfrage. Die Tokenpreise der Modellanbieter sind Nettobeträge, auf der Rechnung an ein deutsches Unternehmen kommt die Umsatzsteuer noch dazu.

Für wen ist Paperless AI geeignet?

• Betreiber einer Paperless-ngx-Installation der 2er-Reihe: Wer den Sprung auf Version 3.0 nicht kurzfristig machen will, rüstet die KI-Klassifizierung mit der Erweiterung nach, ohne am Archiv selbst etwas zu ändern.
• Selbstständige und kleine Unternehmen mit eigenem Modellserver: Steht der Server schon, hängst du Paperless AI ohne laufende Kosten daran und sparst dir das Tippen bei Rechnungen, Lieferscheinen und Belegen.
• Technisch versierte Betreiber, die den Stillstand einkalkulieren: Der Quelltext liegt unter MIT vor, Fehler muss aber jeder selbst beheben oder aus einer der gepflegten Abspaltungen holen. Für eine Behörde oder eine Kanzlei mit Wartungsanspruch ist das die falsche Grundlage.

DSGVO und Datenschutz

Paperless AI selbst läuft auf eurer eigenen Hardware. Es gibt weder eine Cloud des Herstellers noch eine Registrierung, und im Quelltext steht kein Aufruf an einen Analyse- oder Telemetriedienst. Der Unterschied zu Paperless-ngx liegt in der Modellanbindung, denn ohne ein Sprachmodell klassifiziert Paperless AI kein einziges Dokument.

Ab Werk zeigt diese Anbindung auf OpenAI. Der Quelltext setzt den Anbieter an 4 Stellen auf openai, sofern nichts anderes eingetragen ist, und im Assistenten steht “OpenAI (ChatGPT)” an erster Stelle und vorausgewählt. Die Installationsanleitung im Wiki übergibt keine Anbieter-Variable, dieser Standardwert greift also bei jeder Installation nach Anleitung.

Die mitgelieferte Beispieldatei .env.example trägt dagegen api.deepseek.com samt Modell deepseek-chat ein, also einen Anbieter aus China. Ob ein gewählter Anbieter die übermittelten Inhalte für das Training seiner Modelle verwendet, steht in dessen Bedingungen und liegt außerhalb der Kontrolle von Paperless AI.

Der rein lokale Betrieb ist vollständig umgesetzt, mit Ollama, vLLM, LiteLLM und FastChat als möglichen Zielen, und die Einbettungen für die Suche rechnet Paperless AI ohnehin auf eurer eigenen Hardware. Im Assistenten ist er allerdings eine von 4 Auswahlmöglichkeiten und nirgends als der empfohlene ausgewiesen.

Deshalb steht der Eintrag hier ohne das grüne Abzeichen, denn die Voreinstellung schickt Dokumenteninhalte an einen US-Anbieter. Wählst du im Assistenten Ollama und ein Modell auf eurer eigenen Hardware, läuft die gesamte Verarbeitung dort. Für Steuerbelege, Verträge und Personalakten empfehlen wir diesen Aufbau.

Alternativen zu Paperless AI

• Paperless-ngx: Seit Version 3.0 vom 22.07.2026 hat die Basis-Plattform eine eigene KI-Klassifizierung samt Dokumenten-Chat eingebaut, wahlweise über Ollama oder einen OpenAI-kompatiblen Dienst. Die Funktion ist ab Werk abgeschaltet, die Variable PAPERLESS_AI_ENABLED schaltet sie ein. Für neue Installationen ist das der Weg, der ohne zweiten Container auskommt.
• paperless-gpt: Die quelloffene Erweiterung verfolgt denselben Zweck und erkennt Text zusätzlich über Bildmodelle, also auch auf schlecht gescannten Vorlagen. Das Projekt wird gepflegt, der letzte Commit stammt vom 03.08.2026, und es hat über 2.000 Sterne auf GitHub.
• AnythingLLM: Bringt einen eigenen Dokumentenspeicher samt Chat mit und arbeitet unabhängig von Paperless-ngx. Das passt, wenn das Befragen der Dokumente wichtiger ist als die automatische Ablage.