一个把任意文档转成干净 Markdown 的桌面工具,专门省大模型的 Token

MDFlux 是一个 Windows 桌面应用，能将 PDF、Office 文档、扫描件等各类文件转换为结构清晰的 AI-ready Markdown 格式，内置 OCR、批量处理和可选清理功能，比用视觉模型喂图节省约 2 到 6 倍的 token。

它不依赖命令行，下载解压就能跑。首次启动会自动配好本地 Python 环境，之后全程离线。你要做的就是拖一个文件或一个文件夹进去，点一下转换，它就会输出干净的 Markdown——标题还是标题，表格还在表格里。

最拿得出手的是 token 开销。

现在很多人喂文档给 LLM 的方式是把页面截成图片丢给视觉模型。图片的 token 成本是固定的，不管页面上只有三行字还是三百行，视觉模型都得按一整页图像来算。MDFlux 走的是纯文本路线，输出的是结构化的 Markdown，没有图像数据，没有 base64 的冗余，token 量直接降下来。

根据项目给出的一组实测对比：

• 普通文档，MDFlux 输出的 Markdown 大约是视觉模型方案的四分之一
• 扫描件差距更大，同一个文件视觉模型用了 10,731 token，MDFlux 用了 1,893，省了大概 5.7 倍

而且这个节省不是一次性的。你每一次让 LLM 读这个文档都在省钱，如果是批量处理或者搭建 RAG 流水线，省下来的 token 会叠加。

扫描件这块值得单独说。

很多办公场景里，PDF 其实是图片叠出来的。普通提取器面对这种文件直接哑火，返回零个可用字符。视觉模型倒是能读，但你得把整页当图发出去，隐私先放一边，成本也不低。

MDFlux 内置了 OCR 能力，能把那些”空白”页面里的文字重新读出来。而且如上面那组数字所示，就算加了 OCR 这一层，最终输出的 token 量仍然比视觉模型低得多。

隐私是它默认就做好的事。

所有转换过程都在本地完成，不需要 API Key，不需要注册账号，文件不会离开你的机器。可选的 AI 清理模式也支持调用本地模型，不是非要把数据送到云端。

项目底层用的是微软开源的 MarkItDown 转换库。MDFlux 没有另起炉灶，而是在这个引擎外面加上了一整套让普通人能用的东西：OCR、桌面界面、批量转文件夹、进度条和取消按钮、诊断面板、多级清理模式。

用过 MarkItDown 命令行的人应该能理解，前面这些补齐的东西才是日常真正需要的。

支持的格式：PDF（含扫描件）、DOCX、PPTX、XLSX、EPUB、HTML、CSV、JSON、XML、图片和音频文件都能转。批量处理文件夹时，每个文件的转换状态和诊断信息都会显示出来。

项目由开发者 ibrahimqureshae 用 Tauri 2 加 Rust 构建，目前只有 Windows 版本，macOS 在路线图上，MIT 协议开源。

项目地址：https://github.com/ibrahimqureshae/mdflux