PDF 带 PDF 的 Chat
商业使用OK
581 模型
无水印
不需要注册
型号 :
+ GPT-5, Claude, Gemini
上传一个 PDF, 然后和它聊天。 询问问题, 获得报价, 拉动表格或条款, 交叉引用部分。 AI 阅读了每一页 。 私人文件从不离开我们的 GPU, 在会后被丢弃 。
在此拖拖 PDF 或单击上传
PDF 最多50 MB 。 基于文本的 PDF 效果最好。 扫描过? 运行 OCR 。
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PDF已装入。 问我任何问题—— 摘要、 引用、 具体条款、 数字、 表格。 我有完整的文件 。
正在提取 PDF 文本...
Chat 与 PDF 的伟大用途
法律合同
问:当事方是谁?终止条款是什么?列出每个最后期限。
财务申报
从10K、 收入呼叫记录或投资者甲板中 提取具体指标
研究论文
解释方法,列出数据集,与另一份文件比较结果。
教科书
解释概念,产生实践问题, 测试自己在一章。
Free.ai PDF Chat 与付费工具对比
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上传一个PDF, 并向AI 询问有关这个问题。
如何使用 PDF 带 PDF 的 Chat
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"}'PDF 带 PDF 的 Chat - FAQ
Free AI PDF Chat 允许您与任何 PDF 文档对话。 上传 PDF 并提问 —— AI 依据文件内容回答 。
标准模型( Qwen 3 30B, 免费) 上每个问题大约300个标记。 高级长通模型( Gemini 2.5 Flash/ Pro, Claude Sonnet, GPT-5) 运行每个问题约540至1 800个标记, 但更能理解密集的法律或医学写作。 输入框下显示活成本, 当您切换模型时更新 。
在上传时,我们提取每页文本服务器,阅读PDF.js元数据客户端(页面数、缩略图、加密),每个问题将相关页面包到LLM提示中;对于很长的文档,我们按页块块并发送最相关的部分。您的文档从未离开我们的 GPUs,而是在会后被丢弃。
基于文字的PDFs:研究论文、合同、年度报告、收入记录、教科书、手册、政府文件、白皮书。扫描图像专用PDFs首先需要OCR--PDF 带 PDF 的 Chat在上传时检测到它们,并发送到 /pdf/ocr/。
是的 — AI被要求返回[第5页]式的在线引用。 聊天窗口中的引用可以点击,并将缩略图面板跳到引用的页面上,以便您一目了然地核实。
是的,最后10个对话回合保持不变,这样你自然可以更深入地挖掘:总结第3节,然后他们如何总结X,然后引用确切的句子。
否。文件被写入服务器上的临时目录, 提取, 然后删除。 聊天历史只保存在您的浏览器标签中。 关闭标签, 标签就不见了 。
文件大小可达50 MB 。 我们读了全文, 但发送到标准文本模式时, 却跳到~ 18K 字符。 切换到长文本溢价模式( Gemini 2.5 Flash 手持 1M 表示符), 用于全书聊天 。
法学硕士读的任何语言都读到 Qwen 3 30B 语言100+语言;Gemini / Claude / GPT 覆盖100+ 近本地质量。 Chat 英语, 有关西班牙PDF 或相反- 模式处理双向。
是 — /pdf/ 摘要/ 是一发式的非对立式,有5个长度的预设(短于执行摘要)。 Chat 是用于勘探; 摘要用于清洁的交付品。
Free.ai是免费的,让您选择LLM, 支持 1M 式长文本模型, 并装运公共API。 ChatPDF (5/ mo), Humata (14.99/ mo), 询问您的PDF (9.99/ mo) 为你选择一个模型, 并锁定他们的API, 并锁定在企业销售 之后 。
Yes - POST file to /v1/pdf/extract/ for server-side extraction, then POST to /v1/chat/ with a system prompt containing the extracted text. Full curl recipe at /api/. Quote endpoint /v1/pdf/chat-quote/?model=M returns the per-question cost before you hit submit.
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