OmniDoc Ekstrakcja dokumentu / Porównanie z 2026 rokiem

Darmowe narzędzia do ekstrakcji dokumentów w porównaniu z 2026 rokiem: PDF do Markdown i JSON

Przekształcanie plików PDF, skanów i plików Office w Markdown i JSON z nagłówkami, tabelami i obrazami może oznaczać samodzielne hostowanie modelu open-source lub wywołanie API fakturowanego przez stronę. Ta strona umieszcza darmowe przydziały, wejścia, wyjścia i konfigurację siedmiu popularnych narzędzi obok siebie, z oficjalnym źródłem dla każdej liczby.

To porównanie zostało napisane przez zespół OmniDoc, a OmniDoc to nasz własny produkt. Każda liczba dotycząca innego narzędzia pochodzi z jego oficjalnej strony lub repozytorium, sprawdzonego 14 listopada 2026 r.; Jeśli coś się zmieni, wygrywa ich strony.

Wyodrębnij plik bezpłatnie za pomocą OmniDoc

Na pierwszy rzut oka: darmowe zasiłki, nakłady, wyjścia

Narzędzie	Darmowe zasiłek	Dane wejściowe	Wyjście / konfiguracja
OmniDoc bezpłatna ekstrakcja dokumentów nasze narzędzie	Do 501 stron na PDF, bez miesięcznego limitu; zadania w darmowym planie czekają w kolejce; wymagane jest darmowe konto OmniDoc	PDF, zeskanowane obrazy PDF, PNG/JPG/WEBP/BMP, Word, PowerPoint, Excel, CSV, EPUB, HTML, Markdown, TXT, SRT/ASS	Strona internetowa, nic do instalowania; a ZIP z document.md, document.json, images/ i manifest.json
MinerU	Otwarte oprogramowanie, hostowane samodzielnie; online API: 2000 stron dziennie na konto przy najwyższym priorytecie, później niższym	PDF, obrazy, DOC/DOCX, PPT/PPTX, XLS/XLSX, RTF, ODT/ODS/ODP, EPUB, OFD, HTML/MHTML, CSV/TSV	Markdown, HTML, LaTeX, DOCX i inne; samodzielnie hostowane, online API lub demonstracje na Hugging Face i ModelScope
Docling	Open source (kod pod MIT), działa na twoim komputerze, bez ograniczeń wykorzystania	PDF, DOCX, PPTX, XLSX, HTML, EPUB, obrazy i więcej	Markdown, HTML, DocTags, bezstratne JSON; działa lokalnie, OCR dla skanów
Marker (Datalab)	Kod open source (Apache 2.0); hostowany dodatek API w wysokości 20 USD miesięcznie w przypadku służbowego adresu e-mail i 10 USD w przypadku konta osobistego	PDF, images, PPTX, DOCX, XLSX, HTML, EPUB	Markdown, JSON, HTML, kawałki; równania jak LaTeX, tabele jak HTML
LlamaParse (LlamaIndex)	10 000 darmowych kredytów miesięcznie dla nowych użytkowników; podstawowe parsowanie od 1 kredytu na stronę	Zobacz oficjalną stronę	Online API (LlamaCloud), potrzebne konto
Mathpix	Darmowe: 10 PDF stron i 10 obrazów miesięcznie (2x z adresem .edu); Pro 4,99 USD miesięcznie za 1 000 stron	PDF, obrazy	Aplikacja i API; mocny w formułach
Azure AI Document Intelligence	Poziom bezpłatny F0: 500 stron miesięcznie, ale każda analiza obejmuje tylko 2 pierwsze strony i pliki do 4 MB	Obrazy PDF, JPEG/PNG/BMP/TIFF/HEIF, DOCX, PPTX, XLS	Potrzebne konto Cloud API, Azure; model układu zwraca akapity, tabele i strukturę

Narzędzie po narzędziu: komu odpowiada i na co warto zwrócić uwagę

OmniDoc bezpłatna ekstrakcja dokumentów nasze narzędzie

Nagłówki, akapity i listy zachowują hierarchię oryginału; dwie lub trzy kolumny są połączone w kolejności czytania. Tabele wychodzą jako tabele Markdown oraz jako wiersze i kolumny w JSON; zdjęcia są zapisywane w images/ z oznaczonymi pozycjami. Skany przechodzą przez rozpoznawanie tekstu (OCR) i są następnie organizowane według układu. Tylko ty możesz zobaczyć pliki, które przesyłasz, i ich wyniki.

Dobre na: Markdown i JSON bez konieczności instalowania czy pisania kodu; przygotowywanie dokumentów do bazy wiedzy lub RAG.

MinerU

Licencjonowane w ramach licencji Open Source MinerU (w oparciu o licencję Apache 2.0 z dodatkowymi warunkami). Precision Extract API wymaga tokena i pobiera pliki do 200 MB i 600 stron; Agent Lightweight API nie wymaga logowania i pobiera pliki do 10 MB i 20 stron, z ograniczoną szybkością na adres IP.

Dobre na: deweloperzy z GPU, którzy chcą samodzielnie hostować lub którzy grupują chińskie dokumenty przez API.

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

Docling

Jego README zawiera układ strony, kolejność odczytu i strukturę tabel, OCR dla zeskanowanych plików PDF i obrazów oraz lokalne wykonanie dla wrażliwych danych i środowisk z przerwami między nami. Wagi modeli mają własne licencje, które można sprawdzać osobno.

Dobre na: zespoły, które muszą pozostać offline lub w swojej sieci i czują się komfortowo z Python.

Źródło: Docling — GitHub README

Marker (Datalab)

Modele korzystają ze zmodyfikowanej licencji OpenRAIL-M, bezpłatnej do badań, użytku osobistego i start-upów o finansowaniu lub przychodach poniżej 5 milionów dolarów; wykorzystanie komercyjne wykraczające poza ten zakres jest płatne. Hostowany API jest wyceniony na 1000 stron: 1 USD szybko, 3 USD równomiernie, 7,50 USD dokładnie; karta jest potrzebna dopiero po darmowym bilecie.

Dobre na: programiści chcą równań LaTeX i tabel HTML i mogą pracować z licencją na wagi.

Źródło: Marker — GitHub README, Datalab — Pricing

LlamaParse (LlamaIndex)

Na stronie z cenami LlamaIndex podano plan płatności na zasadzie 0 dolarów z 10 tys. darmowymi kredytami miesięcznie; Każdy poziom parsowania używa innej liczby kredytów na stronę, od 1 do podstawowego parsowania. Pasuje idealnie do stosu LlamaIndex RAG.

Dobre na: deweloperzy już budują RAG z LlamaIndex.

Źródło: LlamaIndex — Pricing

Mathpix

Listy cennikowe Mathpix – 10 stron PDF i 10 zdjęć miesięcznie w ramach darmowego planu, podwojone przez e-mail .edu; Pro kosztuje 4,99 USD miesięcznie za 1 000 stron PDF i 5 000 obrazów. Rozpoznawanie wzorów jest jego mocną stroną; Darmowe kieszonkowe jest niewielkie.

Dobre na: okazjonalna strona z wzorami lub zdjęcie zadania matematycznego.

Źródło: Mathpix — Snip pricing

Azure AI Document Intelligence

Dokumentacja Microsoft mówi, że darmowa warstwa analizuje tylko pierwsze dwie strony żądania, z plikami do 4 MB i jednym żądaniem na sekundę; Strona z cenami podała 0–500 darmowych stron miesięcznie. Nadaje się do wypróbowania różnych rzeczy przed rozbudowaniem Azure.

Dobre na: zespoły już bazujące na Azure, które potrzebują przedsiębiorstwa API.

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

Który do jakiej pracy

Twoja sytuacja	Co spróbować najpierw
Konwersja setek PDF lub zeskanowanych stron na Markdown i JSON bez pisania kodu	OmniDoc (do 501 stron na PDF, w przeglądarce)
Dane muszą pozostać na własnych serwerach	Docling lub MinerU, hostowane samodzielnie
Dokumenty chińskie w codziennych partiach	MinerU online API (2 000 stron o najwyższym priorytecie dziennie), czyli OmniDoc
Równania z artykułów jako LaTeX	Marker lub Mathpix (mały bezpłatny dodatek)
Już budujesz RAG z LlamaIndex	LlamaParse
Już buduję na Azure	Azure Document Intelligence (warstwa bezpłatna odczytuje 2 strony na żądanie)
Word, PowerPoint, Excel, EPUB lub HTML to Markdown	OmniDoc, MinerU lub Docling

Pytania

Czy w 2026 roku dostępny będzie darmowy konwerter PDF na Markdown?

Tak. MinerU, Docling i Marker są oprogramowaniem typu open source i można je hostować samodzielnie; bezpłatne wyodrębnianie dokumentów OmniDoc odbywa się w przeglądarce bez limitu miesięcznego i do 501 stron na PDF, a jego ZIP mieści document.md i document.json; Usługa API online firmy MinerU zapewnia 2000 stron o najwyższym priorytecie dziennie na każde konto. Dane z oficjalnych stron, sprawdzone w listopadzie 2026 r.

Czym różni się ekstrakcja strukturalna od PDF do tekstu?

PDF do tekstu daje serię zwykłego tekstu. Strukturalna ekstrakcja utrzymuje poziomy nagłówków, akapity, tabele jako wiersze i kolumny, pozycje obrazów i kolejność odczytu jako Markdown i JSON, które programy i narzędzia AI mogą bezpośrednio wykorzystać.

Nie mogę samodzielnie hostować. Jakie mam opcje?

Użyj narzędzia online: darmowa ekstrakcja dokumentów OmniDoc wymaga przesłania w przeglądarce; MinerU, Datalab, LlamaParse i Azure oferują internetowe API, które wymagają konta, tokena i kodu.

Czy te narzędzia obsługują zeskanowane pliki PDF i tabele?

Tak. OmniDoc, Docling i MinerU rozpoznają tekst w skanach i strukturę tabel. OmniDoc zapisuje tabele jako tabele Markdown oraz jako wiersze i kolumny w JSON; porównaj bardzo złożone tabele z oryginałem.

Kto napisał to porównanie?

Zespół OmniDoc; OmniDoc to nasz własny produkt. Każda informacja dotycząca innego narzędzia prowadzi do jego oficjalnej strony lub repozytorium i ta strona wygrywa, jeśli cokolwiek się zmieni.

Źródła (sprawdzone 14 listopada 2026)

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

Przewodnik 2026: 8 rzeczy, które warto sprawdzić w narządzeniu do ekstrakcji dokumentów · OmniDoc Ekstrakcja dokumentu · Tłumaczenie dokumentów · Otwórz narzędzie · Pobierz aplikację komputerową