LlamaParse 解析完一份 PDF，可以分别拿走 Markdown、元素树和图片

一份PDF解析以后，写作工具想要Markdown，表格处理程序想要结构，人工复核还需要看原页。LlamaParse把这些成果分开返回：同一个解析任务，可以按需要读取逐页文字、Markdown、标题表格等元素树，以及保存过的图片。

当前完整入门指南同时提供网页与接口路径。普通读者可先在网页选解析档位、上传文件或选择官方样例，运行后并排查看原PDF与结果，不必先写程序。

从双栏论文，看输出保留了什么

官方指南展示了一份LLaMA论文：左侧是原PDF，右侧为解析后的Markdown，依次呈现标题、作者、摘要与正文。这个样例能直观说明，得到的不是一张页面截图，而是可以继续交给笔记或模型处理的文字结构。

官方入门指南样例：左侧是 LLaMA 论文，右侧依次呈现标题、作者、摘要与正文；这是项目方展示的解析结果。

对需要准备论文资料库的人，可以先观察这一层是否够用：摘要与正文顺序是否对应，表格是不是被当成一组有关系的数据。样例展示的是项目方输出，不能由此推成任何复杂PDF都会得到同样质量。

如果还要单独处理表格，接口可以请求items元素树，其中区分标题、表格、图等对象。已经有可阅读Markdown，也不意味着程序获得了全部结构；要按最后需要的成果选择相应表示。

完整结果读取指南把expand作为关键参数。默认接口只返回任务状态等信息，请求markdown、items或其他选项后，才带回相应内容。

一开始只要Markdown，后来发现还要元素树，可以对同一个任务再次读取其他表示，不必为了改变返回字段重新解析文件。逐页表示都带page_number，程序应按页号关联；某页处理失败时，数组中的对应条目仍可能存在，却没有内容，不能简单按数组位置拼接。

需要图片或表格工作簿时，也有单独下载入口，但前提是解析任务实际生成了这些成果。下载链接带有效期，适合及时保存，或稍后重新取得链接，而不是当永久公共文件地址引用。

旧llama_parse代码仓库目前保留弃用通知，要求迁到新的LlamaCloud包。现行Python指南已经使用llama-cloud；看到旧安装例子，不能据此判断云端解析服务已关，也不应继续把旧包当当前推荐接入。

LlamaParse是商业云端服务，与同品牌开源框架或本地LiteParse有不同处理位置和费用条件。上传文件、所选档位与解析版本都要按当前账号确认，不能把本地开源项目的许可当成这项云服务免费离线的承诺。

它最实用的成果，是让一份解析过的材料能被不同后续工作继续使用：Markdown负责阅读与模型输入，元素树负责程序处理，页号与图片则帮助把它们重新放回原来的文档。