파싱 및 OCR

확인할 점

선택지를 가르는 질문을 중요한 순서대로 정리했습니다.

1. 01

   내가 가진 가장 까다로운 문서에서의 결과

   깔끔한 보고서에서는 똑같아 보이는 파서들도 스캔한 계약서, 회전된 페이지, 다단계 표에서는 갈라집니다. 가장 까다로운 파일 20에서 50개를 골라 후보마다 파싱하고, 사람이 읽는 내용과 출력을 비교하십시오. 아래 벤치마크는 내 문서와 닮지 않았을 수도 있는 문서 구성을 쓰므로, 이 방법이 어떤 리더보드보다 낫습니다.

2. 02

   표 구조

   파서가 가장 눈에 띄게 실패하는 곳이 표입니다. 병합된 셀, 여러 열에 걸친 머리글, 페이지를 넘어 나뉜 표가 줄줄이 이어진 텍스트로 바뀝니다. 벤치마크는 이를 TEDS(예측한 표 구조와 실제 표 구조 사이의 트리 편집 거리 유사도, 높을수록 좋음)로 채점합니다. 표가 나뉠 때 파서가 머리글 행을 유지하는지 확인하십시오. 머리글 없는 행은 검색이 잘 되지 않습니다.

3. 03

   OmniDocBench 읽는 법

   OmniDocBench는 페이지 파싱에서 가장 많이 인용되는 공개 벤치마크입니다. Overall 점수는 텍스트 정확도(1에서 정규화 편집 거리를 뺀 값), 표 TEDS, 수식 CDM 세 부분의 평균이므로, 수식에 강한 모델이 정작 중요한 표를 더 잘 다루는 모델보다 높은 순위에 오를 수 있습니다. 구성 요소 열을 읽으십시오. v1.5, v1.6, v1.7 버전은 서로 비교할 수 없고, 자체 보고 점수는 제3자 실행 결과와 다릅니다. DeepSeek는 v1.5에서 DeepSeek-OCR 2가 91.09라고 보고하지만, Baidu는 89.17로 측정했습니다.

4. 04

   스캔, 사진, 손글씨

   처음부터 디지털로 만든 PDF와 Office 파일은 텍스트를 담고 있지만, 스캔과 휴대폰 사진은 OCR이 필요합니다. MarkItDown 같은 규칙 기반 변환기는 기본적으로 스캔에서 거의 아무것도 돌려주지 않습니다. 머신러닝 파이프라인(Docling, Unstructured hi_res)은 인쇄된 스캔을 처리하고, 비전-언어 모델(PaddleOCR-VL, Chandra OCR 2, 호스팅 에이전트형 등급)은 기울어지거나 어둡거나 손으로 쓴 페이지를 더 잘 다루지만 연산 비용이 더 큽니다.

5. 05

   출력의 읽는 순서와 구조

   다단 레이아웃, 사이드바, 각주는 사람이 읽는 순서대로 나와야 하고, 제목은 제목으로 표시되어야 합니다. Docling의 문서 모델이나 Unstructured의 유형별 요소 같은 구조화된 출력이 있으면 다음 단계에서 섹션별로 청킹하고 머리글과 바닥글을 걸러 낼 수 있습니다. 출처를 인용하거나 강조 표시해야 한다면 경계 상자와 페이지 번호가 중요합니다.

6. 06

   문서가 처리되는 곳

   호스팅 파서는 파일을 다른 누군가의 클라우드로 보내며, 일부는 제3자 모델 공급자를 하위 처리자로 씁니다. 문서가 기밀이거나 규제 대상이라면 자체 호스팅 라이브러리나 모델, 또는 VPC나 온프레미스 배포를 제공하는 업체를 고르십시오. 자체 호스팅 VLM에는 GPU가 필요하고, ML 파이프라인은 CPU에서 돌아가지만 느립니다.

7. 07

   1,000페이지당 비용과 처리량

   호스팅 가격은 페이지당으로 매겨지고 모드에 따라 다릅니다. LlamaParse는 등급에 따라 1,000페이지당 $1.25에서 $56.25이고, Reducto는 파싱에 $10, 심층 추출에 $40를 받습니다. 자체 호스팅 도구는 대신 GPU나 CPU 시간이 듭니다. 까다로운 문서만 비싼 모드로 보내십시오. 깔끔한 디지털 원본 파일에는 빠른 파서로 충분합니다.

8. 08

   신뢰할 수 없는 파일에 대한 보안

   파서는 공격자가 조작할 수 있는 복잡한 형식을 엽니다. Docling은 2026년 10월 보안 권고 아홉 건을 공개했고, 그중 여럿은 조작된 문서가 로컬 파일을 읽을 수 있게 하는 것이었습니다. MarkItDown의 README는 프로세스의 권한으로 파일과 URL을 읽는다고 경고합니다. 사용자가 문서를 올릴 수 있다면 패치된 버전으로 고정하고 파싱을 샌드박스에서 실행하십시오.

데이터 유형별 접근 방식

콘텐츠마다 맞는 모델이 다릅니다. 많은 시스템이 여러 모델을 함께 쓰고 데이터 유형에 따라 나눠 보냅니다.

도구 34개 비교

저희 평점 순입니다. 각 리뷰에서 출처, 가격, 전체 평가를 확인할 수 있습니다.

파싱 및 OCR 도구 비교

도구	평점	저희 평가	추천 대상	가격
Docling저장소	4.5/5	Docling은 표를 제대로 다루는 오픈소스 파서이며, 보안 릴리스를 절대 건너뛸 수 없는 파서이기도 합니다.	복잡한 표가 담긴 PDF와 Office 문서로 자체 호스팅 RAG를 만드는 팀.	MIT 라이선스의 무료 오픈소스입니다.
PaddleOCR-VL-1.6모델	4.4/5	10억 파라미터 미만으로 표 1위 수준의 문서 파싱을 합니다. Baidu의 도구 체계를 받아들인다면 그렇습니다.	다양한 단일 페이지 문서에서 표, 수식, 텍스트를 대규모로 추출하는 팀.	Apache 2.0으로 무료입니다. 자체 호스팅 가격은 공개되지 않았습니다.
Reducto도구	4.3/5	Reducto는 추출 오류 하나가 페이지값보다 비쌀 때 돈을 낼 파서입니다. 다만 정확도 근거 대부분은 여전히 Reducto로 거슬러 올라갑니다.	오류가 비싼 긴 금융, 법률, 의료 문서에서 필드를 추출하는 팀.	$150 무료 사용량, 1,000페이지당 Parse $10, Extract $20, Deep Extract $40, Edit $60, 배치로 Parse와 Extract 20% 할인. Growth와 Enterprise는 맞춤 견적.
MiniCPM-OCR 1.0모델	4.3/5	MiniCPM-OCR 1.0은 최상위에 가까운 파싱 정확도와 개발사 15개 모델 테스트에서 가장 높은 처리량을 함께 갖췄습니다. 수치가 사실이라면 실용적인 소형 OCR 선택지입니다.	자체 GPU로 중국어나 영어 문서를 대량 파싱하며, 마지막 정확도 1점만큼이나 시간당 처리 페이지 수를 중시하는 팀에 맞습니다.	Apache 2.0에 따라 무료입니다. ModelBest의 호스팅 문서 파싱 API는 무료로 안내되어 있으나 할당량과 유료 요금은 공개되지 않았습니다.
GLM-OCR모델	4.3/5	GLM-OCR은 더 이상 가장 정확한 파서는 아니지만, 거절할 이유가 가장 적은 파서입니다. 작고, MIT 라이선스이며, 독립 평가를 거쳤고, 빌려 쓰기에도 쌉니다.	직접 돌리거나 같은 제조사에서 토큰 단위로 빌려 쓸 수 있는, 빠르고 관대한 라이선스의 OCR 모델을 원하는 팀.	MIT 라이선스로 무료. Z.ai API는 입력과 출력 모두 100만 토큰당 $0.03, BigModel(중국)은 100만 토큰당 0.2 RMB.
MinerU저장소	4.3/5	MinerU는 가장 정확한 오픈 문서 모델 가운데 하나를 활발하고 문서화가 잘된 툴킷과 묶었습니다. 다만 라이선스는 더 이상 순수한 오픈소스가 아니고 API는 계속 바뀝니다.	PDF와 Office 파일이 뒤섞인 대량 컬렉션을 자체 하드웨어에서 파싱하며 출처 표시 조항을 받아들일 수 있는 RAG 팀과 데이터 팀.	MinerU Open Source License(조건이 추가된 Apache 2.0)로 무료입니다. 월간 활성 사용자 1억 명(100,000,000명) 또는 월 매출 $2,000만을 넘으면 별도의 상용 라이선스가 필요합니다.
Marker저장소	4.3/5	Marker는 제작사가 측정한 다른 어떤 오픈 파이프라인보다 까다로운 PDF를 쓸 만한 Markdown으로 잘 바꿉니다. 다만 가중치 라이선스가 그 자유에 매출 상한을 둡니다.	복잡하거나 스캔된 PDF를 자체 하드웨어에서 대량으로 변환하는 RAG 팀과 데이터 팀.	코드는 Apache 2.0으로 무료이고, 가중치는 매출과 투자 유치액 $5M 미만이면 무료, 그 이상은 상용 라이선스입니다. 호스팅 Datalab API: Convert는 1,000페이지당 $4(fast 또는 balanced), Team 요금제는 월 $400입니다.
LlamaParse도구	4.2/5	LlamaParse는 페이지당 싸고 예측 가능한 가격으로 문서를 RAG 파이프라인용 깔끔한 텍스트로 바꿉니다. 파일이 남의 클라우드에 다녀와도 괜찮다면 말입니다.	RAG용으로 다양한 PDF를 대량 파싱하며 낮고 예측 가능한 페이지당 비용을 원하는 팀.	Free 월 10K크레딧, Starter 월 $50(40K크레딧), Pro 월 $500(400K크레딧). 1,000크레딧당 $1.25이며, 파싱은 등급에 따라 페이지당 1에서 45크레딧입니다.
pdf-inspector저장소	4.2/5	가장 싼 OCR 호출은 하지 않는 호출이므로, pdf-inspector는 모든 PDF 파이프라인의 첫 단계가 되어야 합니다.	주로 디지털 PDF를 다루는 RAG나 에이전트 파이프라인을 만들며 빠른 로컬 추출과 저렴한 스캔 여부 판단을 원하는 엔지니어.	MIT 라이선스로 무료입니다.
Mistral OCR도구	4.2/5	Mistral OCR은 거의 모든 언어의 문서를 잘 읽고 얼마나 확신하는지 알려 주지만, 그 가격은 batch를 켜야 비로소 말이 됩니다.	여러 언어로 문서 파이프라인을 만들며 페이지 위치와 신뢰도 점수가 필요한 개발자, 특히 유럽이나 온프레미스 환경.	1,000페이지당 $4, Batch API 1,000페이지당 $2, 주석 포함 1,000페이지당 $5. 기업 고객용 자체 호스팅 컨테이너는 가격 비공개.
Unlimited-OCR 2모델	4.2/5	Unlimited-OCR 2는 300페이지 보고서를 모델 호출 한 번으로 바꾸지만, 지금까지 이를 증명하는 점수표는 Baidu가 만든 것 하나뿐입니다.	긴 보고서, 계약서, 책을 디지털화하면서 자체 GPU로 문서 전체를 한 번에 처리하려는 팀.	MIT 라이선스로 무료입니다. Baidu AI Cloud 호스팅 API는 한시적으로 무료이며(개인 200 테스트 페이지, 기업 1,000), 유료 요율은 공개되지 않았습니다.
Chandra OCR 2모델	4.2/5	Chandra OCR 2는 저희가 다루는 오픈 문서 파서 가운데 외부 검증 근거가 가장 탄탄하지만 라이선스도 가장 엄격합니다. 무료 상업적 사용은 $2M에서 끝납니다.	라이선스 기준 미만의 연구자, 기록 보관 기관, 소규모 회사 가운데 어려운 스캔본과 손글씨에 대해 독립 검증이 가장 많이 된 오픈 파서를 원하는 곳.	가중치는 연구, 개인 용도, 매출 $2M 미만이면서 투자액 $2M 미만인 회사에 무료이며, 그 이상은 유료 라이선스(가격 비공개)입니다. Datalab API: Convert는 fast/balanced 모드 1,000페이지당 $4, accurate 모드 $10이며 Team 플랜은 월 $400입니다.
LightOnOCR-3-4B모델	4.2/5	LightOnOCR-3-4B는 예전에는 파이프라인이 필요했던 레이아웃 박스와 차트 데이터를 4B 모델 하나에 담았고, LightOn의 수치로는 프랑스어와 손글씨 문서에서 넘어서야 할 기준이 되는 오픈 모델입니다.	검출 파이프라인을 돌리지 않고 레이아웃과 차트 데이터를 얻고 싶은, 유럽 언어 업무 문서, 양식, 손글씨를 파싱하는 팀.	Apache 2.0으로 무료입니다. 모델 카드에 자사 호스팅 API는 없으며, Hugging Face Spaces에서 무료 데모가 돌아갑니다.
Mistral OCR 4.1모델	4.2/5	유용한 신뢰도 점수와 자체 호스팅 옵션을 갖춘 강력한 레이아웃 인식 OCR입니다. 다만 가격은 이전 모델과 일부 경쟁 제품의 네 배입니다.	페이지당 최저 비용보다 레이아웃, 신뢰도 점수, EU 또는 온프레미스 호스팅이 더 중요한 문서 파이프라인 구축팀에 맞습니다.	1,000페이지당 $4. Batch API는 1,000페이지당 $2. Document AI 주석은 1,000페이지당 $5. 엔터프라이즈 고객용 자체 호스팅 컨테이너는 별도 협의.
OvisOCR3모델	4.2/5	OvisOCR3는 OvisOCR2가 한 가지 일에 쓰던 크기로 다섯 가지 문서 작업을 합니다. 발목을 잡는 것은 Alibaba 밖에서 아직 아무도 점수를 매기지 않았다는 점뿐입니다.	작은 자체 호스팅 모델 하나로 파싱, 필드 추출, 페이지 간 표를 처리하고 싶고, 자체 문서로 검증할 수 있는 팀.	Apache 2.0으로 무료입니다. 호스팅 API는 없으며, Hugging Face Spaces에서 무료 데모가 돌아갑니다.
Xberg (formerly Kreuzberg)저장소	4.1/5	Xberg는 쓰는 거의 모든 언어에서 거의 모든 파일을 엽니다. 그 범위에는 보안을 챙겨야 할 넓은 표면이 따라옵니다.	Python 밖에서, 다양한 파일 형식을 위한 내장 가능한 파서 하나와 교체 가능한 OCR이 필요한 팀.	MIT 라이선스로 무료입니다. Xberg Pro와 Enterprise(관리형 또는 자체 호스팅 백엔드)는 디자인 파트너 프로그램으로 판매되며, 가격은 신청자에게만 공개됩니다.
Xiaomi-OCR-0모델	4.1/5	Xiaomi-OCR-0는 자기보다 1.5배 큰 모델만큼 페이지를 잘 읽지만, 가장 눈에 띄는 수치는 경쟁 연구소가 재현하지 못한 것입니다.	페이지를 Markdown으로 바꾸는 파싱과 양식 및 영수증의 필드 추출을 Apache 라이선스의 작은 모델 하나로 하려는 팀.	Apache 2.0으로 무료입니다. Xiaomi의 호스팅 API는 없습니다.
OvisOCR2모델	4.1/5	OvisOCR2는 0.8B 엔드투엔드 모델이 최고의 파이프라인 파서에 맞설 수 있음을 증명했습니다. 그리고 석 달 뒤 자신의 후속 모델 때문에 두 번째 선택지가 됐습니다.	공개 OmniDocBench 리더보드에서 정확도가 확인된 작은 단일 패스 페이지 파서를 원하는 팀.	Apache 2.0으로 무료입니다. 호스팅 API는 없으며, Hugging Face Spaces에서 무료 데모가 돌아갑니다.
HunyuanOCR 1.5모델	4.1/5	Tencent 자체 수치로 보면 HunyuanOCR 1.5는 1B 파라미터 안팎에서 가장 강한 엔드투엔드 OCR 모델입니다. 그리고 유럽, 영국, 한국의 누구에게도 법적으로 사용이 막혀 있습니다.	유럽, 영국, 한국 밖에 있으면서 문서 파싱, 텍스트 위치 인식, 추출, 이미지 번역을 작은 모델 하나로 하려는 팀.	EU, 영국, 한국 이외 지역에서 Tencent Hunyuan Community License로 무료입니다. 월 사용자 1억(100 million) 명을 넘는 서비스는 Tencent의 라이선스가 필요합니다. 공개된 호스팅 API 가격은 없습니다.
PP-OCRv6모델	4.1/5	PP-OCRv6는 CPU나 휴대폰에서 VLM 비용의 일부만으로 텍스트 줄을 읽습니다. 단, 필요한 것이 페이지 구조가 아니라 글자뿐일 때에 한합니다.	CPU, 휴대폰, 엣지 기기에서 빠르고 저렴한 텍스트 줄 OCR이 필요하거나, 자체 문서 파이프라인의 첫 단계로 쓰려는 엔지니어.	Apache 2.0으로 무료입니다. 공식 호스팅 가격은 공개되어 있지 않습니다.
Azure Document Intelligence도구	4.0/5	매번 같은 모양의 송장, 영수증, 양식이라면 Azure Document Intelligence는 저렴하고 안정적이며 오프라인으로도 돌아갑니다. 하지만 판단이 필요한 지저분한 문서에는 맞지 않는 도구입니다.	Azure에서 표준 양식, 송장, 신분증을 대량으로 처리하는 팀, 또는 문서 추출을 온프레미스나 오프라인에서 돌려야 하는 사람.	무료 등급 월 500페이지. Read 1,000페이지당 $1.50(월 100만 페이지 초과 시 $0.60). Layout과 기성 모델 $10. 맞춤 추출 $30. 분류기 $3. 부가 기능 $6. 약정 등급 월 $190부터. 오프라인 컨테이너 연 $8,640부터.
Qianfan-OCR모델	4.0/5	Qianfan-OCR은 페이지를 한 번의 호출로 읽고 이해해야 할 때 고를 모델입니다. 단순히 Markdown으로 변환하는 일에는 더 작은 파서가 더 정확합니다.	필드 추출, 차트 판독, 다국어 OCR을 자체 호스팅 모델 하나로 처리해야 하고 데이터센터 GPU를 내줄 수 있는 팀.	Apache 2.0으로 무료입니다. Baidu AI Cloud의 Qianfan 플랫폼에서도 제공되지만, 모델 카드에 호스팅 가격은 적혀 있지 않습니다.
Falcon OCR모델	4.0/5	Falcon OCR은 270M 파라미터 한 번의 처리 비용으로 10배 큰 모델에 가까운 수준으로 텍스트를 읽습니다. 단, 표 구조가 약하다는 점을 감수할 수 있어야 합니다.	영수증, 양식, 스캔, 손글씨를 대량으로 평범한 GPU에서 처리하며, 표 구조보다 텍스트가 중요한 팀.	Apache 2.0으로 무료입니다. 호스팅 API는 없으며, TII가 자체 호스팅용 vLLM Docker 이미지를 배포합니다.
Surya OCR 2.5모델	4.0/5	Surya 2.5는 H100 한 장에서 시간당 약 16,000페이지를 처리해 1B 미만 모델을 믿을 만한 문서 파서로 만들었습니다. 다만 가장 먼저 읽어야 할 것은 가중치 라이선스입니다.	레이아웃과 표를 포함한 빠른 자체 호스팅 문서 파싱이 필요하고, 회사 규모가 라이선스 기준 아래인 소규모 팀과 연구자.	가중치는 연구, 개인 용도, 매출과 투자 유치액이 $5M 미만인 회사에 무료이고, 그 이상은 유료 라이선스입니다(가격 비공개). Datalab API: Convert는 fast/balanced 모드 1,000페이지당 $4, accurate 모드 $10이며, Team 요금제는 월 $400입니다.
Indra OCR저장소	4.0/5	일반 CPU에서도 대량 OCR의 경제성을 바꿀 만큼 빠릅니다. 단, 문서가 깨끗한 인쇄물이고 회사가 라이선스의 $20M 기준선 아래에 있어야 합니다.	깨끗한 인쇄 문서를 CPU에서 저렴하게 대량 OCR해야 하는 스타트업과 연구팀.	코드는 Apache-2.0입니다. 가중치는 수정된 OpenRAIL-M에 따라 연구, 개인 용도, 투자 유치액이나 매출이 $20M 미만인 회사에 무료이며, 그 밖의 경우 Datalab의 상용 라이선스가 필요합니다.
FireRed-OCR모델	3.9/5	형식에 대한 강화학습이 2B 범용 모델을 11점 끌어올릴 수 있음을 분명히 보여 줍니다. 하지만 아직 이 모델보다 나은 파이프라인 파서를 버릴 이유는 되지 못합니다.	이미 Qwen3-VL을 서빙하고 있으며, 레이아웃 파이프라인을 추가하지 않고 바로 끼워 넣을 문서-Markdown 체크포인트를 원하는 팀.	Apache 2.0으로 무료입니다. 호스팅 API는 없고, 무료 Hugging Face Space 데모만 있습니다.
Unstructured저장소	3.8/5	여전히 특이한 파일 형식에 가장 넓은 그물이지만, 제작사가 이제 왜 대신 돈을 내야 하는지 보여 주는 수치를 공개합니다.	RAG를 위해 여러 문서 형식을 수집하는 ETL 파이프라인을 만드는 팀.	라이브러리는 Apache 2.0으로 무료입니다. 호스팅 플랫폼: 무료 10,000페이지, 이후 페이지당 $0.015. VPC나 전용 배포가 있는 Business 요금제는 문의입니다.
MarkItDown저장소	3.8/5	MarkItDown은 오픈소스 가운데 Office 파일을 가장 빨리 모델에 넣어 주지만, 검색에서 가장 온전히 보존돼야 할 PDF는 평평하게 뭉개 버립니다.	Office 문서와 깔끔한 디지털 PDF를 빠르고 저렴하게 모델에 넣어야 하는 개발자.	MIT 라이선스의 무료 오픈소스입니다. 선택 사항인 Azure 변환 서비스는 Microsoft가 요금을 청구합니다.
Nemotron OCR v2모델	3.8/5	Nemotron OCR v2는 여기서 다루는 오픈 OCR 중 한 자릿수 차이로 가장 빠릅니다. 다만 NVIDIA 자체 문서 벤치마크에서는 속도로 앞서는 PaddleOCR v5보다 덜 정확하게 읽습니다.	NVIDIA 하드웨어를 쓰면서 매우 많은 페이지에서 일반 텍스트를 빠르게 추출해야 하고, 상업적 사용에 우호적인 라이선스가 필요한 검색 및 RAG 팀.	NVIDIA Open Model License로 무료이며 상업적 사용이 허용됩니다. build.nvidia.com에 체험용 API가 있습니다. NIM 컨테이너 가격은 모델 페이지에 공개되지 않았습니다.
Infinity-Parser2-Flash모델	3.8/5	Infinity-Parser2-Flash는 대부분의 2B 모델보다 많은 종류의 문서 작업을 해냅니다. 하지만 일반 페이지 파싱에서는 더 작은 파서에 뒤지고, 빠르게 돌리려면 배치 처리가 필요합니다.	작은 셀프호스팅 모델 하나로 페이지 파싱, 차트 추출, 화학 구조 인식을 하려는 연구 및 기술 문서 팀.	Apache 2.0으로 무료입니다. 자체 호스팅 API는 없으며, Hugging Face Spaces에서 무료 데모가 돌아갑니다.
DeepSeek-OCR 2모델	3.7/5	시각 토큰을 아껴 쓰고 논문 문서화도 잘돼 있습니다. 하지만 경쟁 모델이 더 잘 읽고, 자체 저장소는 2월 이후 멈춰 있습니다.	이미 DeepSeek-OCR 스택에 투자했고, 그대로 교체만 해서 정확도를 높이고 싶은 팀.	Apache 2.0으로 무료입니다.
Jina OCR v1모델	3.7/5	Jina OCR v1은 같은 급에서 가장 짧은 페이지 출력을 내고 빠르게 파싱하지만, 성능은 중간 수준이며 계약 없이는 가중치를 상업적으로 쓸 수 없습니다.	저렴한 호스팅 방식으로 페이지를 Markdown으로 바꾸려는, 이미 Jina Reader나 Elastic을 쓰는 팀, 그리고 빠른 비상업용 기준 모델을 원하는 연구자.	Jina API: 입력 1M 토큰당 $0.50, 출력 1M 토큰당 $2. 가중치는 CC BY-NC 4.0에 따라 비상업적 용도에 한해 무료이며, 상업적 셀프호스팅에는 Jina의 라이선스가 필요합니다(가격 비공개).
Ddeepseek-ocr.rs저장소	3.6/5	deepseek-ocr.rs는 Python 없이 Mac에서 최신 OCR 모델을 OpenAI 엔드포인트 뒤에 둘 수 있게 해 주지만, 한 사람이 만든 프로젝트이고 2월 이후 조용합니다.	Python 스택 없이 OpenAI 방식 API 뒤에 로컬 OCR 모델을 두고 싶은 Apple Silicon 또는 CPU 전용 머신의 개발자.	Apache-2.0으로 무료입니다. 모델 가중치는 원래의 라이선스를 따릅니다.
dots.ocr모델	3.6/5	2025년 단일 모델 레이아웃 파싱을 믿을 만한 방식으로 만들었습니다. 하지만 2026년 말 현재는 만든 팀이 이미 교체한 버전입니다.	기존 dots.ocr 파이프라인이 있는 팀, 또는 MIT 라이선스 단일 모델로 저자원 언어의 바운딩 박스와 읽기 순서가 필요한 팀.	MIT 라이선스로 무료입니다. 자사 호스팅 API는 없습니다.

사양 비교

이 단계에서 중요한 사양입니다. 2026년 11월 2일에 확인했습니다. 도입 전에 공급업체 사이트에서 확인하세요.

에이전트에 연결하기

Claude, ChatGPT, Cursor 같은 어시스턴트가 이 도구를 직접 쓸 수 있게 해 주는 MCP 서버입니다.

• MarkItDown MCP 3.9

이 단계가 쓰이는 곳

• 문서와 대화하기: Docling, LlamaParse부터 시작하겠습니다.
• 고객 지원 에이전트: MarkItDown부터 시작하겠습니다.
• 코딩 에이전트: MarkItDown부터 시작하겠습니다.
• 리서치 및 지식 그래프: Docling, PaddleOCR-VL-1.6부터 시작하겠습니다.
• 장기 메모리를 갖춘 어시스턴트: MarkItDown부터 시작하겠습니다.
• 이미지 생성 파이프라인: Docling부터 시작하겠습니다.
• 동영상 제작: Docling부터 시작하겠습니다.
• 음성 에이전트: Docling부터 시작하겠습니다.
• 비공개 온디바이스 AI: Docling, PaddleOCR-VL-1.6부터 시작하겠습니다.
• 문서 처리: Reducto, PaddleOCR-VL-1.6, DeepSeek-OCR 2부터 시작하겠습니다.
• 직접 파인튜닝한 모델: Docling부터 시작하겠습니다.
• 워크플로 자동화: MarkItDown부터 시작하겠습니다.

이 가이드의 출처

• OmniDocBench on GitHub
• Unstructured vs LlamaParse vs Docling (Kanopy Labs)
• MarkItDown vs Docling vs Marker (danilchenko.dev)
• docling-project/docling on GitHub
• Docling October 2026 advisories (Safeguard)
• microsoft/markitdown on GitHub
• LlamaParse pricing documentation
• Reducto pricing
• PaddleOCR-VL-1.6 model card
• DeepSeek-OCR 2 model card
• Unlimited-OCR paper (arXiv)