PDF à Markdown
Usu commerciale OK
380+ mudelli
Nessuna filigrana
Nudda iscrizioni necessaria
Modellu:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Drop a PDF - AI converts it into clean GitHub-flavored Markdown with headings, paragraphs, lists, tables, and code blocks all preserved. Powered by IBM Granite-Docling-258M (Apache 2.0). Faster + smarter than plain text extraction.
Estrazione di Markdown cunsapevole di layout… ~ 5-10 sec / pagina
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Cunvertisce ogni PDF in Markdown pulitu cù u sapori di GitHub, cù intestazioni, tavule, liste è blocchi di codice preservati. Sviluppatu da IBM Granite-Docling. Liberu, illimitatu, senza iscrizzione.
Comu usari PDF à Markdown
1
Inserisci u vostru input
Scrivi un testu, carica un figghiu o discrivi chiddu ca vogghiu. Nudda cuntu necessariu.
2
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A nostra IA processa a vostra dumanda in uni pochi di seconde usannu i migliori mudelli open-source.
3
Scarica e cunnividi
Scarica, copia o sparte u vostru risultatu. Libru per usu persunale è cummerciale.
Usa stu strumentu via API
Automate stu strumentu da u vostru propiu codice. OpenAI-compatible REST endpoint, Bearer-token auth, no extra SDK richiestu. Token costi currisponde à l'interfaccia web.
curl -X POST https://api.free.ai/v1/chat/ \
-H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "qwen7b", "messages": [{"role": "user", "content": "Use the PDF à Markdown tool on: ..."}]}'Strumenti AI gratuiti correlati
PDF à Markdown — FAQ
Drop in qualsiasi PDF è l'AI u converte in Markdown pulitu à u gustu di GitHub - i titoli restanu titoli, e tavule restanu tavule, e liste restanu liste, i blocchi di codice restanu blocchi di codice. Va assai oltre l'estrazione di testu semplice; a gerarchia strutturale di u documentu hè preservata in modu da pudè lascià a produzzione dritta in un situ di documenti, una pipeline LLM RAG o un indice di ricerca.
IBM Granite-Docling-258M (Apache 2.0). Tiny vision-to-sequence model fine-tuned for layout-aware document conversion — beats pdftotext + much faster + smarter than running a generic vision-language model on each page.
Adobe Export to Word preserva u layout ma produce.docx + costa ~ $ 15 / mo. Docling preserva a struttura SEMANTICA (livelli di intesu, liste cum'è liste, tavule cum'è tavule Markdown) è esce un formatu LLMs è strumenti di sviluppu ponu entrambi cunsumà nativamente.
LlamaParse è unstrutturatu anu entrambi livelli gratuiti ma pagine di cap / mese è richiedenu una chiave API. Docling-258M corre localmente nantu à a nostra GPU + hè Apache 2.0 pienamente auto-ospitatu, senza misurazione per pagina, senza iscrizione di chiave. A qualità hè competitiva cù LlamaParse in documenti standard.
Sì — li tavulini sunnu ritruvati comu tavulini Markdown. Li tavulini cumplessi multi-colonna/nidicati sunnu appiattiti cchiù aggressivamenti (una limitazioni di Markdown, non a colpa di u mudellu). Pi na fedeltà perfetta di tavulini, supportemu puru `format=html` via l'API ca priserva rowspan/colspan.
Granite-Docling face u passu OCR - funziona in PDF nati-digitali E scannati uguali. Scannatu à DPI più bassu (<150) perde una certa precisione di testu; riscanna à 200 + DPI per i migliori risultati.
A magghiu parti di l'equazzioni LaTeX sò in linea '$...$' Markdown math. Pi' li documenti di ricerca cu matimàtica pesanti, offrimu puru lu strumentu academic-paper-extract (Nougat) ca è spicificamenti sintonizatu pi l'equazzioni e li citazioni.
Circa 5-10 secondi per pagina in u nostru H200. Un rapportu di pagina 30 hè ~ 3-5 minuti. Un mudellu minusculu significa chì i lotti di PDFs picculi sò essenzialmente liberi in u pool quotidianu.
200 gettoni per pagina, cù un pavimentu di 500 gettoni. Un cuntrattu di 5 pagine = 1,000 gettoni. Un rapportu di 30 pagine = 6,000 gettoni. U pool gratuitu di 5K copre l'usu più tipica.
PDF — supportatu nati-diggitali + scannatu. Carica massimu 50 MB. Altri formati di documenti (DOCX, EPUB, HTML, ecc.) sò in via di sviluppu; per avà, prima di caricare è cunvertisce cù u strumentu di cunversione pdf.
Elaboratu immediatamenti, l'esciuta Markdown hè mantinuta (24h anonimu / 7d pagatu scadenza di cunnizzioni-link), u PDF di sorgenti hè eliminatu immediatamente dopu l'estrazione. Mai usatu per l'addestramentu. /privacy/ per a pulitica completa.
Sì — POST un multipart `file` à /v1/documentu/pdf-to-markdown/. Ritorna {markdown_url, pagine, preview, tokens, share_url}. Bearer auth (sk-free-…) dà 10K tokens gratuiti / mese. /api/ hà l'esempiu curl.
Comu valutate stu strumentu?