MinerU vs text-extract-api

Side-by-side comparison of two AI agent tools

Short answer

  • text-extract-api has had no commit in 9 months; MinerU is actively maintained (905 commits in the last 90 days).
  • MinerU is growing faster: +3,746 GitHub stars in the last 30 days vs +17 for text-extract-api.
  • Pick MinerU for: transforms complex documents like PDFs into LLM-ready markdown/JSON for your Agentic workflows. Pick text-extract-api for: local FastAPI for OCR extraction and PII removal from images, PDFs and Office files to Markdown or JSON.

From GitHub data refreshed daily.

MinerUfree

Transforms complex documents like PDFs into LLM-ready markdown/JSON for your Agentic workflows.

text-extract-apiopen-source

Local FastAPI for OCR extraction and PII removal from images, PDFs and Office files to Markdown or JSON

Metrics

MinerUtext-extract-api
Stars81.0k3.2k
Star velocity /mo3.7k16.825396825396826
Commits (90d)9050
Releases (6m)100
Overall score0.89090267841715070.2208723259857172

Pros

  • +专门针对 LLM 优化的输出格式，确保转换后的 Markdown/JSON 能够被 AI 模型高质量理解和处理
  • +支持复杂 PDF 文档的结构化解析，保持表格、图像和文本布局的完整性
  • +提供 Python SDK 和 Web 应用双重接口，既适合程序化集成也支持交互式使用
  • +完全本地化处理，无外部依赖，确保数据隐私和安全性
  • +支持多种先进OCR策略（LLaMA Vision、EasyOCR等），识别精度极高
  • +集成分布式队列和缓存机制，支持大规模文档批量处理

Cons

  • -主要专注于 PDF 处理，对其他文档格式的支持可能有限
  • -复杂文档的处理质量可能依赖于原始文档的质量和结构清晰度
  • -大规模批量处理时可能需要考虑计算资源和处理时间的平衡
  • -需要安装多个依赖组件（Docker、Ollama），初始设置较为复杂
  • -本地运行PyTorch模型需要较大计算资源和存储空间

Use Cases

  • •构建 RAG（检索增强生成）系统时，将企业内部 PDF 文档转换为向量数据库可索引的格式
  • •为 AI 代理开发智能文档分析功能，自动提取和结构化合同、报告中的关键信息
  • •建立知识管理系统，将历史文档资料转换为可搜索和可查询的结构化数据
  • •医疗机构将MRI报告、病历等医疗文档转换为结构化数据
  • •企业财务部门处理发票、合同等文档并自动移除敏感信息
  • •法律机构批量数字化和分析大量合规文档或法律条文
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FAQ

Which is more popular, MinerU or text-extract-api?
MinerU has more GitHub stars (80,986 vs 3,183).
Which is more actively developed, MinerU or text-extract-api?
MinerU had more commits in the last 90 days (905 vs 0).
Should I use MinerU or text-extract-api?
Compare their capabilities, limitations and "best for" notes above. Trying each on a small task is the fastest way to decide.