OmniDoc Вилучення документів

OmniDoc Вилучення документів / Порівняння 2026 року

Безкоштовні інструменти для вилучення документів для порівняння за 2026 рік: PDF з Markdown та JSON

Перетворення PDF-файлів, сканів і файлів Office на Markdown і JSON із заголовками, таблицями та зображеннями може означати самостійне розміщення моделі з відкритим кодом або виклик API, який оплачується сторінкою. На цій сторінці розміщено безкоштовне забезпечення, введення, виведення та налаштування семи поширених інструментів поруч із офіційним джерелом для кожного номера.

Це порівняння написано командою OmniDoc, і OmniDoc — це наш власний продукт. Кожна цифра про інший інструмент надходить з офіційної сторінки або репозиторію, перевіреного 14 листопада 2026 року; їхні сторінки виграють, якщо щось відрізняється.

Безкоштовно розпакуйте файл за допомогою OmniDoc

З першого погляду: безкоштовна квота, вхідні ресурси, вихідні дані

ІнструментБезкоштовна допомогаВхідні даніВивід / налаштування
OmniDoc безкоштовне витягування документа наш інструментДо 501 сторінки на PDF, без місячного обмеження; завдання на безкоштовному плані стоять у черзі; потрібен безкоштовний обліковий запис OmniDocPDF, відскановані зображення PDF, PNG/JPG/WEBP/BMP, Word, PowerPoint, Excel, CSV, EPUB, HTML, Markdown, TXT, SRT/ASSВеб-сторінка, нічого не потрібно встановлювати; ZIP з document.md, document.json, images/ і manifest.json
MinerUВідкритий код, самостійно розміщений; онлайн API: 2 000 сторінок на день для кожного акаунта з найвищим пріоритетом, після цього нижчим пріоритетомPDF, зображення, DOC/DOCX, PPT/PPTX, XLS/XLSX, RTF, ODT/ODS/ODP, EPUB, OFD, HTML/MHTML, CSV/TSVMarkdown, HTML, LaTeX, DOCX та інших; самостійний хостинг, онлайн API або демо на Hugging Face і ModelScope
DoclingВідкритий код (код під MIT), працює на вашому власному комп’ютері, без обмежень у використанніPDF, DOCX, PPTX, XLSX, HTML, EPUB, зображення та іншіMarkdown, HTML, DocTags, без втрат JSON; запускається локально, OCR для сканування
Marker (Datalab)Код з відкритим кодом (Apache 2.0); організував API надбавку в розмірі 20 доларів на місяць із робочою електронною поштою та 10 доларів з особистоюPDF, зображення, PPTX, DOCX, XLSX, HTML, EPUBMarkdown, JSON, HTML, chunks; рівняння як LaTeX, таблиці як HTML
LlamaParse (LlamaIndex)10 000 безкоштовних кредитів на місяць для нових користувачів; базовий аналіз від 1 кредиту на сторінкуДивіться офіційний сайтOnline API (LlamaCloud), потрібен обліковий запис
MathpixБезкоштовно: 10 сторінок PDF і 10 зображень на місяць (удвічі більше з поштою .edu); Pro $4.99/місяць за 1 000 сторінокPDF, зображенняApp та API; Сильний у формулах
Azure AI Document IntelligenceБезкоштовний рівень F0: 500 сторінок на місяць, але кожен аналіз охоплює лише перші 2 сторінки та файли розміром до 4 МБPDF, JPEG/PNG/BMP/TIFF/HEIF зображення, DOCX, PPTX, XLSCloud API, Azure account needed; Модель верстки повертає абзаци, таблиці та структуру

Інструмент за інструментом: кому це підходить і на що варто звертати увагу

OmniDoc безкоштовне витягування документа наш інструмент

Заголовки, абзаци та списки зберігають ієрархію оригіналу; дві або три колонки з'єднуються у порядку читання. Таблиці виходять у вигляді таблиць Markdown, а також у вигляді рядків і стовпців у JSON; зображення зберігаються у images/ з позначеними їхніми позиціями. Сканування проходять через розпізнавання тексту (OCR) і організовуються за їхнім розташуванням. Тільки ви можете бачити файли, які завантажуєте, і їхні результати.

Добре для: Markdown і JSON без будь-яких налаштувань або написання коду; підготовка документів для бази знань або RAG.

MinerU

Ліцензовано згідно з ліцензією на відкритий код MinerU (на основі Apache 2.0 з додатковими умовами). Precision Extract API потребує токена та приймає файли розміром до 200 МБ і 600 сторінок; Agent Lightweight API не потребує входу в систему та приймає файли розміром до 10 МБ і 20 сторінок, швидкість обмежена на IP-адресу.

Добре для: розробники з GPU, які хочуть самостійно розміщувати, або пакетні документи китайською мовою через API.

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

Docling

Його README містить макет сторінки, порядок читання та структуру таблиці, OCR для відсканованих PDF-файлів і зображень, а також локальне виконання для конфіденційних даних і середовищ із зазором. Моделі ваг мають власні ліцензії, які необхідно перевірити окремо.

Добре для: команди, які повинні залишатися в автономному режимі або всередині своєї мережі та добре знайомі з Python.

Джерело: Docling — GitHub README

Marker (Datalab)

Моделі вагають модифіковану ліцензію OpenRAIL-M, безкоштовну для досліджень, особистого користування та стартапів у розмірі фінансування або доходу менше 5 млн доларів; Комерційне використання понад це платне. Розміщений API оцінюється за 1 000 сторінок: $1 швидко, $3 збалансовано, $7.50 точно; Картка потрібна лише після отримання безкоштовної допомоги.

Добре для: розробники, яким потрібні рівняння LaTeX і таблиці HTML і які можуть працювати з ліцензією на ваги.

Джерело: Marker — GitHub README, Datalab — Pricing

LlamaParse (LlamaIndex)

На сторінці з цінами LlamaIndex указано тарифний план із оплатою в розмірі 0 доларів із 10 тисячами безкоштовних кредитів на місяць; кожен рівень аналізу використовує різну кількість кредитів на сторінку, від 1 для базового аналізу. Він акуратно вписується в стек LlamaIndex RAG.

Добре для: розробники вже створюють RAG з LlamaIndex.

Джерело: LlamaIndex — Pricing

Mathpix

У цінах Mathpix указано 10 PDF сторінок і 10 зображень на місяць за безкоштовним планом, подвоєним електронною поштою .edu; Pro коштує 4,99 доларів на місяць за 1000 сторінок PDF і 5000 зображень. Розпізнавання формули - його сила; безкоштовна надбавка невелика.

Добре для: час від часу сторінка з формулами або фотографія математичної задачі.

Джерело: Mathpix — Snip pricing

Azure AI Document Intelligence

У документації Microsoft зазначено, що безкоштовний рівень аналізує лише перші дві сторінки запиту з файлами розміром до 4 МБ і одним запитом на секунду; на сторінці з цінами вказано 0–500 безкоштовних сторінок на місяць. Варто спробувати щось перед тим, як будувати на Azure.

Добре для: команди, які вже будують на Azure, яким потрібне підприємство API.

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

Яка з них для якої роботи

Твоя ситуаціяЩо спробувати спочатку
Перетворення сотень PDF або відсканованих сторінок у Markdown і JSON без написання кодуOmniDoc (до 501 сторінки на PDF, у браузері)
Дані мають залишатися на ваших власних серверахDocling або MinerU, самохостинг
Китайські документи щоденними партіямиMinerU online API (2 000 сторінок пріоритету на день), або OmniDoc
Рівняння з статей як LaTeXMarker, або Mathpix (невелика безкоштовна допомога)
Вже будуємо RAG з LlamaIndexLlamaParse
Вже будується на AzureAzure Document Intelligence (безкоштовний рівень містить 2 сторінки на запит)
Word, PowerPoint, Excel, EPUB або HTML to MarkdownOmniDoc, MinerU або Docling

Питання

Чи є безкоштовний конвертер PDF в Markdown у 2026 році?

Так. MinerU, Docling та Marker є відкритими і можуть бути саморозміщеними; безкоштовне витягування документа OmniDoc працює в браузері без місячного ліміту і має до 501 сторінки на PDF, а його ZIP зберігає document.md та document.json; Онлайн MinerU API дає 2 000 пріоритетних сторінок на день для кожного акаунта. Дані з офіційних сторінок, перевірені листопадом 2026 року.

Чим структуроване вилучення відрізняється від PDF до тексту?

PDF до тексту дає змогу запускати звичайний текст. Структуроване вилучення зберігає рівні заголовків, абзаци, таблиці як рядки та стовпці, положення зображень і порядок читання, як Markdown і JSON, які програми та інструменти ШІ можуть використовувати безпосередньо.

Я не можу самостійно розміщувати. Які в мене варіанти?

Використовуйте онлайн-інструмент: безкоштовне витягування документа OmniDoc приймає завантаження в браузері; MinerU, Datalab, LlamaParse та Azure пропонують онлайн-API, які потребують облікового запису, токена та деякого коду.

Чи можуть ці інструменти працювати зі сканованими файлами PDF і таблицями?

Так. OmniDoc, Docling і MinerU розпізнають текст у скануванні та структуру таблиць. OmniDoc записує таблиці як Markdown таблиці та як рядки та стовпці у JSON; Перевірте дуже складні таблиці з оригіналом.

Хто написав це порівняння?

Команда OmniDoc; OmniDoc – це наш власний продукт. Кожна цифра про інший інструмент посилається на його офіційну сторінку чи репозиторій, і ця сторінка виграє, якщо щось змінилося.

Джерела (перевірено 14 листопада 2026 року)

  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/

Посібник 2026 року: 8 речей, які варто перевірити в інструменті для вилучення документів · OmniDoc Вилучення документів · Переклад документів · Відкрийте інструмент · Встановіть десктопний додаток