OmniDoc文書抽出 / 2026年の比較
PDF、スキャン、Office ファイルを見出し、表、画像付きの Markdown と JSON に変換するには、オープンソース モデルを自己ホストするか、ページごとに請求される API を呼び出す必要があります。このページには、7 つの一般的なツールの無料枠、入力、出力、セットアップが並べて掲載されており、すべての数値の公式ソースが示されています。
この比較はOmniDocチームによって作成され、OmniDocは我々自身の製品です。他のツールに関するすべての数値は、2026年11月14日に確認された公式ページまたはリポジトリから取得しています。もし何か違うなら、彼らのページが勝ちます。
OmniDoc でファイルを無料で抽出します| 道具 | 無償手当 | 入力 | 出力/セットアップ |
|---|---|---|---|
| OmniDoc の無料ドキュメント抽出 当サイト | PDFあたり最大501ページまで、月間制限なし;フリープランのタスクはキューで待機します。無料のOmniDocアカウントが必要です | PDF、スキャンされた PDF、PNG/JPG/WEBP/BMP 画像、Word、PowerPoint、Excel、CSV、EPUB、HTML、Markdown、TXT、SRT/ASS | Web ページ。インストールするものは何もありません。 ZIP と document.md、document.json、images/、manifest.json |
| MinerU | オープンソース、自己ホスト型。オンライン API: 最優先でアカウントごとに 1 日あたり 2,000 ページ、それ以降は優先度が低くなります | PDF、画像、DOC/DOCX、PPT/PPTX、XLS/XLSX、RTF、ODT/ODS/ODP、EPUB、OFD、HTML/MHTML、CSV/TSV | Markdown、HTML、LaTeX、DOCX など。自己ホスト型、オンライン API、または Hugging Face と ModelScope のデモ |
| Docling | オープンソース(MITのコード)は自分のパソコン上で動作し、使用制限はありません | PDF、DOCX、PPTX、XLSX、HTML、EPUB、画像など | Markdown、HTML、DocTags、ロスレス JSON;ローカルで実行、スキャンの場合は OCR |
| Marker (Datalab) | オープンソースのコード (Apache 2.0)。ホストされている API の手当は、仕事用メールの場合は月額 20 ドル、個人用メールの場合は 10 ドルです | PDF、画像、PPTX、DOCX、XLSX、HTML、EPUB | Markdown, JSON, HTML, チャンク;方程式はLaTeX、表はHTML |
| LlamaParse (LlamaIndex) | 新規ユーザーに月額10,000クレジットの無料、1ページあたり1単位の基本的な解析 | 公式サイトを見る | オンライン API (LlamaCloud)、アカウントが必要です |
| Mathpix | 無料: 毎月 10 PDF ページと 10 画像 （.edu メールなら 2 倍）。 Pro 1,000 ページで月額 4.99 ドル | PDF、画像 | アプリとAPI;公式に強く |
| Azure AI Document Intelligence | 無料枠 F0: 毎月 500 ページ、ただし各分析は最初の 2 ページと最大 4 MB のファイルのみを対象とします | PDF、JPEG/PNG/BMP/TIFF/HEIF 画像、DOCX、PPTX、XLS | Cloud API, Azure account needed;レイアウトモデルは段落、表、構造を返します |
見出し、段落、リストは元の階層を維持しています。2列または3列は読む順につながっています。テーブルはMarkdownテーブルとして、JSONでは行と列として出力されます。写真はimages/に保存され、その位置はマークされています。スキャンはテキスト認識(OCR)を経て、レイアウトごとに整理されます。アップロードしたファイルとその結果を見るのはあなただけです。
用途: MarkdownとJSONは、何も設定したりコードを書いたりせずに、ナレッジベースまたはRAG用の文書作成。
MinerU オープンソース ライセンスに基づいてライセンスされています (追加条件付きの Apache 2.0 に基づいています)。 Precision Extract API にはトークンが必要で、最大 200 MB および 600 ページのファイルを受け取ります。 Agent Lightweight API はログインを必要とせず、最大 10 MB および 20 ページのファイルを受け取り、IP ごとにレート制限があります。
用途: GPUを持つ開発者がセルフホストを希望する場合、またはAPIで中国語文書をバッチ処理する場合などです。
出典: MinerU — GitHub README, MinerU — API documentation (limits)
そのREADMEにはページレイアウト、読書順、表構造、スキャンPDFや画像用のOCR、機密データやエアギャップ環境向けのローカル実行が記載されています。モデルウェイトにはそれぞれのライセンスがあり、別途確認する必要があります。
用途: オフラインまたは自社ネットワーク内で保持し、Pythonに慣れているチーム。
モデルの重み付けでは、修正された OpenRAIL-M ライセンスを使用します。研究、個人使用、および資金または収益が 500 万ドル未満のスタートアップの場合は無料です。それを超える商用利用は有償となります。ホストされる API の料金は 1,000 ページあたりで、高速 $1、バランス $3、正確 $7.50 です。カードは無料枠を超えた後にのみ必要になります。
用途: LaTeXの方程式とHTMLのテーブルを使いたい開発者で、重みライセンスで作業できる。
LlamaIndexの料金ページには、月額10,000クレジットの従量制プランが掲載されています。各パースティアは、基本的なパースで1クレジットから1ページあたり異なるクレジット数を使用します。LlamaIndex RAGのスタックにきれいに収まります。
用途: 開発者はすでに LlamaIndex を使用して RAG を構築しています。
Mathpix の料金プランでは、無料プランでは毎月 10 個の PDF ページと 10 個の画像が表示され、.edu メールで 2 倍になります。 Pro は、1,000 PDF ページと 5,000 枚の画像で月額 4.99 ドルです。数式認識がその強みです。無料枠は少ないです。
用途: 時折、数式のページや数学の問題の写真が載ること。
Microsoft のドキュメントには、無料枠ではリクエストの最初の 2 ページのみが分析され、最大 4 MB のファイルと 1 秒あたり 1 つのリクエストが分析されると記載されています。価格ページには、毎月 0 ～ 500 ページの無料ページがリストされています。 Azure を構築する前に、いろいろ試してみるのが適しています。
用途: すでに Azure をベースに構築しているチームが、エンタープライズ API を必要としています。
出典: Microsoft Learn — Document Intelligence quotas and limits, Azure — Document Intelligence pricing
| あなたの状況 | まず試すべきこと |
|---|---|
| コードを記述することなく、数百の PDF ページまたはスキャンされたページを Markdown および JSON に変換します | OmniDoc(ブラウザ内でPDFあたり最大501ページまで) |
| データは自分のサーバーに保管しなければなりません | Docling または MinerU、セルフホスト |
| 中国語の文書を毎日バッチで処理 | MinerU オンライン API(1日2,000ページの最優先ページ)、または OmniDoc |
| 論文からの方程式 LaTeX | Marker、または Mathpix (少額の無料枠) |
| LlamaIndexでRAGをすでに構築中 | LlamaParse |
| すでに Azure を構築中 | Azure Document Intelligence (無料枠ではリクエストごとに 2 ページを読み取ります) |
| Word、PowerPoint、Excel、EPUB または HTML から Markdown | OmniDoc, MinerU または Docling |
はい。MinerU、Docling、Markerはオープンソースでセルフホストが可能です。OmniDocの無料文書抽出はブラウザ上で月間制限がなく、PDFあたり最大501ページまで動作し、ZIPはdocument.mdとdocument.jsonを保持します。MinerUのオンラインAPIでは、アカウントごとに1日に2,000件の最優先ページが表示されます。公式ページからの数字、2026年11月の確認。
PDF をテキストにすると、一連のプレーン テキストが得られます。構造化抽出では、見出しレベル、段落、行と列としての表、画像の位置と読み取り順序が Markdown と JSON として保持され、プログラムや AI ツールが直接使用できます。
オンライン ツールを使用します。OmniDoc の無料ドキュメント抽出では、ブラウザーでアップロードが行われます。 MinerU、Datalab、LlamaParse、および Azure はオンライン API を提供します。これにはアカウント、トークン、およびコードが必要です。
はい。OmniDoc、Docling、MinerUはスキャン中のテキストや表の構造を認識します。OmniDocはMarkdownテーブルとして、JSONの行と列として表を書き込みます。非常に複雑な表を元の表と照らし合わせてみてください。
OmniDoc チーム。 OmniDoc は当社の製品です。別のツールに関するすべての図はその公式ページまたはリポジトリにリンクしており、何かが変更された場合はそのページが優先されます。
OmniDoc文書抽出