PDF to Markdown
Dùng thương mại được.
380+ mẫu
Không dấu nước
Không cần đăng ký
Mô hình:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Drop a PDF — AI converts it into clean GitHub-flavored Markdown with headings, paragraphs, lists, tables, and code blocks all preserved. Powered by IBM Granite-Docling-258M (Apache 2.0). Faster + smarter than plain text extraction.
Extracting layout-aware Markdown… ~5-10 sec/page
Tùy chọn cao cấp
Kết quả
Tiền hết rồi.
Get More Tokens
❤️ Love this tool? Share it!
Đăng ký để nhận được một liên kết giới thiệu và kiếm được 25.000 token cho mỗi người bạn.
Muốn thêm nữa không?
Đăng ký miễn phí 5K token/ngày + 10K thưởng
Đăng ký miễn phí
Đang xử lý yêu cầu của bạn...
Convert any PDF into clean GitHub-flavored Markdown with headings, tables, lists, and code blocks preserved. Powered by IBM Granite-Docling. Free, unlimited, no signup.
Cách sử dụng PDF to Markdown
1
Nhập thông tin
Nhập văn bản, tải lên tập tin, hoặc mô tả điều bạn muốn. Không cần tài khoản.
2
Nhấn để tạo
AI của chúng tôi xử lý yêu cầu của bạn trong vài giây sử dụng các mô hình nguồn mở tốt nhất.
3
Tải về và chia sẻ
Tải xuống, sao chép, hoặc chia sẻ kết quả của bạn. Miễn phí cho sử dụng cá nhân và thương mại.
Dùng công cụ này qua API
Tự động hóa công cụ này từ mã của bạn. Điểm kết thúc REST tương thích với OpenAI, xác thực bằng token của người mang, không cần SDK bổ sung. Chi phí token tương ứng với giao diện 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 to Markdown tool on: ..."}]}'Công cụ AI miễn phí liên quanName
PDF to Markdown — FAQ
Drop in any PDF and the AI converts it into clean GitHub-flavored Markdown — headings stay headings, tables stay tables, lists stay lists, code blocks stay code blocks. Goes way beyond plain text extraction; the document's structural hierarchy is preserved so you can drop the output straight into a docs site, an LLM RAG pipeline, or a search index.
IBM Granite-Docling-258M (Apache 2.0). Tiny vision-to-sequence model fine-tuned for layout-aware document conversion — beats pdftotext + much faster + smarter than running a generic vision-language model on each page.
pdftotext is a flat dump — paragraphs and tables collapse into a wall of words. Adobe Export to Word preserves layout but produces .docx + costs ~$15/mo. Docling preserves the SEMANTIC structure (heading levels, lists as lists, tables as Markdown tables) and outputs a format LLMs and dev tools can both consume natively.
LlamaParse and unstructured both have free tiers but cap pages/month and require an API key. Docling-258M runs locally on our GPU + is fully self-hosted Apache 2.0, no per-page metering, no key signup. Quality is competitive with LlamaParse on standard documents.
Yes — tables come back as proper Markdown pipe-tables. Complex multi-column / nested tables are flattened more aggressively (a fundamental Markdown limitation, not the model's fault). For perfect table fidelity, we also support `format=html` via the API which preserves rowspan/colspan.
Granite-Docling does the OCR step itself — works on born-digital AND scanned PDFs alike. Scanned at lower DPI (<150) loses some text accuracy; rescan at 200+ DPI for best results.
Most LaTeX-rendered equations come through as inline `$...$` Markdown math. For research papers with heavy math, we also offer the academic-paper-extract tool (Nougat) which is specifically tuned for equations and citations.
About 5-10 seconds per page on our H200. A 30-page report is ~3-5 minutes. Tiny model means batches of small PDFs are essentially free in the daily pool.
200 tokens per page, with a 500-token floor. A 5-page contract = 1,000 tokens. A 30-page report = 6,000 tokens. The 5K daily free pool covers most typical use.
PDF — born-digital + scanned both supported. Max 50 MB upload. Other document formats (DOCX, EPUB, HTML, etc.) are on the roadmap; for now upload-and-convert with the pdf-conversion tool first.
Processed immediately, the Markdown output is kept (24h anonymous / 7d paid share-link expiry), the source PDF is deleted right after extraction. Never used for training. /privacy/ for the full policy.
Yes — POST a multipart `file` to /v1/document/pdf-to-markdown/. Returns {markdown_url, pages, preview, tokens, share_url}. Bearer auth (sk-free-…) gives 10K free tokens/month. /api/ has the curl example.
Anh đánh giá công cụ này thế nào?