Markerを自分で運用するか、pdf2md.devへ任せるか
自分のマシンで変換を実行したい場合はMarkerが適しています。オープンソースで、任意の--use_llmフラグを使うと複雑な文書でもほぼ完全な精度を目指せます。PDF、DOCX、PPTX、XLSX、EPUBなど多数の形式を読み取れますが、GPU向けに設計され、運用は自分で行います。設定なしですぐ結果が必要な場合はpdf2md.devが適しています。ブラウザで匿名かつ無料で変換でき、OCR、本物のMarkdown表と数式、REST API、エージェント向けホスト型MCPを備えます。Python、GPU、アカウントは不要です。
pdf2md.devとMarkerの機能比較
どちらも表、数式、OCRを含むきれいなMarkdownを生成します。主な違いは、ホスト型かセルフホスト型かです。
| pdf2md.dev | Marker | |
|---|---|---|
| セットアップ | インストール不要: ブラウザ、REST API、ホスト型MCP | pip install marker-pdf + Python環境 |
| ハードウェア | 不要: 当サービスがホスト、GPU不要 | CPU/MPSでも動作するがGPU向け（H100で一括処理が高速） |
| 費用 | 匿名の無料プラン、有料プランで上限増加 | ライセンス条件内のセルフホストは無料。GPU + 運用費が必要。Datalab APIは有料 |
| アカウント | 変換時は不要 | セルフホストは不要。Datalab APIはAPIキーが必要 |
| スキャンPDFのOCR | 多言語に標準対応、フラグ不要 | セルフホスト時はSurya OCRで対応 |
| 表と数式 | 対応: 本物のMarkdown表、数式を保持 | 対応: 表、方程式、インライン数式 |
| 入力形式 | アップロードまたはURLのPDFと画像 | PDF、画像、DOCX、PPTX、XLSX、HTML、EPUB |
| 最高精度モード | エンジンを選択: MinerU（高密度）またはDocling（整った文書を高速処理） | 複雑なページでは任意の--use_llmでほぼ完全な出力 |
| 自動化 | エージェント向けREST API + ホスト型MCP | Pythonライブラリ、任意の有料Datalab API |
| ライセンス | ホスト型SaaS、ファイルをモデル学習に不使用 | コードはGPL。ウェイトはOpen Rail-M（売上/資金$2M未満かつ非競合で無料） |
Markerの情報は公開プロジェクト資料、pdf2md.devは現在の無料プラン上限に基づきます。どちらも変更されるため、最新情報は各公式資料で確認してください。
ほかの選択肢も確認しますか？ 市場全体を一覧するPDF→Markdown変換ツール比較をご覧ください。
Markerが適している場合
Markerは実用性の高い強力なツールです。次の条件に合う場合に選べます。
完全なセルフホスト
第三者サービスを経由せず、オフラインまたはオンプレミスの自社マシンだけで変換を実行する必要がある場合です。
多数の入力形式
PDFだけでなくDOCX、PPTX、XLSX、HTML、EPUBも変換し、1つのツールへまとめたい場合です。
LLMで精度を強化
複雑なレイアウトで--use_llmを使い、ほぼ完全な出力を目指すためのGPUとMLOps環境がある場合です。
pdf2md.devが適している場合
ホスト型なら、セットアップ、GPU、アカウントが不要です。
短時間で結果を取得
PDFを追加するだけで、Python、GPU、アカウントなしにきれいなMarkdownを取得できます。
API + ホスト型MCP
インフラを管理せず、自分のコードやエージェントパイプラインから同じ変換を呼べます。
単発または無料で利用
数件の処理のためにGPUマシンを構築せず、無料プランのブラウザから匿名で変換できます。
エンジンを選択
1つのパイプラインを自分で調整する代わりに、文書ごとにMinerUとDoclingを切り替えられます。
ファイルを学習に不使用
ファイルは短い保持期間で変換後に削除され、モデル学習には使用しません。
大規模処理やエージェントから使いますか？
pdf2md.devはWebアプリだけでなく、REST APIとホスト型MCPエンドポイントも提供します。GPUマシンを運用せず、自分のコードやLLMエージェントからPDFを変換してきれいなMarkdownを取得できます。開発者向けハブのPythonチュートリアルをご覧ください。
よくある質問
pdf2md.devはMarkerの完全な置き換えですか？
提供形態が異なるため、完全な置き換えではありません。Markerは自分で実行するセルフホスト型Pythonライブラリです。pdf2md.devはインストール不要でブラウザ、REST API、ホスト型MCPから利用するホスト型サービスです。変換基盤を自分で運用するか、サービスへ任せるかで選べます。
Markerは無料ですか？
MarkerのコードはGPLのオープンソースです。モデルウェイトは修正版Open Rail-Mライセンスで、研究、個人利用、Datalab APIと競合しない資金調達額または売上$2M未満の組織は無料です。運用するGPU、計算資源、保守の費用は別途必要です。Datalabは有料のホスト型APIも提供します。
pdf2md.devにGPUは必要ですか？
いいえ。変換は当サービスがホストするため、ローカルのGPU、Python、インストールは不要です。MarkerはCPUでも動作しますがGPU向けに設計され、GPUの方が大幅に高速です。
どちらの精度が高いですか？
どちらも高性能です。Markerは任意の--use_llmフラグで複雑なレイアウトでもほぼ完全な出力を目指せます。pdf2md.devはエンジンを選択でき、密度の高い複雑なページはMinerU、整ったページを高速処理する場合はDoclingを使い、フラグ調整なしでOCR、表、数式を処理します。
コードやエージェントから呼べますか？
pdf2md.devはREST APIとホスト型MCPを提供するため、エージェントから設定なしでPDFを変換できます。Markerは自分のコードへ組み込むPythonライブラリで、ホスト型として任意の有料Datalab APIもあります。
スキャンPDFには対応しますか？
どちらもスキャンPDFと画像のみのPDFをOCRできます。セルフホストのMarkerはSurya OCRを使います。pdf2md.devは多言語OCRを標準搭載し、フラグ設定は不要です。スキャンPDFの変換をご覧ください。
pdf2md.devは登録なしで本当に無料ですか？
はい。無料プランはブラウザから匿名で変換できます（3スロット、10 MB、処理時間15分、保持時間1時間）。有料プランでは各上限が増えます。