PDF - отметка
Коммерческое использование
380+ модели
Нет водяного знака
Нет необходимости в регистрации
Модель:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Сбросить PDF — ИИ преобразует его в чистую GitHub-flavorddown с заголовками, пунктами, списками, таблицами и кодовыми блоками. При помощи IBM Granite-Docling-258M (Apache 2.0). Быстрее + умнее, чем простое извлечение текста.
Вытяжка сюжета... ~5-10 секунд/страница
Дополнительные варианты
Результат
Токены кончаются.
Возьмите больше токенов
❤️ Love this tool? Share it!
Подпишитесь , чтобы получить ссылку на направление и заработать 25 000 символов на друга.
Хочешь еще?
Бесплатно подписывайтесь за 30K символов/день + 10K бонус
Не подписываться
Обработка вашей просьбы...
Преобразовать любой PDF в чистый GitHub-flavorddown с заголовками, таблицами, списками и кодовыми блоками. Приводимый IBM Granite-Docling. Свободный, неограниченный, безымянный.
Как пользоваться PDF - отметка
1
Введите свой вход
Введите текст, загрузите файл или опишите, что вам нужно.
2
Нажмите на генератор
Наша АИ обрабатывает ваш запрос в секунды с использованием лучших моделей с открытым исходным кодом.
3
Загрузить & долю
Загружайте, копируете или делитесь результатами. Бесплатно для личного и коммерческого использования.
Использовать этот инструмент через API
Автоматизировать этот инструмент из своего собственного кода. OpenAI-совместимый REST конечный пункт, Bearer-Tken Auth, не требуется дополнительных SDK. Затраты соответствуют веб-интерфейсу.
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 - отметка tool on: ..."}]}'Свободные инструменты АИ
PDF - отметка — FAQ
Сбросить в любой PDF и ИИ преобразует его в чистую GitHub-flavored маркирование — заголовки остановок, таблицы остановок, списки остановок, коды кодовых блоков. Это выходит далеко за рамки простого текстового извлечения; структурная иерархия документа сохранена, так что вы можете сбросить выход прямо в сайт для докторов, трубопровод LLM RAG или поисковый индекс.
IBM Granite-Docling-258M (Apache 2.0). Маленькая модель зрения к последовательности откорректирована для преобразования формата документа — бьет pdftotext + намного быстрее + умнее, чем запуск общей модели языка зрения на каждой странице.
pdftotext — плоская свалка — пункты и столы падают в стену слов. Adobe Export to Word сохраняет планировку, но производит.docx + издержки ~15/mo. Доклининг сохраняет структуру SEMANTIC (уровни высот, списки как списки, таблицы как таблицы отметки) и выпускает формат LMS и Dev инструменты, которые могут потребляться на местах.
LlamaParse и неструктурированные оба имеют бесплатные ярусы, но верхние страницы в месяц и требуют ключа API. Доклинг-258M работает локально на нашем GPU + является полностью самопровозглашенным Apache 2.0, без прослушивания на одну страницу, без записи ключей. Качество является конкурентоспособным с LlamaParse по стандартным документам.
Сложные многоколумбовые / гнезда столы плоские более агрессивно (основное ограничение отметки, а не ошибка модели). Для идеальной точности таблицы мы также поддерживаем "формат=html" через API, который сохраняет ряды/кольцпан.
Гранит-доклинг делает сам шаг в работе OCR — работает как на цифровых, так и сканированных PDF. Сканированные в нижнем ДОИ (150) теряют некоторую текстовую точность; пересканировать в 200+ ДОИ для наилучших результатов.
Большинство уравнений LaTeX получаются как встроенная математика $$...$' Маркдаун. Для исследовательских работ с тяжелой математикой мы также предлагаем академический инструмент вытяжки бумаги (Nougat), который специально настроен для уравнений и ссылок.
Около 5-10 секунд на страницу H200. 30-страничный отчёт ~3-5 минут. Маленькая модель означает, что партии небольших PDF в основном бесплатны в ежедневном бассейне.
200 символов на страницу с 500-местным этажом. 5-страничный контракт = 1000 символов. 30-страничный отчет = 6000 символов. 5K-дневный бесплатный пул охватывает наиболее типичное использование.
PDF — Digital + сканированные — поддерживается. Макс 50 MB загружается. Другие форматы документов (DOCX, EPUB, HTML и т.д.
Незамедлительная обработка вывода маркирования поддерживается (24 ч анонимно/ 7d оплаченный срок действия ссылки на долю), источник PDF удаляется сразу же после извлечения. Никогда не используется для подготовки./privaty/ для всей политики.
Да — POST многочастотный файл /v1/document/pdf-to-markdown/. Возвращение {маркировка_url, страницы, предварительный просмотр, символы, share_url}. Bearer auth (sk-free-...) дает 10K бесплатные символы/месяц. /api/ имеет кудрявый пример.
Как бы вы оценили этот инструмент?