가장 좋은 PDF-Markdown 변환 도구는 작업 방식에 따라 다릅니다. Python 개발자에게는 MarkItDown과 Docling 같은 무료 라이브러리가 있습니다. GPU로 대량 처리를 한다면 Docling, Marker, MinerU가 맞습니다. 설정 없이 쓰는 Windows 앱을 원한다면 MD Factory가 있습니다. Pandoc은 여러 형식을 Markdown으로 변환하지만 PDF는 변환하지 못합니다.
밝혀 둘 점: MD Factory는 저희 제품입니다. PDF에는 아래에서 비교하는 Docling과 OCR 엔진 Tesseract를 사용합니다. 다른 도구에 관한 정보는 각 도구의 README, 문서, 라이선스 파일에서 가져왔고 2026년 10월 17일에 확인했습니다.
비교표
이 표는 2026년 10월 기준 각 프로젝트의 자체 페이지 내용을 반영합니다. 이런 도구는 빠르게 바뀌므로 결정하기 전에 링크된 페이지를 확인하세요.
| 도구 | 유형 | 스캔한 PDF | 실행 환경 | 라이선스 | 비용 |
|---|---|---|---|---|---|
| MarkItDown | Python 라이브러리와 명령줄 | 내장 OCR 없음, LLM 플러그인이나 Azure 서비스 필요 | Python 3.10~3.14 | MIT | 무료, Azure 호출은 유료 |
| Docling | Python 라이브러리와 명령줄 | 로컬 OCR, 엔진 선택 가능 | Windows, macOS, Linux, Python 3.10 이상 | MIT, 모델은 각자의 라이선스 | 무료 |
| Marker | Python 라이브러리와 명령줄 | 자체 모델을 쓰는 로컬 OCR | Python 3.10 이상과 PyTorch, GPU·CPU·Apple Silicon | Apache 2.0, 모델 가중치는 수정된 OpenRAIL-M 라이선스 | 가중치 라이선스 범위 안에서 무료, 그 밖에는 상용 라이선스 |
| MinerU | Python 라이브러리, 명령줄, 웹 인터페이스 | 로컬 OCR | Windows, macOS, Linux, Python 3.10~3.14 | 추가 조건이 붙은 Apache 2.0 | 라이선스 기준 미만이면 무료 |
| Pandoc | 명령줄 변환 도구 | PDF를 읽지 못함 | Windows, macOS, Linux | GPL 2.0 이상 | 무료 |
| 온라인 변환 도구 | 웹사이트 | 서비스에 따라 다름 | 브라우저 | 서비스 약관 | 서비스에 따라 무료 또는 유료 |
| MD Factory | Windows 앱 | 로컬 OCR 내장 | Windows 10 22H2 및 Windows 11, x64 | 독점 | 7일 무료 체험 후 일회성 구매 |
MarkItDown: Microsoft의 가벼운 변환 도구
MarkItDown 은 Microsoft가 만든 오픈 소스 Python 라이브러리이자 명령줄 도구입니다. PDF, Word, PowerPoint, Excel, HTML, EPUB, 이미지, 오디오 등 여러 형식을 Markdown으로 변환합니다. Python 3.10~3.14가 필요하며, README는 가상 환경에 설치하라고 권장합니다.
pip install "markitdown[all]"
markitdown report.pdf -o report.md내장 PDF 변환기는 PDF의 텍스트 레이어를 읽습니다. 열에 맞춰 정렬된 단어로 Markdown 표를 만들고, 레이아웃 모델이나 OCR 모델은 실행하지 않습니다. README에 따르면 출력물은 텍스트 분석 도구용이며, 사람이 읽을 충실한 변환에는 맞지 않을 수 있습니다.
스캔한 페이지에는 추가 기능이 필요합니다. 같은 저장소의 markitdown-ocr 플러그인은 스캔한 페이지를 하나씩 렌더링해 OpenAI 호환 클라이언트를 통해 비전 모델로 보냅니다. Azure Document Intelligence 옵션은 PDF를 Microsoft 클라우드 서비스로 보내며, 호출할 때마다 요금이 부과됩니다. 어느 쪽이든 페이지는 사용자가 설정한 모델이나 서비스로 전송됩니다.
MarkItDown은 MIT 라이선스이며 무료입니다.
Docling: 레이아웃 모델과 로컬 OCR
Docling 은 IBM Research에서 시작해 지금은 LF AI & Data Foundation이 호스팅하는 오픈 소스 변환 도구입니다. PDF의 각 페이지에서 머신러닝 모델을 실행해 레이아웃, 읽기 순서, 표 구조를 파악한 뒤 Markdown, HTML, JSON으로 내보냅니다. Python 3.10 이상이 있으면 Windows, macOS, Linux에서 동작합니다.
pip install docling
docling report.pdf --output markdown --image-export-mode referenced모델은 처음 사용할 때 내려받습니다. 인터넷에 연결되지 않은 컴퓨터를 위해 문서에 미리 내려받는 방법이 나와 있습니다. OCR은 로컬에서 실행되며 EasyOCR, RapidOCR, Tesseract 등에서 엔진을 고를 수 있습니다. GPU는 선택 사항입니다. Docling은 CPU 외에 NVIDIA CUDA, Apple MPS, Intel XPU 장치도 사용할 수 있습니다.
예시의 마지막 옵션은 이미지를 별도의 PNG 파일로 저장합니다. 이 옵션이 없으면 Docling은 이미지를 base64 텍스트로 Markdown에 넣습니다.
Docling의 코드는 MIT 라이선스이며, README는 모델마다 라이선스를 따로 확인하라고 안내합니다. 표준 PDF 파이프라인의 레이아웃 모델과 표 모델은 Apache 2.0과 CDLA-Permissive-2.0으로 공개되어 있습니다. Docling은 무료입니다.
Docling과 MarkItDown 비교
둘 다 무료이고 MIT 라이선스이며 pip 명령 하나로 설치됩니다. 다만 PDF를 읽는 방식이 다릅니다.
| 항목 | MarkItDown | Docling |
|---|---|---|
| PDF를 읽는 방식 | 텍스트 레이어와 열 정렬 | 레이아웃, 읽기 순서, 표 구조 모델 |
| 스캔한 페이지 | LLM 플러그인 또는 Azure | 로컬 OCR |
| 설치되는 것 | PyTorch 없음, 레이아웃 모델과 OCR 모델 없음 | PyTorch와 처음 사용할 때 내려받는 모델 |
| 그 밖의 입력 | Office 파일, HTML, EPUB, 이미지, 오디오, ZIP 압축 파일, YouTube 링크 | Office 파일, HTML, EPUB, 이미지, 오디오, LaTeX, 이메일 등 |
| 이럴 때 선택 | PDF에 텍스트 레이어가 있고 가벼운 의존성을 원할 때 | PDF에 스캔, 다단 페이지, 보존해야 할 표가 있을 때 |
잘 모르겠다면 내 PDF 5~10개로 둘 다 돌려 보고, 결과 Markdown을 원래 페이지와 비교하세요.
Marker: GPU 일괄 처리와 확인해야 할 모델 라이선스
Marker 는 Datalab의 오픈 소스 변환 도구입니다. PDF와 이미지를 Markdown, JSON, HTML로 바꾸고, 추가 의존성을 설치하면 DOCX, PPTX, XLSX, HTML, EPUB도 처리합니다. Python 3.10 이상과 PyTorch가 필요하며 GPU, CPU, Apple Silicon에서 실행됩니다.
pip install marker-pdf
marker_single report.pdf
marker pdfs --output_dir markdown
marker_single report.pdf --use_llmOCR은 Datalab의 surya 모델이 담당하며, Marker가 처음 사용할 때 띄우는 로컬 추론 서버에서 실행됩니다. NVIDIA GPU에서는 Docker 안의 vLLM, CPU와 Apple Silicon에서는 llama.cpp를 씁니다. Docker나 llama.cpp는 직접 설치해야 합니다. CPU에서 Marker는 기본적으로 빠른 모드를 사용하며, 스캔한 페이지, 깨진 텍스트, 수식에만 모델을 호출합니다.
선택 사항인 LLM 모드(예시의 마지막 명령)는 여러 페이지에 걸친 표를 합치고, 인라인 수식을 정리하고, 양식 값을 추출하기 위해 콘텐츠를 LLM으로 보냅니다. 기본값은 Gemini이며 Claude, OpenAI 호환 API, Ollama를 통한 로컬 모델도 쓸 수 있습니다. 선택한 서비스의 API 키나 실행 중인 Ollama 모델이 필요합니다.
업무에서 Marker를 쓰기 전에 라이선스를 확인하세요. 코드는 Apache 2.0입니다. 모델 가중치는 수정된 AI Pubs Open RAIL-M 라이선스를 따르며, 개인 사용, 연구, 그리고 연 매출 500만 달러 미만이면서 총 투자 유치액 500만 달러 미만인 조직은 무료로 쓸 수 있습니다. 그보다 큰 조직과, 소속 회사가 Datalab과 경쟁하는 제품을 제공하는 사람은 Datalab의 상용 라이선스가 필요합니다. 전체 조건은 다음에서 확인하세요: 모델 라이선스 파일.
Marker의 README에는 1,403개 PDF로 이루어진 공개 벤치마크 olmocr-bench에서 Datalab이 직접 측정한 결과도 실려 있습니다. 그 측정에서 GPU로 실행한 Marker의 balanced 모드는 Docling과 MinerU보다 높은 점수를 받았습니다. 저희는 이 테스트를 직접 재현하지 않았습니다.
MinerU: CPU부터 GPU까지의 품질 단계
MinerU 는 OpenDataLab 팀이 만듭니다. PDF, 이미지, Office 파일을 Markdown 등 여러 형식으로 변환합니다. 버전 4에는 빠른 미리 보기용 flash부터 까다로운 문서용 advanced까지 네 가지 품질 단계가 있습니다. Python 3.10~3.14가 있으면 Windows, macOS, Linux에서 동작하며, README는 가상 환경에 설치합니다.
pip install "mineru>=4.0,<5"
mineru-kit parse report.pdf -o report.md --tier standard
mineru telemetry disable기본 설치는 CPU에서 동작합니다. basic 단계에는 모델 약 0.8GB와 RAM 2GB, standard와 advanced 단계에는 모델 약 2GB와 RAM 8GB가 필요합니다. 비디오 메모리가 8GB 이상인 NVIDIA GPU가 있으면 full 추가 구성으로 처리량을 높일 수 있습니다. OCR은 로컬에서 실행됩니다.
문서는 원격 처리를 요청할 때만 MinerU의 온라인 서비스로 전송됩니다. README에는 MinerU가 문서 내용, 파일 이름, 경로를 제외한 익명 사용 원격 측정 데이터를 보낼 수 있다는 내용도 있습니다. 예시의 마지막 명령으로 원격 측정을 끌 수 있습니다.
라이선스는 추가 조건이 붙은 Apache 2.0입니다. 월간 활성 사용자가 1억 명을 넘거나 월 매출이 2,000만 달러를 넘는 기업은 별도의 상용 라이선스가 필요하며, MinerU 기반 온라인 서비스는 MinerU를 사용한다는 사실을 밝혀야 합니다.
Pandoc은 PDF를 읽지 못합니다
Pandoc은 수십 가지 문서 형식을 서로 변환하는 무료 명령줄 도구이지만 PDF는 읽지 못합니다. 매뉴얼의 입력 형식 목록에 PDF는 없으며, 공식 FAQ에도 Pandoc으로 PDF를 변환할 수 없다고 나와 있습니다. Pandoc은 PDF를 출력으로만 만듭니다. 출처: Pandoc 매뉴얼, Pandoc FAQ.
Pandoc은 PDF 대신 원본 파일이 있을 때 유용합니다. DOCX, PPTX, XLSX, EPUB, HTML, ODT, RTF 등을 읽고 Windows, macOS, Linux에 설치할 수 있습니다. Windows에서는:
winget install --source winget --exact --id JohnMacFarlane.Pandoc
pandoc report.docx -o report.mdPandoc은 GPL 2.0 이상 라이선스이며 무료입니다.
온라인 변환 도구: 설치는 필요 없지만 파일이 PC 밖으로 나갑니다
PDF를 Markdown으로 변환하는 웹사이트는 설치가 필요 없고 어떤 브라우저에서도 동작합니다. 어차피 공개해도 되는 문서 하나를 변환할 때는 이것으로 충분합니다.
대신 통제권을 내줍니다. PDF는 다른 회사의 서버로 가고, 얼마나 오래 보관되는지, 누가 접근할 수 있는지, 스캔에 OCR이 적용되는지는 그 서비스에 달려 있습니다. 계약서, 의료·금융 기록, 고객 파일을 올리기 전에 서비스의 개인정보 처리방침을 읽거나, 내 컴퓨터에서 실행되는 도구를 쓰세요.
로컬 방식은 다음 가이드에서 다룹니다: 업로드 없이 문서 변환하기.
MD Factory: Windows 앱으로 만든 Docling과 Tesseract
MD Factory는 저희 제품이므로 이 점을 감안해 이 섹션을 읽어 주세요. MD Factory는 PDF, DOCX, PPTX, XLSX, HTML, TXT, EPUB, CSV, EML, FB2, MOBI 파일을 PC에서 Markdown으로 변환하는 Microsoft Store의 Windows 앱입니다.
PDF의 경우 MD Factory는 Docling을 OCR 엔진 Tesseract와 함께 실행합니다. 다른 형식은 앱 자체 변환기를 거칩니다. Python에 익숙하다면 Docling과 Tesseract는 무료이며 PDF 변환의 핵심을 처리합니다. MD Factory는 그 주변의 설치와 작업 흐름을 더합니다.
- 앱만 설치하면 됩니다. 레이아웃 모델과 표 모델, OCR 언어 데이터가 함께 들어 있어 Python을 설정하거나 나중에 무언가를 내려받을 필요가 없습니다.
- MD Factory는 스캔한 PDF를 PC에서 인식합니다. 문자 체계를 자동으로 감지하거나 직접 고른 OCR 언어를 사용합니다.
- 파일이나 하위 폴더를 포함한 폴더 전체를 추가하면 변환이 바로 시작됩니다.
- 각 Markdown 파일은 원본 옆에 저장되고, 이미지는 그 옆의 폴더에 저장됩니다. 원본은 바뀌지 않습니다.
- 각 파일은 완료, 검토 필요, 실패 중 하나로 끝납니다. 페이지의 OCR 신뢰도가 낮거나 추출된 텍스트가 없으면 MD Factory는 검토 필요로 표시합니다.
라이브러리가 더 나은 점은 네 가지입니다.
- MD Factory에는 명령줄도 API도 없으므로 스크립트나 서버 파이프라인 안에서 실행할 수 없습니다.
- Windows 10 22H2와 Windows 11(x64)에서만 동작합니다. 라이브러리는 macOS와 Linux에서도 동작합니다.
- 변환은 CPU에서 하며 GPU는 쓰지 않습니다. PDF는 한 번에 하나씩, 다른 형식은 병렬로 처리합니다. Docling, Marker, MinerU는 NVIDIA GPU를 쓸 수 있습니다.
- 7일 무료 체험 후 MD Factory는 한 번만 구매하면 됩니다. 라이브러리는 무료입니다.
무엇을 고를까
Python을 다룬다면, PDF에 텍스트 레이어가 있고 Office 파일이나 웹 페이지도 변환하는 경우 MarkItDown부터 써 보세요. 로컬 OCR, 표, 다단을 가로지르는 올바른 읽기 순서가 필요해지면 Docling으로 옮기세요. 둘 다 무료입니다.
대규모 파이프라인을 운영한다면 Docling, Marker, MinerU를 살펴보세요. 셋 다 폴더 전체를 변환하고 NVIDIA GPU를 쓸 수 있습니다. 내 문서 샘플로 시험해 보고, 상업적 용도라면 Marker의 모델 라이선스와 MinerU의 기준을 확인하세요.
Windows를 쓰고 아무것도 설정하고 싶지 않다면, MD Factory는 7일 무료 체험 후 스캔을 포함한 파일과 폴더를 명령줄 없이 변환합니다. Word나 EPUB 원본이 있고 명령줄이 부담스럽지 않다면 Pandoc은 무료입니다.
기밀 문서라면 로컬에서 실행되는 도구를 고르고 온라인 변환 도구는 피하세요. 라이브러리에서는 데이터를 컴퓨터 밖으로 보내는 옵션을 확인하세요. MarkItDown의 Azure 및 LLM 설정, Marker의 LLM 모드, MinerU의 원격 처리와 원격 측정입니다. MD Factory는 PC에서 파일을 처리합니다.
어떤 도구를 고르든 Markdown 몇 페이지를 원본과 비교하세요. 특히 표, 다단 페이지, 스캔을 확인하세요.
관련 가이드: RAG용 PDF 준비하기, 스캔한 PDF를 Markdown으로 변환하기.