PDF till markering
Kommersiell användning OK
567-modeller
Inget vattenmärke
Ingen registrering behövs
Förlaga:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Släpp en PDF — AI omvandlar den till ren GitHub-smakade Markdown med rubriker, stycken, listor, tabeller och kodblock alla bevarade. Drivs av IBM Granite-Docling-258M (Apache 2.0). Snabbare + smartare än vanlig text extrahering.
Extraherar layout-aware Markdown... ~5-10 sek/page
Avancerade alternativ
Resultat
Tokens börjar bli låg.
Hämta fler tokener
❤️ Love Free.ai? Tell your friends!
Registrera dig för att få en referenslänk och tjäna 30.000 polletter per vän.
Vill du ha mer?
Registrera dig gratis: 30 000 polletter/dag
Registrera dig gratis
Bearbetning av din begäran...
Konvertera alla PDF-filer till ren GitHub-flaggad markering med rubriker, tabeller, listor och kodblock bevarade. Drivs av IBM Granite-Docling. Gratis, obegränsad, ingen registrering.
Hur du använder PDF till markering
1
Ange din inmatning
Skriv text, ladda upp en fil eller beskriv vad du vill. Inget konto behövs.
2
Klicka på generera
Vår AI behandlar din begäran på några sekunder med hjälp av de bästa öppen källkodsmodellerna.
3
Ladda ner & dela
Ladda ner, kopiera eller dela ditt resultat. Gratis för personligt och kommersiellt bruk.
Använd verktyget via API
Automatisera verktyget från din egen kod. OpenAI-kompatibel REST endpoint, Bearer-token auth, inget extra SDK krävs. Token kostnader matchar webbgränssnittet.
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 till markering tool on: ..."}]}'Relaterade gratis AI-verktyg
PDF till markering - FAQ
Släpp in alla PDF och AI konverterar det till ren GitHub-smakade Markdown - rubriker stanna rubriker, tabeller stanna tabeller, listor vistelse listor, kodblock stanna kodblock. Går långt bortom vanlig text utdrag, dokumentets strukturella hierarki bevaras så att du kan släppa ut direkt till en dokument webbplats, en LLM RAG rörledning, eller ett sökindex.
IBM Granite-Docling-258M (Apache 2.0). Liten vision-till-sekvens modell finjusterad för layout-medveten dokumentkonvertering — slår pdftotext + mycket snabbare + smartare än att köra en generisk vision-språk modell på varje sida.
pdftotext är en platt dump – stycken och tabeller kollapsar in i en vägg av ord. Adobe Export till Word bevarar layout men producerar.docx + kostnader ~$15/mo. Dockning bevarar SEMANTIC struktur (rubriknivåer, listor som listor, tabeller som Markdown tabeller) och utgångar ett format LLMs och dev verktyg kan både konsumera inbyggt.
LlamaParse och ostrukturerade båda har fria nivåer men cap sidor / månad och kräver en API-nyckel. Dockning-258M körs lokalt på vår GPU + är helt självvärd Apache 2.0, ingen per sida mätning, ingen nyckel registrering. Kvalitet är konkurrenskraftig med LlamaParse på standarddokument.
Ja — tabeller kommer tillbaka som riktiga Markdown pipe-tables. Komplexa multi-kolumn / bo bord plattas mer aggressivt (en grundläggande Markdown begränsning, inte modellens fel). För perfekt bordsfidelitet, stöder vi också `format=html' via API som bevarar radpann/kolpanna.
Granite-Docling gör själva OCR-steget – fungerar på födda digitala och skannade PDF-filer. Skannade på lägre DPI (<150) förlorar viss textnoggrannhet; sök om vid 200+ DPI för bästa resultat.
De flesta LaTeX-renderade ekvationer kommer igenom som inline `$...$` Markdown matte. För forskningspapper med tung matte, erbjuder vi också den akademiska-papper-extrahera verktyg (Nougat) som är specifikt inställd för ekvationer och citeringar.
Om 5-10 sekunder per sida på vår H200. En 30-sidig rapport är ~3-5 minuter. Liten modell innebär satser av små PDF-filer är i huvudsak gratis i den dagliga poolen.
200 polletter per sida, med ett 500-taken golv. En 5-sidig kontrakt = 1000 polletter. En 30-sidig rapport = 6000 polletter. 30K daglig fri pool täcker mest typiska användning.
PDF — född-digital + skannade båda stöds. Max 50 MB uppladdning. Andra dokumentformat (DOCX, EPUB, HTML, etc.) är på färdplanen; för nu uppladdning-och-konvert med pdf-konversionsverktyget först.
Processed omedelbart, Markdown utdata behålls (24h anonym / 7d betald share-link utgång), källan PDF raderas direkt efter extraktion. Används aldrig för utbildning. /privacy / för den fullständiga policyn.
Ja — POST a multipart `file` to /v1/ document/pdf- to-markdown/. Returns {markdown_url, sidor, förhandsgranskning, tokens, share_url}. Bearer auth (sk-free-...) ger 10K gratis tokens/månad. /api/ har curlexemplet.
Hur skulle du värdera det här verktyget?