r/ClaudeAI•4개월 전•408•73

LLM 토큰 낭비하기 싫어서 로컬 PDF-to-Markdown 변환기 만들었음.

I built a local PDF-to-Markdown converter so you don't have to burn LLM tokens.

핵심 요약

브라우저에서 바로 작동하여 서버나 파이썬 설치 없이 PDF를 마크다운으로 변환해 LLM 토큰 사용량을 줄여주는 도구입니다.

로컬 변환 — 브라우저 기반으로 서버 없이 PDF를 마크다운으로 변환함.
토큰 절약 — 원본 텍스트와 이미지 추출로 LLM의 PDF 래스터화 비용을 제거함.
설치 불필요 — 파이썬이나 pip 없이 웹사이트 접속만으로 즉시 사용 가능함.
고급 기능 — LaTeX 수식, 아랍어, 깨진 폰트 감지 및 이미지 렌더링 지원함.

Claude나 ChatGPT에 PDF 원본 그냥 때려 박는 짓 좀 그만해라. 토큰이랑 돈만 날리는 거임. 그래서 내가 LiteDoc 만들었다. 이거 100% 클라이언트 사이드 툴이라 브라우저에서 로컬로 PDF 처리함.

LiteDoc
100% 로컬, 브라우저 기반 PDF to Markdown 변환기 (Python 필요 없음, pip install 필요 없음, 서버도 없음).

하는 일:

서버 없이 메모리에서 PDF 압축 해제.

텍스트 추출하고, 포함된 이미지 따로 뽑아내서 깔끔한 Markdown으로 구조화.

LaTeX 수식이랑 오른쪽에서 왼쪽으로 읽는 아랍어도 기본 지원.

커스텀 인코딩된 "외계어" 폰트도 잡아냄. 텍스트 레이어 깨져 있으면 해당 페이지나 텍스트 영역을 자동으로 이미지로 렌더링함.

.md 파일이랑 최적화된 이미지 폴더를 ZIP으로 묶어서 출력.
여기서 써봐라: litedoc.xyz
github repo

Markdown 결과물

Page 1 # Deep Structural Neural Mapping Deep learning strategies often fail when executing unstructured inputs directly. The loss function is defined as: $$L(\theta) = -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N} \left[ y_i \log(\hat{y}_i) + (1-y_i)\log(1-\hat{y}_i) \right]$$ ## Page 2 [IMAGE: academic_paper_p2_img1.jpg] ### Arabic Sample Markdown إلى صيغة PDF هذا التطبيق أداةً مجانيةً لتحويل ملفات 원리

PDF.js랑 JSZip 써서 브라우저 안에서 다 돌아감. 추출 엔진은 X-gap 인식 스마트 단어 결합을 써서 문장 끊기는 거 방지하고, 수학적으로 단 나누기 감지해서 폰트 크기를 Markdown 헤딩 레벨(H1/H2/H3)로 매핑함. 반복되는 머리말이랑 꼬리말도 알아서 지워버림. 만약 호환 안 되는 유니코드 섞여 있으면(개인 폰트 인코딩 썼다는 뜻임), 그 폰트는 텍스트 추출 포기하고 캔버스 기반 이미지 렌더링으로 전환함.

토큰 아끼는 법
LLM은 비전이나 PDF 래스터화할 때 돈 엄청 떼감 (페이지당 대충 850 토큰). LiteDoc은 로컬에서 처리하니까 AI 내부 래스터라이저 거칠 필요가 없음. 원본 텍스트만 쏙 뽑아내고 포함된 이미지는 저/중해상도로 다시 압축함. 50페이지짜리 무거운 PDF 올리지 말고, 그냥 텍스트랑 필요한 이미지만 골라서 넣어라. 토큰 수만 단위에서 그냥 글자 수 수준으로 확 줄어든다.

원문

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r/ClaudeAI•4개월 전•408•73

LLM 토큰 낭비하기 싫어서 로컬 PDF-to-Markdown 변환기 만들었음.

I built a local PDF-to-Markdown converter so you don't have to burn LLM tokens.

핵심 요약

브라우저에서 바로 작동하여 서버나 파이썬 설치 없이 PDF를 마크다운으로 변환해 LLM 토큰 사용량을 줄여주는 도구입니다.

로컬 변환 — 브라우저 기반으로 서버 없이 PDF를 마크다운으로 변환함.
토큰 절약 — 원본 텍스트와 이미지 추출로 LLM의 PDF 래스터화 비용을 제거함.
설치 불필요 — 파이썬이나 pip 없이 웹사이트 접속만으로 즉시 사용 가능함.
고급 기능 — LaTeX 수식, 아랍어, 깨진 폰트 감지 및 이미지 렌더링 지원함.

LiteDoc
100% 로컬, 브라우저 기반 PDF to Markdown 변환기 (Python 필요 없음, pip install 필요 없음, 서버도 없음).

하는 일:

서버 없이 메모리에서 PDF 압축 해제.

텍스트 추출하고, 포함된 이미지 따로 뽑아내서 깔끔한 Markdown으로 구조화.

LaTeX 수식이랑 오른쪽에서 왼쪽으로 읽는 아랍어도 기본 지원.

커스텀 인코딩된 "외계어" 폰트도 잡아냄. 텍스트 레이어 깨져 있으면 해당 페이지나 텍스트 영역을 자동으로 이미지로 렌더링함.

.md 파일이랑 최적화된 이미지 폴더를 ZIP으로 묶어서 출력.
여기서 써봐라: litedoc.xyz
github repo

Markdown 결과물

Page 1 # Deep Structural Neural Mapping Deep learning strategies often fail when executing unstructured inputs directly. The loss function is defined as: $$L(\theta) = -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N} \left[ y_i \log(\hat{y}_i) + (1-y_i)\log(1-\hat{y}_i) \right]$$ ## Page 2 [IMAGE: academic_paper_p2_img1.jpg] ### Arabic Sample Markdown إلى صيغة PDF هذا التطبيق أداةً مجانيةً لتحويل ملفات 원리

주요 댓글

r/claudeai

기존 도구인 Markitdown과의 비교를 중심으로, 파이썬 환경 설정의 번거로움과 브라우저 기반 도구의 접근성에 대해 활발한 논쟁이 벌어지고 있습니다.

191

Markitdown이랑 뭐가 다름? https://github.com/microsoft/markitdown

198

OP는 토큰 아끼려고 만든다면서 정작 토큰 써서 중복되는 도구 만드느라 시간 낭비했네.

출력 100배라고 생산성 100배 되는 건 아님.

ㅋㅋㅋ

-1

구글은 공짜임! 😃

난 Markitdown 써봤는데 진짜 별로였음.

그래도 업계 표준이잖아. 뭐라 하는 건 아닌데, 입력 형식에 따라 마크다운 변환을 알아서 잘 처리하는 것 같음.

걱정 마, 이것도 똑같이 별로일 테니까.

덕분에 Markitdown이라는 걸 알게 됐네. 고맙다, 모르는 사람아.

Markitdown은 파이썬이랑 백엔드 설정이 필요한데, LiteDoc은 100% 브라우저 클라이언트 사이드임. 설정할 게 아예 없음.

-10

내 말은, 네 도구는 브라우저가 필요한데 그게 파이썬보다 훨씬 무거운 의존성 아님? 그리고 '백엔드 설정'이 뭔 소린지 모르겠네. 그냥 로컬 도구잖아. 실행하면 끝인데.

사용자는 이미 브라우저를 켜놓고 있음. 새로 설치할 게 없다는 뜻임. '링크 열기'는 파이썬 설치하고, 가상 환경 관리하고, pip install 하고, 터미널에서 환경 경로 문제 해결하는 거랑 비교하면 마찰이 거의 제로임. 너희들은 타겟 유저가 '일반 사용자'라는 걸 이해해야 함.

-8

난 브라우저 설치하기 싫음. CLI 도구만 씀.

그 부분은 네 말이 맞네...

모든 사용자가 자기 컴퓨터에 파이썬을 깔 수 있다고 가정하는 건 소프트웨어 담론계의 '그냥 집을 사면 되잖아' 같은 소리임. 의도는 좋지만 구조적으로 무지하고, 사용자의 현실과는 동떨어져 있음. MarkItDown은 훌륭한 도구고 아무도 그걸 부정 안 함. 하지만 파이썬 3.10 이상, 가상 환경, pip, 터미널 접근 권한이 필요함. 그 문턱은 일반적인 기기들이 넘기엔 너무 높음. 반면 모든 기기가 제공하는 건...

원문r/ClaudeAI