AIOCR 至标记分
商业使用OK
575 模型
无水印
不需要注册
型号 :
+ GPT-5, Claude, Gemini
丢弃图像、截图、扫描或扫描, 并重新清理标记—— 标题保留标题、 表格保留表格、 列表保留列表。 由我们自办的无限制OCR 模型驱动, 调整时要注意布局文件的解析, 而不是平坦文本倾弃。 最适合结构化页面: 文件、 发票、 表格、 报告 。
标记下输出
做对什么好
表表和表单
发票、发票单和报告作为真正的马克唐表,而不是数字的破墙——直接粘到医生或皇家咨询组的管道。
论文和文章
标题、区域、列表保持结构, 扫描报告成为可编辑的标记, 您可以丢入文件站点或输入 LLM 。
密集和多语言
该模型是为密集、复杂的网页而建,处理中文、英文和更多文字,在普通的OCR发动机布局紧凑的地方有用。
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将任何图像、 屏幕截图或扫描转换为使用 AI OCR 免费的 清除标记。 保存标题、 表格和列表 - 由自托管的无限制 OCR 模式驱动 。
如何使用 AIOCR 至标记分
1
输入
输入文本、上传文件或描述您想要的。不需要账户 。
2
单击 单击 生成
我们的AI在使用最佳开放源码模型的秒内处理你的请求。
3
下载共享( S)
下载、复制或分享您的结果。 免费个人和商业使用 。
通过 API 使用此工具
自动使用您自己的代码中的此工具。 OpenAI 兼容的 REST 端点、 Beaner-tok auth, 不需要额外的 SDK 。 Tok 成本符合网络界面 。
curl -X POST https://api.free.ai/v1/pdf/extract/ \
-H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"file": "@document.pdf"}'AIOCR 至标记分 - FAQ
上传图像、 屏幕截图或扫描, 并返回清洁的标记下 - 标题、 表格和列表, 保持结构, 而不是崩溃到平坦的文本倾弃处。 它由无限制的 OCR 驱动, 由自定义的 3B 模型 调制, 用于布局识别文档解析, 输出可以粘贴到文件站点、 便条应用程序 或 LLM 管道 。
普通 OCR (我们/ ocr/ 工具, 宇宙魔方) 给您以读取顺序的原始单词 - 快速复制版版很棒, 但表格平整和标题会失去等级。 Markdown 的 OCR 会理解页面布局并重新构建它: 表格会变成 Markdown 管道播放器, 标题会保持标题, 子弹列表会保留列表。 使用普通 OCR 来快速 。 此结构会使用 sple OCR 来显示速度 。
您选择引擎 - 都在我们自己GPU上自由运行, 没有任何东西被发送到第三方 API 。 “ 高度精确” 不受限制 OCR (baidu, MIT, 3B, DeepSeek- OCR), 最强的布局密度和复杂。 “ 速率” 是 PaddleOCR- VL (PaddlePaddle, Apache 2.0, ~1B), 更轻、更快, 覆盖109种语言和图表解析。 两者都是为文件解析而非单线文本识别而专门设计的 。
是的——表格以正确的马克唐管道桌子(Markdown)回归,这是使用这种平面光谱的整点。非常复杂的嵌套或多列式桌子更积极地平整(基本的马克唐限制),但标准发票、规格单和报告表却能干净地转换。
语言,中国和英语支持尤其强,并处理许多其他文字。 准确性最好放在清晰、高分辨率的页面上;非常低分辨率或高度精致的文字比任何OCR更难。
AIOCR 至标记分需要整个 PDF 并逐页运行 IBM 巨集多页 PDF 页面 - 最好当您已经有一个多页 PDF 时。 AIOCR 至标记分使用一个图像或屏幕截图, 运行更大的无限制 OCR 模型, 而在密度或复杂的单页上更强。 使用 PDF 工具来运行您作为 PDF 的文件; 使用AIOCR 至标记分进行截图、 页面照片和个人扫描 。
AIOCR 至标记分一次需要一个图像( PNG / JPG / WebP) - 每张图像一页。 对于多页 PDFs, 请使用 / document/ pdf- to- markdown/ ( 完整- PDF 标记) 或/ ocr/ document/ (可搜索- PDF / text) 。 如果您只有一个 PDF 页面, 请导出或屏幕截图页面并将其丢到这里 。
如果您不想 标记达( 仅以读取顺序的原始文字为单位) 结构 - 选择纯文本。 模式会以直线 OCR 模式运行, 并返回没有标题、 表格或列表格式的单词。 标记是默认的, 因为就是它使工具不同 。
照片在纸面的手机照片上工作,但干净、平坦、光亮的镜头转换得最佳。 灰色、重的斜面和阴影伤害准确性。 如果照片出错,直接用光线重新拍摄,或者在200+DPI扫描。
图像在我们的 GPU 上传时被处理并丢弃 - 我们不进行上传培训。 我们只记录一个时间戳和记号成本, 而不是文件内容。 签名用户可以得到一个代史条目( 简短预览), 随时可从 / 账户/? tab=历史中删除 。 隐私政策在 / 隐私 / 。
每日象征性集合免费( 每页~ 800 个标记) - 没有信用卡。 您的第一次转换在没有账户的情况下工作; 签名打开了每天全部的集合、 历史和每个 Free.ai 工具的存取 。
是。 POST 多部分到 /v1/ocr/, 图像, 模型= 无限ocr 和输出_format=markdown( 普通) 。 响应 JSON 的文本字段有 Markdown 。 贝尔 auth, 每月10K 符号/ api/ 的文本框, 则有卷号 。
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