OmniDoc Dokumentenextraktion

OmniDoc Dokumentenextraktion / Vergleich 2026

Kostenlose Tools zur Dokumentenextraktion im Vergleich für 2026: PDF bis Markdown und JSON

Das Umwandeln von PDFs, Scans und Office-Dateien in Markdown und JSON mit Überschriften, Tabellen und Bildern kann bedeuten, dass Sie ein Open-Source-Modell selbst hosten oder ein API aufrufen, das von der Seite abgerechnet wird. Auf dieser Seite werden der kostenlose Download, die Eingaben, die Ausgabe und die Konfiguration von sieben gängigen Tools zusammen mit der offiziellen Quelle für jede Zahl aufgeführt.

Dieser Vergleich wurde vom OmniDoc-Team geschrieben und OmniDoc ist unser eigenes Produkt. Jede Zahl über ein anderes Tool stammt von seiner offiziellen Seite oder seinem Repository, überprüft am 14. November 2026; Ihre Seiten gewinnen, wenn sich etwas unterscheidet.

Extrahieren Sie eine Datei kostenlos mit OmniDoc

Auf den ersten Blick: kostenlose Zuwendung, Inputs, Outputs

WerkzeugKostenloses TaschengeldEingabenAusgabe / Aufbau
OmniDoc kostenlose Dokumentenextraktion Unser WerkzeugBis zu 501 Seiten pro PDF, ohne monatliches Limit; Aufgaben im kostenlosen Plan warten in einer Warteschlange; ein kostenloses OmniDoc-Konto ist erforderlichPDF, gescannte PDF, PNG/JPG/WEBP/BMP-Bilder, Word, PowerPoint, Excel, CSV, EPUB, HTML, Markdown, TXT, SRT/ASSWebseite, nichts zu installieren; a ZIP mit document.md, document.json, images/ und manifest.json
MinerUOpen Source, selbst gehostet; online API: 2.000 Seiten pro Tag und Konto mit höchster Priorität, danach niedrigere PrioritätPDF, Bilder, DOC/DOCX, PPT/PPTX, XLS/XLSX, RTF, ODT/ODS/ODP, EPUB, OFD, HTML/MHTML, CSV/TSVMarkdown, HTML, LaTeX, DOCX und mehr; selbstgehostet, online API oder Demos auf Hugging Face und ModelScope
DoclingOpen Source (Code unter MIT), läuft auf deinem eigenen Computer, keine NutzungsbeschränkungenPDF, DOCX, PPTX, XLSX, HTML, EPUB, Bilder und mehrMarkdown, HTML, DocTags, verlustfrei JSON; läuft lokal, OCR für Scans
Marker (Datalab)Code Open Source (Apache 2.0); Hosted API-Zuschuss von 20 $ pro Monat mit einer geschäftlichen E-Mail-Adresse, 10 $ mit einer persönlichen E-Mail-AdressePDF, Bilder, PPTX, DOCX, XLSX, HTML, EPUBMarkdown, JSON, HTML, Chunks; Gleichungen als LaTeX, Tabellen als HTML
LlamaParse (LlamaIndex)10.000 kostenlose Guthaben pro Monat für neue Nutzer; Grundlegendes Parsing von 1 Credit pro SeiteSiehe die offizielle WebsiteOnline API (LlamaCloud), Konto erforderlich
MathpixKostenlos: 10 PDF-Seiten und 10 Bilder im Monat (2x mit einer .edu-E-Mail); Pro 4,99 $ pro Monat für 1.000 SeitenPDF, BilderApp und API; stark in Formeln
Azure AI Document IntelligenceKostenlose Stufe F0: 500 Seiten pro Monat, aber jede Analyse umfasst nur die ersten 2 Seiten und Dateien bis zu 4 MBPDF, JPEG/PNG/BMP/TIFF/HEIF-Bilder, DOCX, PPTX, XLSCloud API, Azure-Konto benötigt; Das Layoutmodell liefert Absätze, Tabellen und Struktur zurück

Werkzeug für Werkzeug: Für wen es geeignet ist und worauf man achten sollte

OmniDoc kostenlose Dokumentenextraktion Unser Werkzeug

Überschriften, Absätze und Listen behalten die Hierarchie des Originals bei; zwei oder drei Spalten sind in der Lesereihenfolge verbunden. Tabellen erscheinen als Markdown-Tabellen und als Zeilen und Spalten im JSON; Bilder werden in images/ gespeichert und ihre Positionen markiert. Die Scans durchlaufen Texterkennung (OCR) und werden dann nach ihrem Layout organisiert. Nur du kannst die hochgeladenen Dateien und deren Ergebnisse sehen.

Gut für: Markdown und JSON, ohne etwas einzurichten oder Code zu schreiben; Vorbereitung von Dokumenten für eine Wissensdatenbank oder RAG.

MinerU

Lizenziert unter der Open-Source-Lizenz MinerU (basierend auf Apache 2.0 mit zusätzlichen Bedingungen). Der Precision Extract API benötigt ein Token und nimmt Dateien bis zu 200 MB und 600 Seiten auf; der Agent Lightweight API benötigt keinen Login und nimmt Dateien bis zu 10 MB und 20 Seiten an, wobei die Rate pro IP begrenzt ist.

Gut für: Entwickler mit einem GPU, die sich selbst hosten wollen oder chinesische Dokumente über ein API batchen.

Quelle: MinerU — GitHub README, MinerU — API documentation (limits)

Docling

Sein README listet Seitenlayout, Lesereihenfolge und Tabellenstruktur auf, OCR für gescannte PDFs und Bilder und die lokale Ausführung für sensible Daten und Air-Gap-Umgebungen. Modellgewichte verfügen über eigene Lizenzen, die gesondert geprüft werden müssen.

Gut für: Teams, die offline bleiben oder in ihrem eigenen Netzwerk bleiben müssen und sich mit Python wohlfühlen.

Quelle: Docling — GitHub README

Marker (Datalab)

Die Modellgewichte verwenden eine modifizierte OpenRAIL-M-Lizenz, kostenlos für Forschung, persönliche Nutzung und Start-ups mit weniger als 5 Millionen US-Dollar an Finanzierung oder Einnahmen; darüber hinausgehende kommerzielle Nutzung ist kostenpflichtig. Für das gehostete API wird ein Preis pro 1.000 Seiten berechnet: 1 $ schnell, 3 $ ausgeglichen, 7,50 $ genau; Eine Karte wird erst nach Ablauf des Freibetrags benötigt.

Gut für: Entwickler, die LaTeX-Gleichungen und HTML-Tabellen benötigen und mit der Gewichtungslizenz arbeiten können.

Quelle: Marker — GitHub README, Datalab — Pricing

LlamaParse (LlamaIndex)

Auf der Preisseite von LlamaIndex ist ein 0-Dollar-Pay-as-you-go-Plan mit 10.000 kostenlosen Credits pro Monat aufgeführt. Jede Parsing-Stufe verwendet eine andere Anzahl von Credits pro Seite, beginnend mit 1 für das einfache Parsen. Es passt perfekt in den LlamaIndex RAG-Stapel.

Gut für: Entwickler bauen bereits RAG mit LlamaIndex.

Quelle: LlamaIndex — Pricing

Mathpix

In den Preisen von Mathpix sind 10 PDF-Seiten und 10 Bilder pro Monat im kostenlosen Plan aufgeführt, verdoppelt mit einer .edu-E-Mail; Pro kostet 4,99 $ pro Monat für 1.000 PDF-Seiten und 5.000 Bilder. Formelerkennung ist seine Stärke; Der Freibetrag ist gering.

Gut für: die eine oder andere Seite mit Formeln oder ein Foto einer Mathematikaufgabe.

Quelle: Mathpix — Snip pricing

Azure AI Document Intelligence

Die Dokumentation von Microsoft besagt, dass die kostenlose Stufe nur die ersten zwei Seiten einer Anfrage analysiert, mit Dateien bis zu 4 MB und einer Anfrage pro Sekunde; Die Preisseite listet 0–500 kostenlose Seiten pro Monat auf. Das eignet sich gut, Dinge auszuprobieren, bevor man auf Azure aufbaut.

Gut für: Teams, die bereits auf Azure aufbauen und ein Unternehmen API benötigen.

Quelle: Microsoft Learn — Document Intelligence quotas and limits, Azure — Document Intelligence pricing

Welche für welchen Job

Deine SituationWas Sie zuerst ausprobieren sollten
Hunderte von PDF oder gescannten Seiten in Markdown und JSON umwandeln, ohne Code zu schreibenOmniDoc (bis zu 501 Seiten pro PDF, im Browser)
Die Daten müssen auf Ihren eigenen Servern bleibenDocling oder MinerU, selbst gehostet
Chinesische Dokumente in täglichen MengenMinerU online API (2.000 Seiten mit höchster Priorität pro Tag) oder OmniDoc
Gleichungen aus Arbeiten als LaTeXMarker, oder Mathpix (kleines Freigeld)
Baue bereits RAG mit LlamaIndexLlamaParse
Baut bereits auf AzureAzure Document Intelligence (die kostenlose Stufe umfasst pro Anfrage 2 Seiten)
Word, PowerPoint, Excel, EPUB oder HTML bis MarkdownOmniDoc, MinerU oder Docling

Fragen

Gibt es im Jahr 2026 einen kostenlosen PDF-zu-Markdown-Konverter?

Ja. MinerU, Docling und Marker sind Open Source und können selbstgehostet werden; die kostenlose Dokumentenextraktion OmniDoc läuft im Browser ohne monatliche Obergrenze und mit bis zu 501 Seiten pro PDF, und ihr ZIP enthält document.md und document.json; MinerUs Online-API gibt täglich 2.000 Seiten mit höchster Priorität pro Konto an. Zahlen von den offiziellen Seiten, geprüft im November 2026.

Wie unterscheidet sich strukturierte Extraktion von PDF zu Text?

PDF in Text gibt dir eine Reihe von Klartext. Strukturierte Extraktion behält Überschriften, Absätze, Tabellen als Zeilen und Spalten, Bildpositionen und Lesereihenfolge als Markdown und JSON, die Programme und KI-Tools direkt nutzen können.

Ich kann mich nicht selbst hosten. Welche Möglichkeiten habe ich?

Verwenden Sie ein Online-Tool: Die kostenlose Dokumentenextraktion OmniDoc wird im Browser hochgeladen; MinerU, Datalab, LlamaParse und Azure bieten Online-APIs an, die ein Konto, ein Token und etwas Code benötigen.

Können diese Tools gescannte PDFs und Tabellen verarbeiten?

Ja. OmniDoc, Docling und MinerU erkennen Text in Scans und die Struktur von Tabellen. OmniDoc schreibt Tabellen als Markdown-Tabellen sowie als Zeilen und Spalten im JSON; Vergleiche sehr komplexe Tabellen mit dem Original.

Wer hat diesen Vergleich geschrieben?

Das OmniDoc-Team; OmniDoc ist unser eigenes Produkt. Jede Abbildung über ein anderes Tool verlinkt auf die offizielle Seite oder das Repository, und diese Seite gewinnt, wenn sich etwas geändert hat.

Quellen (geprüft am 14. November 2026)

  1. MinerU — GitHub READMEhttps://github.com/opendatalab/MinerU
  2. MinerU — API documentation (limits)https://mineru.net/doc/docs/index_en/
  3. Docling — GitHub READMEhttps://github.com/docling-project/docling
  4. Marker — GitHub READMEhttps://github.com/datalab-to/marker
  5. Datalab — Pricinghttps://www.datalab.to/pricing
  6. LlamaIndex — Pricinghttps://www.llamaindex.ai/pricing
  7. Mathpix — Snip pricinghttps://mathpix.com/pricing/snip
  8. Microsoft Learn — Document Intelligence quotas and limitshttps://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/document-intelligence/service-limits
  9. Azure — Document Intelligence pricinghttps://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/ai-document-intelligence/

Leitfaden 2026: 8 Dinge, die Sie in einem Dokumentenextraktionstool überprüfen sollten · OmniDoc Dokumentenextraktion · Dokumentenübersetzung · Öffnen Sie das Tool · Holen Sie sich die Desktop-App