You can find the full code example in the GitHub repository.

In this article, we will explore how to perform OCR (Optical Character Recognition) on images using a vision-capable LLM, the OpenAI Python library, and OVHcloud AI Endpoints.

Introduction to OCR with Vision Models

Optical Character Recognition has been around for decades, but traditional OCR engines often struggle with complex layouts, handwritten text, or noisy images. Vision-capable Large Language Models bring a new approach: instead of relying on specialized OCR pipelines, you can simply send an image to a model that understands both visual and textual content.

In this example, we use the OpenAI Python library to create a simple OCR script powered by a vision model hosted on OVHcloud AI Endpoints.

The whole application is a single Python file:  no complex setup, just pip install openai and you’re ready to go.

Setting up the Environment Variables

Before running the script, you need to set the following environment variables:

export OVH_AI_ENDPOINTS_ACCESS_TOKEN="your-access-token"
export OVH_AI_ENDPOINTS_MODEL_URL="https://your-model-url"
export OVH_AI_ENDPOINTS_VLLM_MODEL="your-vision-model-name"

You can find how to create your access token, model URL, and model name in the AI Endpoints catalog. Make sure to choose a vision-capable model from the AI Endpoints catalog.

Installing Dependencies

The only dependency is the OpenAI Python library:

pip install openai

Define the System Prompt

The first step is to define a system prompt that describes what our OCR service does. This prompt tells the model how to behave:

SYSTEM_PROMPT = """You are an expert OCR engine.
Extract every piece of text visible in the provided image.
Preserve the original layout as faithfully as possible (line breaks, columns, tables).
Do NOT interpret, summarise, or translate the content.
Use markdown formatting to represent the layout (e.g. tables, lists).
If the image contains no text, reply with: "No text found."
"""

We tell it to behave as an expert OCR engine, to preserve the original layout, and to use markdown formatting for structured content like tables or lists.

Load the Image

Before sending the image to the model, we need to encode it as a base64 string. Here is a simple helper function that reads a local PNG file and returns a base64-encoded string:

import base64
from pathlib import Path

def load_image_as_base64(path: Path) -> str:
    """Load a local image and encode it as base64."""
    with open(path, "rb") as f:
        return base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

The base64-encoded data is what gets sent to the vision model as part of the prompt.

Extract Text from the Image

The extract_text function sends the image to the vision model and returns the extracted text:

def extract_text(client: OpenAI, image_base64: str, model: str) -> str:
    """Extract text from an image using the vision model."""
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        temperature=0.0,
        messages=[
            {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "image_url",
                        "image_url": {
                            "url": f"data:image/png;base64,{image_base64}"
                        }
                    }
                ]
            }
        ]
    )
    return response.choices[0].message.content

The image is passed as a data URL inside the image_url field, following the OpenAI Vision API format. The temperature is set to 0.0 because we want deterministic, faithful text extraction and not creative output.

Configure the Client

This example uses a vision-capable model hosted on OVHcloud AI Endpoints. Since AI Endpoints exposes an OpenAI-compatible API, we use the OpenAI client and just point it to the OVHcloud endpoint:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("OVH_AI_ENDPOINTS_ACCESS_TOKEN"),
    base_url=os.getenv("OVH_AI_ENDPOINTS_MODEL_URL"),
)

model_name = os.getenv("OVH_AI_ENDPOINTS_VLLM_MODEL")

A few things to note:

• The API key, base URL, and model name are read from environment variables.
• The OpenAI library is compatible with any OpenAI compatible API, making it perfect for use with AI Endpoints.

Assemble and Run

With the client configured, extracting text from an image is straightforward:

image_base64 = load_image_as_base64(Path("./doc.png"))
result = extract_text(client, image_base64, model_name)
print(result)

And that’s it!

Here is the image used for this example:

And the result:

$ python ocr_demo.py
📄 Loading image: doc.png
🔍 Running OCR with Qwen2.5-VL-72B-Instruct via OVHcloud AI Endpoints...

📝 Extracted text 📝
Every month, the OVHcloud Developer Advocate team creates content, shares knowledge, and connects with the tech community. Here’s a look at what we did in March 2026. 🚀

🎙️ “Tranches de Tech” – Our monthly podcast

A new episode of our French-language podcast Tranches de Tech🥑 just dropped!

🎧 Episode 102: Tranches de Tech #26 – Architecte, c’est une bonne situation ça ?

This month we sat down with Alexandre Touret, Architect at Worldline to discuss the evolving role of software architects and the growing impact of AI on development practices. From Spotify’s claim that their devs no longer code, to agentic tools like OpenClaw and Claude Code reshaping workflows. We also cover ANSSI’s revised open-source policy, IBM tripling junior hires, and the critical responsibility of mentoring the next generation of developers in an AI-driven world.

📺 Live on Twitch

We streamed live on Twitch this month! Here’s what we covered:

🎥 Rémy Vandepoel discussed with Hugo Allabert and François Loiseau about our Public VCFaaS. Catch the replay on YouTube ▶️.

🎤 Conference Talks

The team hit the road (and the stage) at several conferences this month:

🇳🇱 KubeCon Amsterdam – Amsterdam, Netherlands 🇳🇱

Aurélie Vache gave a talk: The Ultimate Kubernetes Challenge: An Interactive Trivia Game

Conclusion

In this article, we have seen how to use a vision-capable LLM to perform OCR on images using the OpenAI Python library and OVHcloud AI Endpoints. The OpenAI library makes it very easy to send images to a vision model and extract text, and Python allows us to run the whole thing as a simple script.

You have a dedicated Discord channel (#ai-endpoints) on our Discord server (https://discord.gg/ovhcloud), see you there!

Since autumn 2025, the global memory market has been going through a major disruption. Although barely noticeable to end users, these developments are radically changing the cost of computer hardware and, as a direct result, the cost of the cloud.

This article will decipher this structural crisis, its real-life impacts, and the strategic choices that OVHcloud is implementing to mitigate its effects.

An industrial shift towards GPUs

Globally, the three major memory manufacturers have redirected a significant portion of their production capacity to meet the massive demand for GPUs, particularly for AI-related and high-bandwidth computing applications.

This reallocation took place without a corresponding reduction in the historical demand for RAM and storage, generating pressure on several market segments simultaneously.

The consequences of this were immediate and noticeable:

• pressure on supply, with reduced stock and extended lead times
• continuous rise in RAM and disk prices since September 2025
• long-term market instability, which is not expected to find a new balance until late 2026

A sustained inflation of memory components

Even after the market stabilises, prices are not expected to return to their historical levels before 2028, the amount of time needed for new production capacities to become truly operational.

This development profoundly disrupts the economic fundamentals of computer hardware, both for on-premises infrastructures and for the cloud. Depending on configurations, the prices related to RAM and storage could increase by 15% to 300% compared to 2025 prices, depending on the volumes of memory and disk capacity deployed.

This change of scale is both abrupt and unprecedented, with no recent equivalent in the global market.

A market under pressure, even with higher prices

Paradoxically, the rise in prices is not enough to secure the availability of components. Currently, to guarantee the delivery of their desired volume of RAM or disks, cloud providers need to order up to 12 months in advance, without being told the final price at the time of purchase.

In practice, prices are only communicated one to two months after delivery, depending on the changes in supply and demand during the quarter in question. This uncertainty places unprecedented pressure on industry players and cloud providers, simultaneously affecting production and distribution.

Towards a new global balance of demand

This situation will inevitably have repercussions on the volumes ordered. Some customers will find the prices too high and limit their investments, while others, lacking alternatives, will continue to place orders regardless.

This interplay of opposing forces should lead to a new global balance, but at a significantly higher price point. Current projections anticipate a 250% to 300% increase in the price of RAM by the end of 2026, compared to September 2025.

Our strategy to soften the blow

In light of this reality, OVHcloud has chosen not to automatically pass on the entire price increase of components to its customers.

For the cloud deployed between 2026 and 2028 (including Public Cloud, Private Cloud, and Bare Metal), the average price increase will be limited – between 9% and 11% – despite significantly higher RAM and disk costs.

To offset this gap, a moderate increase of 2% to 6% is planned for solutions deployed before 2025, depending on the age of the equipment, as well as a change in IPv4 pricing. The latter should not have a significant impact on our customers’ budgets, as the cost of IP addresses is a small share compared to other resources in a cloud project.

Our objective is clear: to maintain pricing consistency across the entire range from 2021 to 2028, and to prepare for a gradual return to normal in 2029.

Continuous investments and developing solutions

Beyond pricing adjustments, this period will be characterised by sustained investments in our solutions and in the customer experience.

Despite the strong pressure from rising component costs, we are continuing to develop our services to provide more value to our customers.

In practical terms, this will result in:

• a gradual strengthening of support mechanisms
• an increase in resources included in certain ranges
• a modernization of our computing and storage infrastructures

These initiatives demonstrate our commitment to not reduce this period to merely a consequence of cost increases, but to maintain a dynamic of improving our services, even in a constrained economic context.

Time frame and implementation procedures

Our clients have already received emails detailing the precise impacts on their services. The new prices will come into effect on 1 April 2026.

Until that date, it is possible to renew services at the current rates for a duration of up to 2 years. In all cases, the new prices will only apply at the end of the current contractual period.

A time of uncertainty and a strategic advantage

We are going through an exceptionally unpredictable period, where market visibility rarely lasts longer than one to two weeks. There remains hope that prices will stabilize on a long-term basis from 2026, so that we can avoid further unfavorable announcements.
In this tense context, having a global supply chain and two internal production facilities is a major strategic advantage. This allows us to continue receiving components and producing servers, while the memory shortage affects a large part of the market.

Our Prices

You will find below our new pricing:
– Public Cloud: Prices below are displayed on an hourly basis and with Linux OS. Please, find on our Prices web page our monthly-consumed virtual machine instances (b2, c2, r2) and Savings Plan options (b3, c3, r3) as well as prices with Windows licences.
– All our VPS, Floating IPs, and Additional IP pricing.
– Bare Metal: The displayed prices correspond to a 1-month commitment; additional discounts apply for 12- or 24-month prepayments. The prices for options are for new orders only. The renewal of options, which has been communicated by email to our customers, will be limited to +10% for disk options and +15% for RAM options.

For existing subscriptions renewed before April 1st, you can secure your current pricing for the full duration of the commitment you choose, effective from your renewal date.

Please note that the following product categories are not affected by our pricing evolution:
– Public Cloud – Compute : Cloud GPUs and Metal Instances
– Public Cloud – Container : Managed Kubernetes, Managed Registries & Managed Rancher
– Public Cloud – Network : Load Balancer, Gateway. Public and Private network traffic remains included.
– Public Cloud – Storage : Object Storage, Block Storage.
– Public Cloud – Analytics : Data Platform
– Public Cloud – AI & Machine Learning : AI Solutions (AI Notebook, AI Training, AI Deploy) and AI Endpoints
– Public Cloud – Quantum : Emulators & QPUs
– Bare Metal : Kimsufi et SoYouStart ranges
– Bare Metal : All storage (Veeam Enterprise plus, HYCU, Back-up Agent, NAS-HA, Cloud Disk Array)
– Private Cloud : All VMware offers, all storage offers (Veeam Enterprise plus, HYCU, Back-up Agent)

Un basculement industriel vers les GPU

À l’échelle mondiale, les trois grands fabricants de mémoire ont réorienté une part importante de leurs capacités de production pour répondre à la demande massive en GPU, en particulier pour les usages liés à l’IA et au calcul haute performance.

Cette réallocation s’est effectuée sans réduction équivalente de la demande historique en mémoire vive et en stockage, générant une pression simultanée sur plusieurs segments du marché.

Les conséquences sont immédiates et visibles :

• tension sur l’offre, avec des stocks réduits et des délais d’approvisionnement allongés ;
• hausse continue des prix de la RAM et des disques depuis septembre 2025 ;
• instabilité durable du marché, qui ne devrait retrouver un nouvel équilibre qu’à l’horizon fin 2026.

Une inflation durable des composants mémoire

Même après la stabilisation du marché, les prix ne devraient pas retrouver leurs niveaux historiques avant 2028, le temps nécessaire pour que de nouvelles capacités de production soient réellement opérationnelles.

Cette évolution bouleverse profondément les fondamentaux économiques du matériel informatique, tant pour les infrastructures on-premise que pour le cloud. Selon les configurations, l’impact tarifaire lié à la RAM et au stockage pourrait atteindre +15 % à +300 % par rapport aux prix de 2025, en fonction des volumes de mémoire et de capacité disque déployés.

Ce changement d’échelle est à la fois brutal et inédit, sans équivalent récent sur le marché mondial.

Un marché sous tension même à prix élevé

Paradoxalement, la hausse des prix ne suffit pas à sécuriser la disponibilité des composants. Aujourd’hui, pour garantir la livraison de volumes de RAM ou de disques, il est nécessaire pour les fournisseurs de cloud de passer commande jusqu’à 12 mois à l’avance, sans connaître le prix final au moment de l’achat.

En pratique, les tarifs ne sont communiqués qu’un à deux mois après la livraison, selon l’évolution de l’offre et de la demande sur le trimestre concerné. Cette incertitude exerce une pression inédite sur les acteurs industriels et les fournisseurs de cloud, affectant simultanément la production et la distribution.

Vers un nouvel équilibre mondial de la demande

Cette situation aura inévitablement des répercussions sur les volumes commandés. Certains clients jugeront les prix trop élevés et limiteront leurs investissements, tandis que d’autres, faute d’alternative, continueront à passer commande malgré tout.

Ce jeu de forces opposées devrait conduire à un nouvel équilibre mondial, mais à un niveau de prix nettement supérieur. Les projections actuelles anticipent une augmentation de la RAM de +250 % à +300 % à la fin 2026, par rapport à septembre 2025.

Notre stratégie pour amortir le choc

Face à cette réalité, OVHcloud a choisi de ne pas répercuter automatiquement l’intégralité de la hausse des composants sur ses clients.

Pour le cloud déployé entre 2026 et 2028 — incluant le Public Cloud, le Private Cloud et le Bare Metal — l’augmentation moyenne des prix sera limitée, entre +9 % et +11 %, malgré des coûts de RAM et de disques nettement plus élevés.

Pour compenser cet écart, un ajustement modéré est prévu sur les offres déployées avant 2025, de +2 % à +6 %, en fonction de l’ancienneté du matériel, ainsi qu’une évolution des tarifs des IPv4. Cette dernière ne devrait pas avoir d’impact significatif sur le budget de nos clients, le coût des adresses IP représentant une part limitée par rapport aux autres ressources d’un projet cloud.

Notre objectif est clair : préserver une cohérence tarifaire sur l’ensemble des gammes 2021-2028 et préparer un retour progressif à la normale en 2029.

Investissements continus et évolution des offres

Au-delà des ajustements tarifaires, cette période se caractérise par des investissements soutenus dans nos offres et dans l’expérience client.

Malgré la forte pression liée à l’augmentation des coûts des composants, nous continuons à faire évoluer nos services afin d’apporter davantage de valeur à nos clients.

Concrètement, cela se traduit par :

• un renforcement progressif des dispositifs de support ;
• une augmentation des ressources incluses dans certaines gammes ;
• une modernisation de nos infrastructures de calcul et de stockage.

Ces initiatives témoignent de notre volonté de ne pas réduire cette phase à une simple répercussion des hausses de coûts, mais de maintenir une dynamique d’amélioration de nos services, même dans un contexte économique contraint.

Calendrier et modalités d’application

Nos clients ont déjà reçu des emails détaillant les impacts précis sur leurs services. Les nouveaux tarifs seront appliqués à compter du 1^er avril 2026.

Jusqu’à cette date, il est possible de renouveler les services aux tarifs actuels pour une durée pouvant aller jusqu’à 2 ans. Dans tous les cas, les nouveaux prix ne s’appliqueront qu’à l’issue de la période d’engagement en cours.

Une période d’incertitude et un avantage stratégique

Nous traversons une phase exceptionnellement imprévisible, où la visibilité sur les marchés dépasse rarement une à deux semaines. L’espoir demeure que les prix se stabilisent durablement dès 2026, afin d’éviter de nouvelles annonces défavorables.

Dans ce contexte tendu, disposer d’une chaîne d’approvisionnement mondiale et de deux usines de production internes constitue un avantage stratégique majeur. Cela nous permet de continuer à recevoir des composants et à produire des serveurs, là où la pénurie de mémoire touche une grande partie du marché.

Nos tarifs

Vous trouverez ci-dessous nos nouveaux tarifs :
– Public Cloud : les prix ci-dessous sont affichés à l’heure et avec OS Linux. Vous trouverez sur notre page Tarifs les prix des instances de machines virtuelle consommées au mois (b2, c2, r2) ou en Savings Plan (b3, c3, r3) ainsi que les tarifs avec licences Windows.
– Tous nos tarifs VPS, Floating IPs & IP additionnelles.
– Bare Metal : les prix affichés correspondent à un engagement d’un mois ; des remises supplémentaires sont appliquées en cas de prépaiement sur 12 ou 24 mois. Les prix des options sont ceux des nouvelles commandes uniquement. Le renouvellement d’options qui a été communiqué par email à nos clients sera quant à lui limité à +10% sur les options de disques, +15% sur les options de RAM.

Pour toutes les souscriptions existantes renouvelées avant le 1er avril, vous pouvez conserver votre tarif actuel pendant toute la durée d’engagement choisie, à compter de votre date de renouvellement.

Veuillez noter que les catégories de produits suivantes ne sont pas concernées par l’évolution de nos tarifs :
– Public Cloud – Compute : Cloud GPUs et Metal Instances
– Public Cloud – Container : Managed Kubernetes, Managed Registries & Managed Rancher
– Public Cloud – Network : Load Balancer, Gateway. Le trafic réseau Public et Privé reste inclus.
– Public Cloud – Storage : Object Storage, Block Storage.
– Public Cloud – Analytics : Data Platform
– Public Cloud – AI & Machine Learning : AI Solutions (AI Notebook, AI Training, AI Deploy) et AI Endpoints
– Public Cloud – Quantum : Emulators & QPUs
– Bare Metal – stockage : Veeam Enterprise Plus, HYCU, Back-up Agent, NAS-HA, Cloud Disk Array
– Bare Metal : Gammes Kimsufi et SoYouStart
– Private Cloud : offres VMware et offres de stockage (Veeam Enterprise plus, HYCU, Back-up Agent)