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Sırdaş

PDF a Markdown para Perplexity

Prepara tu PDF para Perplexity: texto limpio en Markdown, datos personales anonimizados y conteo de tokens. Todo en tu dispositivo.

Enviado a servidores: 0 BNada salió de tu dispositivo

Sobre esta herramienta

Perplexity responde mejor con texto bien estructurado: encabezados, listas y párrafos, sin cabeceras repetidas ni números de página en medio. Convertimos tu PDF a Markdown con esa estructura y estimamos los tokens para que sepas si cabe en una conversación.

Antes de que pegues nada en Perplexity, reemplazamos los datos personales por etiquetas coherentes ([NOMBRE_1], [DOCUMENTO_1]…): el mismo dato recibe siempre la misma etiqueta, así el modelo entiende el documento sin conocer a las personas.

Qué dice Perplexity de los archivos que le subes

Citado de sus propias páginas, sin resumir lo que no dicen. Las políticas cambian: abre la fuente antes de decidir.

Sus páginas oficiales no se dejaron leer al consultarlas (respondieron con un bloqueo), así que no citamos nada de Perplexity. Léelas tú antes de subir un documento:

Consultado el

Cuándo no hace falta Sırdaş

Si el documento no tiene datos de nadie y Perplexity acepta el PDF, súbelo directamente: es más rápido. Sırdaş sirve cuando el PDF lleva nombres, cédulas o cuentas, o cuando no quieres que el archivo entero salga de tu equipo.

Cómo funciona

  1. 01

    Suelta el PDF.

  2. 02

    Revisa el Markdown y los datos marcados en color.

  3. 03

    Copia (o descarga el .md) y pégalo en Perplexity.

Preguntas frecuentes

¿Perplexity no puede leer el PDF directamente?
Muchos asistentes aceptan PDF, pero al subirlo el archivo viaja a sus servidores. Con Sırdaş el PDF nunca sale de tu equipo: solo compartes con Perplexity el texto ya anonimizado que decidas pegar.
¿Qué datos se ocultan antes de pegarlo en Perplexity?
Cédulas y otros documentos de identidad, NIT, correos, teléfonos, fechas, direcciones, tarjetas, números de historia clínica y nombres con etiqueta (paciente, arrendador, firmado por…). La detección es automática y puede omitir datos: revisa el resultado.
¿Cómo sé cuántos tokens ocupa?
Mostramos una estimación (unos 4 caracteres por token). Es orientativa; cada modelo cuenta un poco distinto.

Otras herramientas