PDFден Markdownга
Коммерциялык колдонууга ыңгайлуу
380+ модели
Водный знак жок
Кирүү зарыл эмес
Модель:
+ GPT-5, Claude, Gemini
PDF файлын таштап кетүү — AI аны таза GitHub-style Markdown форматына айландырат, ал эми аталыштар, абзацтар, тизмелер, таблицалар жана код блоктору сакталат. IBM Granite-Docling-258M (Apache 2.0) менен иштелип чыккан. Текстти чыгаруудан тез жана акылдуу.
Маркдаун форматын чыгаруу... ~5-10 сек/барак
Кеңири параметрлер
Жыйынтык
Токендер азайып жатат.
Жаңы жетондор
❤️ Free.aiди сүйөсүңбү? Досторуңа айт!
Рефералдык шилтемени алуу үчүн жана ар бир досуңузга 30 000 токен алуу үчүн ге катталыңыз.
Дагы керекпи?
30K токендер/күн + 10K бонус үчүн акысыз катталуу
Акысыз каттоо
Сиздин сурооңуз иштелип жатат...
Бардык PDF файлдарын таза GitHub-style Markdown форматына айландыруу, ал эми аталыштар, таблицалар, тизмелер жана код блоктору сакталат. IBM Granite-Docling тарабынан иштелип чыккан. Акысыз, чексиз, каттоосуз.
Колдонуу PDFден Markdownга
1
Ката жазылды
Текст киргизиңиз, файлды жүктөңүз же каалаган нерсеңизди баяндаңыз. Эч кандай эсеп-кысап керек эмес.
2
Жаңылоо үчүн чыкылдатыңыз
Биздин AI сиздин сурооңузду секундаларда иштетет, эң мыкты ачык булактуу моделдерди колдонуп.
3
Жүктөп алуу жана бөлүшүү
Жүктөп алуу, көчүрүү же натыйжаны бөлүшүү. Жеке жана коммерциялык колдонуу үчүн акысыз.
Бул аспапты API аркылуу колдонуу
Бул аспапты өз кодуңуздан автоматташтырыңыз. OpenAI-ка ылайыктуу REST endpoint, Bearer-token auth, extra SDK not required. Token costs match the web interface.
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 PDFден Markdownга tool on: ..."}]}'Акысыз AI аспаптары
PDFден Markdownга - FAQ
PDF файлын киргизип, AI аны таза GitHub-style Markdown форматына айландырат — заголовки остаются заголовками, таблицы остаются таблицами, списки остаются списками, кодовые блоки остаются кодовыми блоками. Этот метод идет дальше простого извлечения текста; документтин структуралык иерархия сакталат, андыктан сиз документтерди түз эле docs сайтка, LLM RAG конвейерине же издөө индексине киргизе аласыз.
IBM Granite-Docling-258M (Apache 2.0). Тиничектүү "визуалдык-секунддук" модели, макет-ачык документтерди конвертациялоо үчүн ыңгайлаштырылган - pdftotextти жеңет + ар бир бетте жалпы "визуалдык-тил" моделин иштетүүдөн алда канча тез + акылдуу.
pdftotext - бул баракчаларды жана таблицаларды сөздөрдүн дубалына айланткан плакат. Adobe Export to Word макетти сактайт, бирок.docx форматын чыгарат + баасы ~$15/mo. Docling семантикалык структураны сактайт (баштык деңгээлдери, тизмелер катары тизмелер, таблицалар катары Markdown таблицалары) жана LLMs жана dev инструменттери экөө тең өз алдынча колдоно турган форматта чыгат.
LlamaParse жана unstructured экисинин да акысыз түрү бар, бирок айына бир бетке чейин чектөө бар жана API ачкыч керек. Docling-258M локалдык GPU + менен иштейт, толугу менен өзүнчө Apache 2.0, барактын өлчөмү жок, ачкычты каттоо жок. Стандарттык документтерде сапаты LlamaParse менен атаандаштыкка туруштук берет.
Да — таблицалар туура Markdown-таблицалар катары кайтарылат. Комплекстүү көп-стулпандуу / уюшкан таблицалар агрессивдүү түрдө ылдыйга жылдырылат (Markdownдун фундаменталдык чектөөсү, модельдин катасы эмес). Таблицанын толук тактыгы үчүн биз rowspan/colspanди сактаган API аркылуу `format=html`ди колдойбуз.
Granite-Docling OCR кадамын өзү аткарат — ал цифралык жана скандалашкан PDF файлдары менен бирдей иштей алат. Төмөнкү DPI (<150) менен скандалганда тексттин тактыгы жоголот; мыкты натыйжа үчүн 200+ DPI менен кайра скандалоого болот.
LaTeX-те көрсөтүлгөн теңдемелердин көбү `$...$` Markdown math катары көрсөтүлөт. Математикалык тексттер үчүн биз academic-paper-extract (Nougat) программасын сунуштайбыз, ал теңдемелер жана цитаталар үчүн атайын иштелип чыккан.
5-10 секунданын бир бети боюнча биздин H200. 30-баракча отчету ~ 3-5 мүнөт. Кичинекей модель кичинекей PDF файлдарынын партиялары күн сайын акысыз.
Бир бетке 200 штрих-код, 500 штрих-коддон турган 5-беттик контракт = 1000 штрих-код. 30-беттик отчет = 6000 штрих-код. Күнүнө 30К штрих-код 30К штрих-код күнүнө акысыз 30К штрих-код
PDF — born-digital + scanned both supported. Max 50 MB upload. Other document formats (DOCX, EPUB, HTML, etc.) on the roadmap; for now upload-and-convert with the pdf-conversion tool first.
Текстовый файл сохраняется (24 часа анонимно / 7 дней с момента получения платы за использование ссылки), исходный PDF удаляется сразу же после извлечения. Не используется для обучения. Полный текст политики см. в /privacy/.
Да — POST многочастный `файл` в /v1/document/pdf-to-markdown/. Возвращает {markdown_url, pages, preview, tokens, share_url}. Bearer auth (sk-free-…) дает 10K бесплатных токенов/месяц. /api/ имеет пример curl.
Бул аспапты кандай баалайсыз?