PDF- ის მარკდაუნში გადატანაName
კომერციული გამოყენება
380+ მოდელი
წყალგაუმტარი ნიშნის გარეშე
არ არის საჭირო რეგისტრაცია
მოდელები
+ GPT-5, Claude, Gemini
PDF- ის ჩამოგდება - AI- ს გადაქცევა სუფთა GitHub- ის გემოს Markdown- ში, სადაც ყველა სათაური, აბზაცი, სია, ცხრილი და კოდის ბლოკი დაცულია. მუშაობს IBM Granite- Docling- 258M (Apache 2. 0) - ით. უფრო სწრაფი და ჭკვიანია, ვიდრე ჩვეულებრივი ტექსტის ამოღება.
Markdown-ის გადმოტანა... ~5-10 წამი/გვერდი
დამატებითი პარამეტრები
შედეგი
ჟკჲპჲ ჟთ ჟგყპქთჳმვ ჟ ჱაოჲფგარვლნთრვ ჟთ ჱაოჲფგარვლთ.
მეტი ტოკენის მიღება
თჟკაქ ლთ ჲღვ?
ჟვ ოპთ£აგთ ბვჱოლარნჲ ჱა 30.000 ჟთდსპნთუთ ჟვკჲ£ ევნ + 10.000 ბჲნსჟთ
რეგისტრაცია
თქვენი მოთხოვნის დამუშავება...
ნებისმიერი PDF- ის გადაქცევა GitHub- ის გემოს მქონე Markdown- ში, სათაურებით, ცხრილებით, სიათა და კოდის ბლოკების შენარჩუნებით. IBM Granite- Docling- ის მიერ. უფასო, უსაზღვრო, რეგისტრაციის გარეშე.
როგორ გამოიყენოთ PDF- ის მარკდაუნში გადატანაName
1
შეყვანის ჩასმა
შეყვანეთ ტექსტი, ჩამოტვირთეთ ფაილი ან აღწერეთ ის, რაც გსურთ. ანგარიში არ არის საჭირო.
2
დაწკაპეთ შექმნა
ნაქთწრ თჱმთჟლვნ თნრვლვკრ ოპჲუვჟთპა ჱაოჲგვეარა რთ ჱა ჟვკსნეთ, თჱოჲლჱგაიკთ ნაი-ეჲბპთრვ ჲრგჲპვნთ მჲევლთ.
3
ჩამოტვირთვა და გაზიარება
ჩამოტვირთეთ, ასლი ან გაზიარეთ თქვენი შედეგი. თავისუფალი პირადი და კომერციული გამოყენებისთვის.
ამ ინსტრუმენტის გამოყენება API- ში
ავტომატიზება ამ ინსტრუმენტის თქვენი კოდი. OpenAI- თან თავსებადი REST დასასრული, Bearer- Token ავთენტიფიკაცია, არაა საჭირო დამატებითი SDK. Token ფასები შეესაბამება ვებ ინტერფეისს.
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- ის მარკდაუნში გადატანაName tool on: ..."}]}'თავისუფალი ხელსაწყოებიName
PDF- ის მარკდაუნში გადატანაName — FAQ
ჩასვით ნებისმიერი PDF და AI გადაამუშავებს მას GitHub- ის გემოს მქონე Markdown- ში - სათაურები რჩება სათაურებად, ცხრილები რჩება ცხრილებად, სიები რჩება სიებით, კოდის ბლოკები რჩება კოდის ბლოკებად. ეს შორს მიდის ჩვეულებრივი ტექსტიდან ამოღებისგან; დოკუმენტის სტრუქტურული იერარქია დაცულია, ასე რომ შეგიძლიათ გამონატანი პირდაპირ ჩასვათ docs საიტზე, LLM RAG ქსელში ან ძიების ინდექსი.
IBM Granite- Docling- 258M (Apache 2. 0). მცირე ზომის ხედვა- მდე- რიცხვითი მოდელი, რომელიც განკუთვნილია დოკუმენტის გაფორმების შესაბამისად გადასამუშავებლად - სწრაფად ახდენს გადამუშავებას pdf- დან ტექსტად და ბევრად უფრო ჭკვიანია, ვიდრე ზოგადი ხედვის ენა, რომელიც ყოველ გვერდზე იმუშავებს.
pdftotext არის flat dump — აბზაცები და ცხრილები იშლება სიტყვების კედლად. Adobe Export to Word ინარჩუნებს განლაგებას, მაგრამ ქმნის.docx + ღირს ~$15/ თვე. Docling ინარჩუნებს SEMANTIC სტრუქტურას (სვეტების დონეები, სია როგორც სია, ცხრილები როგორც Markdown ცხრილები) და გამოდის ფორმატში, რომელსაც LLM- ები და დეველოპერული ინსტრუმენტები ორივე შეუძლიათ გამოიყენონ.
LlamaParse და unstructured ორივეს აქვს უფასო დონეები, მაგრამ გვერდების მაქსიმალური რაოდენობა თვეში და საჭიროებს API გასაღებს. Docling-258M ლოკალურად მუშაობს ჩვენს GPU +-ზე, სრულად თვით-დაფუძნებული Apache 2.0, გვერდზე გაზომვა არ არის, გასაღების რეგისტრაცია არ არის. ხარისხი კონკურენტუნარიანია LlamaParse-თან სტანდარტულ დოკუმენტებზე.
დიახ — ცხრილები სწორი Markdown-ის მილის ცხრილების სახით იგზავნება. კომპლექსური მრავალსვეტიანი/ ჩასმული ცხრილები უფრო აგრესიულად იფეთქებს (Markdown-ის ფაქტობრივი შეზღუდვა, არა მოდელის შეცდომა). ცხრილების სრულყოფილი მართებულობისთვის ჩვენ ასევე ვუჭერთ მხარს `format=html`-ს API-ს საშუალებით, რომელიც დაცავს rowspan/colspan-ს.
Granite- Docling ახდენს OCR- ს ნაბიჯს - მუშაობს როგორც ციფრულ, ასევე სკანირებულ PDF- ებზე. სკანირებისას ნაკლები DPI- ით (< 150) ტექსტის სიზუსტე მცირდება; საუკეთესო შედეგისთვის, გადასკანეთ 200+ DPI- ით.
LaTeX- ით წარმოდგენილი გამოსახულებების უმეტესობა `$... $` Markdown math- ით არის წარმოდგენილი. რთული მათემატიკური კვლევაებისთვის ჩვენ ასევე გთავაზობთ აკადემიური- ფურცლის- ამონაწერის ხელსაწყოს (Nougat), რომელიც განსაკუთრებით განკუთვნილია გამოსახულებებისა და ციტირებების შესაქმნელად.
5-10 წამი თითო გვერდზე ჩვენი H200- ზე. 30- გვერდიანი ანგარიში ~ 3-5 წუთია. მცირე მოდელი ნიშნავს, რომ პატარა PDF- ების ბარები ყოველდღიურად უფასოა.
200 ჟრპანთუა ნა ჟრპანთუა, ჟ 500 ჟრპანთუა ნა ჟრპანთუა. 5-ჟრპანთფნა კჲნრპჲლა = 1000 ჟრპანთფკა. 30-ჟრპანთფნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲბჟყეთრვლნა ჲ
PDF — მხარდაჭერილი არის როგორც ციფრული, ასევე სკანირების ფორმატები. მაქსიმალური ატვირთვა 50 MB. სხვა დოკუმენტების ფორმატებიც (DOCX, EPUB, HTML და ა.შ.) მზადდება; ამჟამად, ჯერ ატვირთვა და გადამუშავება უნდა მოხდეს pdf-ის გადამუშავების პროგრამით.
სწრაფად დამუშავებული, Markdown გამონატანი რჩება (24 საათი ანონიმურად / 7 დღე გადახდილი გაზიარების ბმულის ვადა), წყაროს PDF ამოღების შემდეგ უცებ იკარგება. არასდროს გამოიყენება სწავლებისთვის. / privacy / სრული პოლიტიკისთვის.
დიახ — POST მრავალნაწილიანი `ფაილი` /v1/document/pdf-to-markdown/-ში. უკან ბრუნდება {markdown_url, გვერდები, წინასწარ ნახვა, ტოკენები, share_url}. Bearer auth (sk-free-…) იძლევა 10K უფასო ტოკენებს/თვეში. /api/-ს აქვს curl მაგალითი.
კაკჲ ბთ დჲ ჲუვნთლვ რჲა?