Marker
Markup
Marker
| Launched | |
| Pricing Model | Free |
| Starting Price | |
| Tech used | |
| Tag | Document Automation,Data Extraction,Workflow Automation |
Markup
| Launched | 2019-02 |
| Pricing Model | Free Trial |
| Starting Price | $25/mo |
| Tech used | Cloudflare CDN,HTTP/3,Progressive Web App |
| Tag | Text Analysis,Data Extraction |
Marker Rank/Visit
| Global Rank | |
| Country | |
| Month Visit |
Top 5 Countries
Traffic Sources
Markup Rank/Visit
| Global Rank | 22271256 |
| Country | United States |
| Month Visit | 614 |
Top 5 Countries
Traffic Sources
Estimated traffic data from Similarweb
What are some alternatives?
Markdown Converters - Получите структурированный Markdown, который сокращает потребление токенов до 70%, сохраняет семантическую структуру и напрямую встраивается в ваши RAG- или агентские рабочие процессы. Никаких установок, никаких препятствий — просто загрузите и мгновенно получите результат, оптимизированный для ИИ.
MarkItDown - MarkItDown – это легковесная утилита Python, предназначенная для конвертации различных файлов в формат Markdown, что позволяет использовать их в работе с LLM и связанных конвейерах анализа текста.
Monkt - Monkt преобразует PDF-файлы, файлы Word, таблицы Excel, презентации PowerPoint и веб-страницы в структурированный Markdown или JSON, сохраняя семантическую структуру. Применяйте пользовательские схемы, обрабатывайте данные пакетно и используйте предопределённые шаблоны через REST API или веб-интерфейс.
LlamaParse - LlamaParse — это решение для предоставления больших языковых моделям данных из сложных документов. Он обрабатывает таблицы, графики и другие элементы, предлагает возможности пользовательского парсинга, поддержку нескольких языков, простую интеграцию API и соответствует стандарту SOC 2.
MegaParse - MegaParse — это мощный и универсальный парсер, который с легкостью обрабатывает документы различных типов. Независимо от того, работаете ли вы с текстом, PDF-файлами, презентациями Powerpoint или документами Word, MegaParse станет вашим надежным помощником. Ключевая задача — исключить потерю информации в процессе парсинга.