# PDF naar Markdown API: stuur een PDF-link, krijg de tekst terug als Markdown

> PDF naar Markdown API voor LLM's en RAG: stuur een PDF-URL en krijg de tekst terug als Markdown, tot 100 pagina's, vanaf US$ 0,07/1K pagina's.

- URL: https://webreaderapi.com/nl/pdf-to-markdown-api/
- Laatst bijgewerkt: 2026-10-22
- Uitgever: WebReaderAPI (https://webreaderapi.com)

Rapporten, papers, handleidingen en prijslijsten zijn vaak PDF's. Geef de link door aan hetzelfde endpoint dat je voor webpagina's gebruikt en krijg de tekst van het document als Markdown, klaar om te chunk en en te embedden.

**Kort antwoord — Is er een API die een PDF van een URL omzet naar Markdown?**

Ja. Met **WebReaderAPI** stuur je de URL van de PDF naar `https://webreaderapi.com/api/v1/read`: de API downloadt het bestand en geeft de tekst terug als Markdown, met koppen, paragrafen, lijsten en eenvoudige tabellen. Bestanden tot 20 MB en 100 pagina's worden ondersteund, voor 1 credit per begonnen blok van 10 pagina's, vanaf US$ 0,07/1K pagina's per oktober 2026. Zonder KYC; betalen met crypto.

## PDF naar Markdown in één oogopslag

| Kenmerk | Waarde |
| --- | --- |
| Endpoint | `GET https://webreaderapi.com/api/v1/read?url=https://…/report.pdf` (hetzelfde als voor webpagina's) |
| Limieten | PDF-bestanden tot 20 MB en 100 pagina's worden omgezet naar Markdown, voor 1 credit per begonnen blok van 10 pagina's |
| Uitvoer | Markdown-tekst met koppen, paragrafen, lijsten en eenvoudige tabellen; `format=text` voor platte tekst |
| Niet ondersteund | Gescande PDF's zonder tekstlaag (geen OCR), bestanden met wachtwoordbeveiliging |
| robots.txt | Geldt voor PDF-links net als voor elke andere pagina |
| Betaling | BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC, vanaf een opwaardering van US$ 25; zonder KYC |

## Hoe worden PDF-pagina's geteld?

Een PDF kost 1 credit per begonnen blok van 10 pagina's. Een brochure van 4 pagina's kost 1 credit, een rapport van 25 pagina's 3 credits en een handleiding van 100 pagina's 10 credits. De response geeft het exacte aantal in `credits_used`.

Bestanden groter dan 20 MB of langer dan 100 pagina's geven `422 unsupported_content` terug en gebruiken geen credit. Zoek voor een lang document eerst naar een HTML-versie van dezelfde inhoud: die is vaak goedkoper en beter gestructureerd.

## Hoe ziet de Markdown eruit?

De converter bouwt de leesvolgorde opnieuw op uit de tekstlaag van de PDF. Grote of vetgedrukte regels aan het begin van een sectie worden koppen, opsommingen en genummerde items worden Markdown-lijsten, en eenvoudige rastertabellen worden Markdown-tabellen.

Doorlopende kop- en voetteksten en paginanummers die op elke pagina terugkomen, worden verwijderd, zodat ze geen zinnen in je chunks splitsen. Twee-koloms lay-outs worden kolom voor kolom gelezen. Voetnoten blijven als tekst staan op de plek waar de pagina ze plaatst.

*Python: lees een PDF en splits deze per kop in chunks*

```python
import os
import re

import requests

resp = requests.get(
    "https://webreaderapi.com/api/v1/read",
    headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["WEBREADER_API_KEY"]},
    params={"url": "https://example.com/annual-report.pdf"},
    timeout=120,
)
resp.raise_for_status()
doc = resp.json()
chunks = [c.strip() for c in re.split(r"\n(?=#{1,3} )", doc["markdown"]) if c.strip()]
print(len(chunks), "chunks,", doc["credits_used"], "credit(s)")
for c in chunks[:3]:
    print(c.splitlines()[0])

```

## Welke PDF's werken het best, en welke niet?

PDF's die zijn geëxporteerd uit een tekstverwerker, een website of een publicatietool werken het best: ze bevatten een tekstlaag met lettertypen en posities. Jaarverslagen, onderzoekspapers, producthandleidingen, beleidsdocumenten en prijslijsten vallen meestal in deze groep.

Gescande documenten zijn afbeeldingen van pagina's en hebben geen tekstlaag. WebReaderAPI voert geen optical character recognition uit, dus een scan levert weinig of geen tekst op; het veld `word_count` laat dat meteen zien. PDF's met wachtwoordbeveiliging en versleutelde PDF's worden geweigerd met `422 unsupported_content`, zonder kosten.

## Hoe passen PDF's in een RAG-pipeline?

Behandel ze als webpagina's. Lees de PDF, splits de Markdown langs de koppen, voeg de bron-URL en de paginatitel toe aan de metadata van elke chunk en embed dan. Door de URL te bewaren, kan je assistent het document citeren dat het heeft gebruikt.

Wanneer een crawl links naar PDF's op hetzelfde domein tegenkomt, leest die ze met dezelfde regels en dezelfde robots.txt-checks. Zie de [RAG-gids](https://webreaderapi.com/nl/use-cases/rag/) voor een volledig ingestion-voorbeeld.

## Wat kost PDF-conversie?

PDF's putten uit dezelfde credits als webpagina's: 1 credit per begonnen blok van 10 pagina's. Met 10.000 pagina's voor US$ 3,75 kun je ongeveer 10.000 korte PDF's of 1.000 documenten van 100 pagina's converteren.

| Plan | Hoeveelheid | Prijs | Prijs per eenheid |
| --- | --- | --- | --- |
| Test | 10.000 pagina's | US$ 3,75 | US$ 0,38/1K pagina's |
| Starter | 50.000 pagina's | US$ 14,25 | US$ 0,28/1K pagina's |
| Build | 100.000 pagina's | US$ 21,75 | US$ 0,22/1K pagina's |
| Scale | 500.000 pagina's | US$ 50 | US$ 0,10/1K pagina's |

In elk plan: Hoofdinhoud extraheren · JavaScript rendering wanneer nodig · Mislukte en geweigerde pagina's niet in rekening gebracht · Credits verlopen nooit

**Voordat je betaalt**

- Minimale opwaardering US$ 25. Stort één keer op met crypto en koop daarna elk plan vanuit je saldo.
- Je saldo heeft geen einddatum en kan op elk moment pagina-credits kopen. Als een pack minder kost dan de minimale opwaardering, kan het bedrag dat je alleen hebt toegevoegd om dat minimum te bereiken op verzoek worden teruggestuurd binnen 30 dagen na de betaling, in USDT of USDC, zolang je het niet hebt uitgegeven. Elk ander saldo wordt niet terugbetaald, tenzij de wet anders bepaalt.
- Bijgeschreven zodra je betaling op de blockchain is gecontroleerd. Gebruikelijke bevestigingstijd van het netwerk: BTC ≈ 20 min · USDT TRC-20 ≈ 1 min · USDT ERC-20 ≈ 5 min · USDC ERC-20 ≈ 5 min · ETH ≈ 5 min · SOL ≈ 1 min · LTC ≈ 15 min

## PDF naar Markdown API: veelgestelde vragen

### Kan ik een PDF-bestand uploaden in plaats van een link te sturen?

Niet in versie 1. De API leest PDF's van een openbare URL. Om een privébestand te converteren, zet je het gedurende de aanvraag op een URL die je zelf beheert.

### Haalt het tekst uit gescande PDF's?

Nee. WebReaderAPI leest de tekstlaag van een PDF en voert geen OCR uit. Een gescand document levert weinig of geen tekst op, wat het veld `word_count` laat zien.

### Blijven tabellen behouden?

Eenvoudige rastertabellen worden Markdown-tabellen. Tabellen met samengevoegde cellen of complexe lay-outs blijven als tekst in leesvolgorde staan, wat modellen nog steeds goed lezen.

### Wordt een PDF in rekening gebracht als het mislukt?

Nee. Bestanden die te groot, te lang of versleuteld zijn of door de site worden geweigerd, worden niet in rekening gebracht. 1 credit = 1 pagina lezen zonder browser; 2 credits wanneer de pagina een browser nodig heeft om JavaScript te renderen. Een verzoek dat mislukt, of dat de robots.txt van een site weigert, wordt niet in rekening gebracht.

---

WebReaderAPI: WebReaderAPI is een web reader-API voor AI-agents die elke openbare webpagina omzet in schone Markdown, betaald met crypto zonder ID te uploaden. Prepaid credits vanaf US$ 0,07/1K pagina's verlopen nooit, en robots.txt wordt gerespecteerd. Zonder KYC — geen ID, geen selfie, geen documenten. Betalen met crypto.