PDF ke Markdown
Penggunaan komersial OK
380+ model
Tidak ada tanda air
Tidak perlu sign-up
Model:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Jatuhkan PDF II mengubahnya menjadi bersih GitHub-flavored Markdown dengan judul, paragraf, daftar, tabel, dan blok kode semua diawetkan. Ditenagai oleh IBM Granite-Docling-258M (Apache 2.0). Lebih cepat + lebih cepat dari ekstraksi teks biasa.
Mengekstrak layout-aware Markdown... ~ 5-10 sec/page
Opsi tingkat lanjut
Hasil
Tokens berjalan rendah.
Dapatkan Lebih Banyak Token
❤️ Love this tool? Share it!
Tandai untuk mendapatkan link referral dan mendapatkan 25.000 token per teman.
Mau lagi?
Daftar gratis untuk 30K token/hari + 10K bonus
Daftar Bebas
Memproses permintaan Anda...
Ubah PDF apapun menjadi bersih GitHub-flavored Markdown dengan judul, tabel, daftar, dan blok kode diawetkan.
Cara Menggunakan PDF ke Markdown
1
Masukkan input Anda
Ketikkan teks, unggah berkas, atau jelaskan apa yang Anda inginkan. Tidak perlu akun.
2
Klik hasilkan
Al kami memproses permintaan Anda dalam hitungan detik menggunakan model open-source terbaik.
3
Unduh & bagi
Unduh, salin, atau bagikan hasilnya. Bebas untuk penggunaan pribadi dan komersial.
Gunakan perkakas ini melalui API
Otomatiskan alat ini dari kode anda sendiri. Titik akhir REST yang kompatibel dengan OpenAI, auth bearer-token, tidak ada tambahan SDK yang diperlukan. Biaya Token cocok dengan antarmuka 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 ke Markdown tool on: ..."}]}'Alat AI Bebas Terkait
PDF ke Markdown — FAQ
Jatuhkan di setiap PDF dan AI mengubahnya menjadi bersih GitHub-flavored Markdown É judul tetap kepala, tabel tetap tabel, daftar tetap daftar, blok kode tetap blok kode tetap blok. Pergi jauh melampaui ekstraksi teks polos; hirarki struktur dokumen diawetkan sehingga Anda dapat menjatuhkan keluaran langsung ke situs doc, LLM RAG pipeline, atau indeks pencarian.
IBM Granite-Docling-258M (Apache 2.0). Minion model visi-ke-sekuensi halus yang digunakan untuk konversi dokumen sadar-tata letak.-- mengalahkan pdftotext + lebih cepat + lebih cerdas daripada menjalankan model laguage visi umum di setiap halaman.
pdftotext adalah sebuah dump datar å paragraf dan tabel jatuh ke dalam dinding kata. Adobe Ekspor ke Word melestarikan tata letak tapi menghasilkan.docx + biaya ~$15/mo. Docling mempertahankan struktur SEMANTIC (ketinggian, daftar sebagai tabel, tabel Markdown) dan mengeluarkan format LLM dan alat-alatdev dapat mengkonsumsi secara natif.
LlamaParse dan tidak terstruktur keduanya memiliki tingkat bebas tetapi beberapa halaman cap/bulan dan membutuhkan kunci API. Docling-258M berjalan secara lokal pada GPU + kami sepenuhnya berhosted Apache 2.0, tidak ada per-halaman meteran, tidak ada penanda kunci. Kualitas kompetitif dengan LlamaPORSE pada dokumen standar.
Ya, tabel-tabel pipa Markdown yang tepat kompleks multi-column / nested yang diratakan lebih agresif (keterbatasan Markdown fundamental, bukan kesalahan model). Untuk kesetiaan tabel yang sempurna, kami juga mendukung ▪format=html:// melalui API yang mempertahankan barisspan/colspan.
Granite-Docling melakukan langkah OCR sendiri...
Kebanyakan persamaan LaTeX-rendered datang melalui sebagai inline $... $ Markdown matematika $ untuk makalah penelitian dengan matematika berat, kami juga menawarkan perangkat akademik-kertas-ekstract (Nougat) yang khusus disetel untuk persamaan dan kutipan.
Sekitar 5-10 detik per halaman pada H200 kami laporan 30 halaman adalah ~3-5 menit model kecil berarti batch PDF kecil pada dasarnya gratis di kolam renang harian.
200 token per halaman, dengan lantai 500-token kontrak 5 halaman = 1.000 token. laporan 30 halaman = 6.000 token.
PDF + scan asli keduanya didukung. Max 50 MB upload. Format dokumen lainnya (DOCX, EPUB, HTML, dsb.) berada di peta jalan; karena sekarang upload-dan-convert dengan perangkat pdf-conversion terlebih dahulu.
Diproses segera, keluaran Markdown disimpan (24h anonim / 7d membayar ekspiry share-link), sumber PDF dihapus setelah ekstraksi. Tidak pernah digunakan untuk pelatihan. /privacy/ untuk kebijakan penuh.
Ya, POST sebuah berkas multipart ke /v1/dokumentasi/pdf-markdown/. Mengembalikan {markdown_url, halaman pratilik, token, share_url}. Bearer auth (k-free-...) memberikan token gratis 10K/bulan. /api/ memiliki contoh keriting.
Bagaimana Anda menilai alat ini?