OmniDoc Extragerea documentului

OmniDoc Extragerea documentului / 2026 comparaţie

Instrumente gratuite de extragere a documentelor în comparație cu 2026: PDF la Markdown și JSON

Transformarea PDF-urilor, scanărilor și fișierelor Office în Markdown și JSON cu titluri, tabele și imagini poate însemna auto-găzduirea unui model open-source sau apelarea unui API facturat de pagină. Această pagină pune alocația gratuită, intrările, ieșirile și configurarea a șapte instrumente comune una lângă alta, cu sursa oficială pentru fiecare număr.

Această comparație este scrisă de echipa OmniDoc, iar OmniDoc este propriul nostru produs. Fiecare număr despre un alt instrument provine din pagina sau din depozitul său oficial, verificat la 14 noiembrie 2026; paginile lor câștigă dacă ceva diferă.

Extrage gratuit un fișier cu OmniDoc

Pe scurt: alocație gratuită, intrări, ieșiri

InstrumentAlocație gratuităIntrăriIeșire / configurare
OmniDoc extragere gratuită a documentelor instrumentul nostruPână la 501 pagini per PDF, fără limită lunară; sarcinile din planul gratuit așteaptă într-o coadă; este necesar un cont gratuit OmniDocPDF, imagini scanate PDF, PNG/JPG/WEBP/BMP, Word, PowerPoint, Excel, CSV, EPUB, HTML, Markdown, TXT, SRT/ASSPagina web, nimic de instalat; un ZIP cu document.md, document.json, images/ și manifest.json
MinerUOpen source, auto-găzduit; online API: 2.000 de pagini pe zi per cont la prioritate maximă, după aceea prioritate mai micăPDF, imagini, DOC/DOCX, PPT/PPTX, XLS/XLSX, RTF, ODT/ODS/ODP, EPUB, OFD, HTML/MHTML, CSV/TSVMarkdown, HTML, LaTeX, DOCX și altele; auto-găzduit, online API sau demonstrații pe Hugging Face și ModelScope
DoclingOpen source (cod sub MIT), rulează pe propriul computer, fără limite de utilizarePDF, DOCX, PPTX, XLSX, HTML, EPUB, imagini și multe alteleMarkdown, HTML, DocTags, fără pierderi JSON; rulează local, OCR pentru scanări
Marker (Datalab)Cod sursă deschisă (Apache 2.0); a găzduit alocație API de 20 USD pe lună cu un e-mail de serviciu, 10 USD cu unul personalPDF, imagini, PPTX, DOCX, XLSX, HTML, EPUBMarkdown, JSON, HTML, bucăți; ecuații ca LaTeX, tabelele ca HTML
LlamaParse (LlamaIndex)10.000 de credite gratuite pe lună pentru noii utilizatori; analiza de bază de la 1 credit pe paginăVezi site-ul oficialOnline API (LlamaCloud), cont necesar
MathpixGratuit: 10 PDF pagini și 10 imagini pe lună (2x cu un email .edu); Pro 4,99 $/lună pentru 1.000 de paginiPDF, imaginiApp și API; puternic pe formule
Azure AI Document IntelligenceNivel gratuit F0: 500 de pagini pe lună, dar fiecare analiză acoperă doar primele 2 pagini și fișiere de până la 4 MBPDF, imagini JPEG/PNG/BMP/TIFF/HEIF, DOCX, PPTX, XLSCloud API, Azure cont necesar; Modelul de layout returnează paragrafe, tabele și structură

Instrument cu instrument: cui se potrivește și ce să urmărești

OmniDoc extragere gratuită a documentelor instrumentul nostru

Titlurile, paragrafele și listele păstrează ierarhia originalului; două sau trei coloane sunt unite în ordinea citirii. Tabelele apar ca tabele Markdown și ca rânduri și coloane în JSON; imaginile sunt salvate în images/ cu pozițiile lor marcate. Scanările trec prin recunoașterea textului (OCR) și sunt apoi organizate după aspectul lor. Numai dvs. puteți vedea fișierele pe care le încărcați și rezultatele acestora.

Bun pentru: Markdown și JSON fără a configura nimic sau a scrie cod; pregătirea documentelor pentru o bază de cunoștințe sau RAG.

MinerU

Licențiat conform Licenței cu sursă deschisă MinerU (pe baza Apache 2.0 cu condiții suplimentare). Precision Extract API are nevoie de un token și preia fișiere de până la 200 MB și 600 de pagini; Agent Lightweight API nu are nevoie de autentificare și preia fișiere de până la 10 MB și 20 de pagini, cu o rată limitată pe IP.

Bun pentru: dezvoltatori cu un GPU care doresc să se auto-găzduiască sau care grupează documente chinezești printr-un API.

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

Docling

README a acestuia listează aspectul paginii, ordinea de citire și structura tabelului, OCR pentru PDF-uri și imagini scanate și execuția locală pentru date sensibile și medii cu aer întrerupt. Greutățile modelului poartă propriile licențe, care trebuie verificate separat.

Bun pentru: echipe care trebuie să rămână offline sau în interiorul propriei rețele și se simt confortabil cu Python.

Sursă: Docling — GitHub README

Marker (Datalab)

Greutățile modelului folosesc o licență OpenRAIL-M modificată, gratuită pentru cercetare, uz personal și startup-uri sub 5 milioane USD în finanțare sau venituri; utilizarea comercială dincolo de aceasta este plătită. API găzduit are prețul pentru 1.000 de pagini: 1 USD rapid, 3 USD echilibrat, 7,50 USD exact; un card este necesar doar după alocația gratuită.

Bun pentru: dezvoltatorii care doresc ecuații LaTeX și tabele HTML și pot lucra cu licența de ponderi.

Sursă: Marker — GitHub README, Datalab — Pricing

LlamaParse (LlamaIndex)

Pagina de prețuri a lui LlamaIndex afișează un plan de plată în funcție de utilizare de 0 USD cu 10.000 credite gratuite pe lună; fiecare nivel de analizare folosește un număr diferit de credite pe pagină, de la 1 pentru analiza de bază. Se potrivește perfect în stiva LlamaIndex RAG.

Bun pentru: dezvoltatori care deja construiesc RAG cu LlamaIndex.

Sursă: LlamaIndex — Pricing

Mathpix

Mathpix listează 10 PDF pagini și 10 imagini pe lună pe planul gratuit, dublat cu un email .edu; Pro costă 4,99 dolari pe lună pentru 1.000 de pagini PDF și 5.000 de imagini. Recunoașterea formulelor este punctul ei forte; Alocația gratuită este mică.

Bun pentru: pagini ocazionale cu formule sau o fotografie cu o problemă de matematică.

Sursă: Mathpix — Snip pricing

Azure AI Document Intelligence

Documentația lui Microsoft spune că nivelul gratuit analizează doar primele două pagini ale unei cereri, cu fișiere de până la 4 MB și o solicitare pe secundă; pagina de prețuri listează 0–500 de pagini gratuite pe lună. Se potrivește să încerci lucrurile înainte de a construi pe Azure.

Bun pentru: echipe care deja construiesc pe Azure și au nevoie de un enterprise API.

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

Care pentru care job

Situația dvsCe să încercați mai întâi
Conversia a sute de PDF sau pagini scanate în Markdown și JSON fără a scrie codOmniDoc (până la 501 pagini pe PDF, în browser)
Datele trebuie să rămână pe propriile servereDocling sau MinerU, auto-găzduite
Documente chinezești în loturi zilniceMinerU online API (2.000 de pagini cu prioritate maximă pe zi), sau OmniDoc
Ecuații din lucrări ca LaTeXMarker, sau Mathpix (mică alocație gratuită)
Deja construim RAG cu LlamaIndexLlamaParse
Deja construim pe AzureAzure Document Intelligence (nivelul gratuit citește 2 pagini pe cerere)
Word, PowerPoint, Excel, EPUB sau HTML până la MarkdownOmniDoc, MinerU sau Docling

Întrebări

Există un convertor gratuit PDF către Markdown în 2026?

Da. MinerU, Docling și Marker sunt open source și pot fi găzduite singure; extragerea gratuită a documentelor OmniDoc rulează în browser fără limită lunară și până la 501 pagini pe PDF, iar ZIP conține document.md și document.json; MinerU online API oferă 2.000 de pagini cu prioritate maximă pe zi pentru fiecare cont. Cifre de pe paginile oficiale, verificate în noiembrie 2026.

Cum diferă extracția structurată de la PDF la text?

PDF către text îți oferă o serie de text simplu. Extragerea structurată păstrează nivelurile de titlu, paragrafele, tabelele ca rânduri și coloane, pozițiile imaginilor și ordinea lecturii, ca Markdown și JSON, pe care programele și instrumentele AI le pot folosi direct.

Nu pot să mă găzduiesc singur. Care sunt opțiunile mele?

Folosește un instrument online: extragerea gratuită a documentului OmniDoc preia încărcarea în browser; MinerU, Datalab, LlamaParse și Azure oferă API-uri online, care necesită un cont, un token și ceva cod.

Pot aceste instrumente să gestioneze PDF-uri scanate și tabele?

Da. OmniDoc, Docling și MinerU recunosc textul în scanări și structura tabelelor. OmniDoc scrie tabele ca tabele Markdown și ca rânduri și coloane în JSON; Verifică tabele foarte complexe față de cele originale.

Cine a scris această comparație?

Echipa OmniDoc; OmniDoc este produsul nostru propriu. Fiecare figurină despre un alt instrument face legătura către pagina oficială sau depozitul său, iar acea pagină câștigă dacă s-a schimbat ceva.

Surse (verificat la 14 noiembrie 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/

Ghid 2026: 8 lucruri de verificat într-un instrument de extragere a documentelor · OmniDoc Extragerea documentului · Traducere document · Deschideți instrumentul · Obțineți aplicația desktop