测试背景ingFang SC', -apple-system-font, BlinkMacSystemFont, 'Helvetica Neue', 'Hiragino Sans GB', 'Microsoft YaHei UI', 'Microsoft YaHei', Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(34, 34, 34);word-break: break-all;">很早之前使用的微软markdown-it这个开源文档解析工具几乎不可用：一是大量文档识别失败，二是解析速度非常慢。ingFang SC', -apple-system-font, BlinkMacSystemFont, 'Helvetica Neue', 'Hiragino Sans GB', 'Microsoft YaHei UI', 'Microsoft YaHei', Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(34, 34, 34);word-break: break-all;">但是被大家博主吹的神乎其神，几乎每隔一段时间都在x上赚一波流量，我想说的是，你们脸不红心不跳的一味搞流量，自己连clone下测试都没测试，直接吹？ingFang SC', -apple-system-font, BlinkMacSystemFont, 'Helvetica Neue', 'Hiragino Sans GB', 'Microsoft YaHei UI', 'Microsoft YaHei', Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(34, 34, 34);word-break: break-all;">确认这条路走不通之后，我又连续尝试了几种常见的文档解析方案，效果都不理想。ingFang SC', -apple-system-font, BlinkMacSystemFont, 'Helvetica Neue', 'Hiragino Sans GB', 'Microsoft YaHei UI', 'Microsoft YaHei', Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(34, 34, 34);word-break: break-all;">后来在进一步搜索中发现：各家大模型厂商已经陆续开放了文档解析能力。我选了三家做对比测试，在我的具体业务场景下，智谱的解析效果明显最好，速度最快。但PDF解析成本太高了，不适合太大文件解析，单页0.12元。ingFang SC', -apple-system-font, BlinkMacSystemFont, 'Helvetica Neue', 'Hiragino Sans GB', 'Microsoft YaHei UI', 'Microsoft YaHei', Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(34, 34, 34);word-break: break-all;">为了搞清楚哪家好用，我深度测试了市面上最火的三款：Moonshot（Kimi）文件接口、智谱AI Prime-sync同步解析，还有Google Gemini文档理解。ingFang SC', -apple-system-font, BlinkMacSystemFont, 'Helvetica Neue', 'Hiragino Sans GB', 'Microsoft YaHei UI', 'Microsoft YaHei', Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(34, 34, 34);word-break: break-all;">Minimax目前并没有提供类似上面“通用文档解析/文件抽取” API。它的/v1/files/upload接口虽然存在，但用途非常专一，仅服务于语音/音频能力，本文不做讨论。ingFang SC', -apple-system-font, BlinkMacSystemFont, 'Helvetica Neue', 'Hiragino Sans GB', 'Microsoft YaHei UI', 'Microsoft YaHei', Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(34, 34, 34);word-break: break-all;">本文的所有结论都基于2025年末的实际测试（Moonshot文档更新于2025-11-14，Gemini文档更新于2025-12-18），希望能帮你少走点弯路。
多维度测试ingFang SC', -apple-system-font, BlinkMacSystemFont, 'Helvetica Neue', 'Hiragino Sans GB', 'Microsoft YaHei UI', 'Microsoft YaHei', Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(34, 34, 34);word-break: break-all;">我将从解析速度、准确性、文档长度、成本四个方面来评价这三个工具。1、解析速度ingFang SC', -apple-system-font, BlinkMacSystemFont, 'Helvetica Neue', 'Hiragino Sans GB', 'Microsoft YaHei UI', 'Microsoft YaHei', Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(34, 34, 34);word-break: break-all;">总体来说，在解析速度方面GLM的解析速度几乎和Kimi相当要好于其他两个工具。基本上Kimi和智谱的解析速度是差不太多的，智谱要更优一点。geimini的话，在文件稍大的时候，几乎是在境内不可用的状态。ingFang SC', -apple-system-font, BlinkMacSystemFont, 'Helvetica Neue', 'Hiragino Sans GB', 'Microsoft YaHei UI', 'Microsoft YaHei', Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(34, 34, 34);word-break: break-all;">我使用同一张4M大小的图片来测试，Kmi和GLM响应速度差别不是很大，几乎打了个平手，而Gemini就速度就差很多，这可能是网络的原因。 2、准确性从结果明显可以看出来，我们发现GLM严格按照markdown格式来解析，可读性比较高的。而且它在识别的时候，把图片没有识别成文字，而是以markdown的形式显示了图片的占位。 Kimi的这个解析结果把PDF中的图片也进行了解析，识别成了文字。在解析过程中存在很多HTML标记，会对我们阅读造成了一些困扰。 gemini是原生的gemini的多模态输入，取决于gemini版本，如果在境外服务器测试，效果应该不太会差。  3、解析完整性使用《关于说话的一切》这本PDF测试发现，这个文件27M大小，在余额不够的情况下，GLM会截断，输出解析结果，Kmi解析不完整，没有解析全部内容。gemini直接超时报错了。  4、成本GLM价格是0.12元/页，实测下来，一个几十页的文档，可能成本就十几块钱就消耗没了。所以这个成本还是蛮高的。  kimi的账单是次日才更新，我这儿也看不到他具体每一次解析的花费是多少，网上查了一些数据，他的上传和解析动作不收钱，如果你要用kimi的接口来进行问答的话，那你上传的这些文档都会被作为上下文来进行对话，这时候是输入token收费的。 单个组织最多只能上传1000个文件，单文件不超过100MB，已上传的文件总和不超过10G容量。  gemini Flash 模型的定价极具破坏力。它把 PDF 页面当成图片看（每页约 258 tokens），一百页的文档即使全扔进去，输入成本也才2分钱人民币左右。比较适合海量文档的粗加工、跨语言翻译、或需要理解图表含义的场景。但不设置结算信息，免费情况下，每天只有20次的请求。 
选择策略参考基于上面的特性，我总结了如下的选型逻辑，供大家参考： 1. 在线预览/问答 → 智谱 Prime-sync如果你的场景是：用户上传文件，然后马上想要提取关键信息（比如"合同金额是多少？"），智谱Prime-sync是首选。 优势：不用搞复杂的"上传-轮询-回调"架构，一个POST请求直接拿到结果，而且解析严格是markdown形式，对用户比较友好，不用重新再调格式。 限制：文件别太大（Office/PDF ≤100MB，Excel/CSV ≤10MB），并发量也要在可控范围内，实测10个文件并行毫无压力。  2. 批量/超大文件 → Moonshot 或 智谱异步当你需要处理几千份文档，或者文件本身就是几百兆的PDF时，同步接口可能扛不住。这时候得用异步方案。 策略：用Moonshot的文件接口上传文件，拿到file_id，然后在后台慢慢抽取。Moonshot的1000个文件上限和10GB容量很适合构建这种中型知识库。 替代方案：如果不想维护文件ID，也可以用智谱的异步解析接口（Create Task → Polling），它对大文件的支持更好一些。 3. 复杂图表/多模态 → Google Gemini优势：关键是多模态直接输入，包含视频、音频的输入，而且对复杂图标的理解要比其他两家要好，这是Gemini的杀手锏。 限制：注意50MB和1000页的硬限制，还有Files API上传的文件只有48小时生命周期（适合即时分析，不适合长久存储），加之服务器在境内的话，上传解析速度就会慢很多。 4. 文件对话类chatbox → Moonshot如果你的目标是搞一个文件问答对话的话，而且希望文件内容能无缝融入对话上下文，Moonshot是最顺手的，直接省去了RAG，利用他的超长上下文一把搞定。 生态优势：抽取出的内容可以直接作为system message注入Chat API，配合Kimi模型对长中文文本的处理能力，开发体验很丝滑。
一些总结总体来说，这三个解析工具都能够支持我们看到的所有文件格式，但在成本、速度、准确性和完整性上来说，有一些不小的区别。 基于我的实测，如果你的业务场景和我类似——主要是中文文档、需要快速响应、解析结果要直接给用户看——智谱 Prime-sync 是目前最省心的选择。它的 Markdown 输出格式很友好，不用二次处理，这点在实际开发中真的很重要。但成本太高， 不适合几十M的PDF的解析。 如果成本敏感，而且你的文档量不大（几百页以内），Gemini Flash 的性价比几乎是无敌的。2分钱处理一百页，这个价格确实能打。 如果你要做的是企业级知识库，文件会长期留存、反复查询，那Moonshot 的文件接口是绕不过的。10GB 容量 + 1000 文件上限，够构建一个中型知识库了。 |
