지성 확장의 시작
모아 둔 PDF, 이제 편하게 읽고
다시 활용하세요.
ReadyMD가 읽기 좋은 전자책과
AI에 활용할 자료 파일로 바꿔드립니다.
자료는 그대로, 쓰는 방식은 새롭게
내가 읽을 때는 편한 전자책으로.
다시 활용할 때는 글과 그림이 연결된 자료로.
사용 방식을 보여주는 예시입니다. 실제 앱 화면·변환 결과가 아닙니다.
내 눈에 편한 크기로 바꿔 보세요.
이렇게 화면에 맞춰 읽는 전자책 파일이 EPUB입니다.
자료를 다시 활용하는 작은 습관
좋은 자료는 한 번 읽고 끝나지 않습니다. 필요한 문장을 찾고, 나의 언어로 정리하고, 다음 질문의 출발점으로 삼습니다.
마음에 남는 문장을 만났다면, 왜 눈길이 갔는지 짧게 적어 보세요. 문장을 그대로 옮기는 것에 나의 질문 하나를 더하면, 다시 읽을 이유가 생깁니다.
메모가 쌓이면 서로 닮은 생각을 모아 봅니다. 책에서 읽은 내용과 오늘의 경험이 만나는 지점에서 다음 글이나 수업의 실마리를 찾을 수 있습니다.
작은 화면에서는 본문도 함께 작아집니다.
자료를 다시 활용하는 작은 습관
좋은 자료는 한 번 읽고 끝나지 않습니다. 필요한 문장을 찾고, 나의 언어로 정리하고, 다음 질문의 출발점으로 삼습니다.
마음에 남는 문장을 만났다면, 왜 눈길이 갔는지 짧게 적어 보세요. 문장을 그대로 옮기는 것에 나의 질문 하나를 더하면, 다시 읽을 이유가 생깁니다.
메모가 쌓이면 서로 닮은 생각을 모아 봅니다. 책에서 읽은 내용과 오늘의 경험이 만나는 지점에서 다음 글이나 수업의 실마리를 찾을 수 있습니다.
브라우저에서 글자 크기와 줄바꿈을 체험합니다. 실제 읽기 설정은 사용하는 EPUB 뷰어에 따라 달라집니다.
다시 읽고 싶어서 저장했는데
좋은 내용인 건 알지만,
다시 읽고 쓰기까지는 손이 많이 갑니다.
휴대폰 화면보다 넓은 지면.
한 줄을 읽으려고 이리저리 움직입니다.
필요한 부분을 복사했는데
끊어진 문장부터 다시 정리합니다.
설명과 그림을 함께 보려면
원본 파일을 다시 찾아야 합니다.
For Your 2nd Brain
하나, 열 개쯤은 어떻게든 할 수 있습니다. 하지만 자료가 수백 개라면 질문할 때마다 파일을 골라 올리는 일도 부담이 됩니다.
한곳에 모아 나만의 서재로 만들어 두세요.
내가 읽고 메모하며, AI에게 질문할 때도 그 안의 지식을 꺼내 쓸 수 있도록.
PDF를 읽기 좋은 EPUB과
AI에 활용할 Markdown·이미지로.
Markdown과 이미지 폴더를
내 보관함에 넣고 메모를 더합니다.
서재를 읽는 AI 도구를 연결해
질문과 관련된 자료를 찾고 분석합니다.
“내가 모은 자료에서
이 주제를 설명하는 근거를 찾아줘.”
한 장의 PDF, 두 가지 쓰임
EPUB을 지원하는 뷰어에서 글자 크기와 읽기 설정을 조절하며, 읽고 싶었던 내용에 집중하세요.
PDF를 모으는 데서 시작해,
내 서재에 질문하는 데까지.
활용 흐름을 설명하는 예시입니다. AI 질문·검색에는 별도 플러그인이나 AI 도구와 서재 접근 설정이 필요합니다. ReadyMD의 자동 연동 기능을 뜻하지 않습니다. 선택한 도구에 따라 색인·질문 비용과 자료 전송 범위가 달라집니다.
Obsidian은 내 컴퓨터의 폴더를 보관함(Vault)으로 사용하며 Markdown 파일을 읽습니다. 변환한 본문과 이미지의 폴더 관계를 유지해 옮기고, 그림과 링크가 제대로 열리는지 확인하세요. 자료를 많이 모아 두는 것과 AI가 모든 파일을 한 번에 읽는 것은 다릅니다. 질문에 맞는 부분을 찾는 방식과 처리량은 연결한 도구에 따라 달라집니다.
외부 AI를 연결하면 선택한 본문이나 이미지가 외부로 전송될 수 있습니다. 민감한 자료는 연결 도구의 처리 위치와 접근 범위를 확인하세요.
ReadyMD가 로컬 AI를 쓰는 이유
외부에 올리기 어려운 문서, 반복해서 정리할 자료.
어디에서 처리하는지에 따라 자료의 이동과 비용이 달라집니다.
고객 정보가 담긴 계약서, 공개 전 연구 자료, 내부 회의록.
외부 전송이 금지된 자료라면 처리 장소부터 달라야 합니다.
문서 인식을 위해 외부 AI API에 원문을 보내지 않는 방식입니다.
GPT API·NotebookLM은 제공한 자료를 서비스에서 처리합니다.
OpenAI API는 기본적으로 학습에 데이터를 사용하지 않습니다. NotebookLM도 기본 학습 제외 정책이 있지만, 일반 계정의 피드백 제출에는 관련 내용의 검토·활용 조건이 있습니다. 이런 정책이 있어도 외부 전송 자체가 허용되는지는 별도로 확인해야 합니다.
ReadyMD 설명은 로컬 OCR 구간 기준입니다. 모델 다운로드·업데이트와 사용자가 결과를 외부 AI에 제공하는 일은 별도이며, 출시판 전체 데이터 흐름은 검증 후 공개합니다. 로컬 처리도 기기 보안과 자료 반출 규칙을 대신하지 않습니다.
OpenAI API는 기본 악용 모니터링 로그를 최대 30일 보관할 수 있고 예외·승인 기반 보관 제어가 있습니다. NotebookLM의 적격 Workspace·Education 계정은 피드백 시에도 인적 검토·AI 학습 제외 조건이 적용됩니다. 서비스·계정별 정책을 확인하세요.
요약 몇 줄이 아니라, 책 전체를 다시 쓸 수 있는 텍스트로 만드는 비용입니다.
Astra API로 20쪽씩 나누어 변환하는 경우입니다.
이미지 축소 · 작은 글자 인식에 영향 가능
이미지·지시문 입력 $5.97 + 본문 출력 $10.00
원본 해상도 유지 · 더 많은 입력 토큰
이미지·지시문 입력 $20.61 + 본문 출력 $10.00
쪽당 본문 1,000토큰 가정 · Standard · 캐시 미사용 · 추론·재시도 등 추가 비용 제외. 권수는 이 조건의 상한이며 실제 완료량은 달라집니다.
ChatGPT Plus 월 $20 구독과는 별도입니다. 구독료를 API 잔액이나 고정 처리 권수로 바꿔 계산할 수는 없습니다. 공식 안내 ↗
토큰은 AI가 글과 이미지를 처리하는 단위입니다. 글자 수와 같지는 않습니다. A4 300dpi 상당의 2,480 × 3,508px 이미지 200장, 텍스트 레이어 없음, 요청당 지시문 200토큰을 가정했습니다.
AI가 받아들이는 양과 답변으로 내보내는 양에는 각각 한도가 있습니다.
한 번에 입력 가능: 최대 92.2만 토큰
이미지 입력량은 한도 안에 들어갑니다한 번에 출력 가능: 최대 12.8만 토큰 · 추론 포함
책 전체를 한 답변에 담을 수 없습니다그래서 위 비용은 20쪽씩 나누어 처리하는 방식으로 계산했습니다.
ReadyMD가 로컬 AI를 쓰는 이유
내 컴퓨터에서 PDF를 읽기 좋은 EPUB과 재사용할 Markdown으로 정리합니다. 다음 분석에는 필요한 문단과 이미지를 골라 활용하세요.
20쪽씩 나누면서 매번 앞쪽 이미지까지 다시 넣으면 20 + 40 + … + 200 = 1,100쪽분입니다. 필요한 20쪽만 독립적으로 보내면 총 200쪽분으로, 누적 이미지 입력량에 5.5배 차이가 납니다.
누적 전송은 필수 동작이 아닙니다. 원본 누적 방식은 후반에 입력 한도도 넘습니다. 캐시 적중 시 비용은 줄어들므로 토큰 5.5배가 비용 5.5배를 뜻하지는 않습니다.
공식 파일 안내는 Enterprise 이외 플랜의 PDF 첨부를 텍스트 검색 방식으로 설명합니다. 이미지뿐인 PDF의 전 페이지 OCR을 보장하는 기능과는 다릅니다. PNG/JPEG로 따로 보내거나 다른 도구를 사용하는 것은 별도 경로입니다.
파일당 512MB·문서당 200만 토큰, 최대 80파일/3시간이라는 업로드 한도는 변환 완료량이 아닙니다. 계정·혼잡도에 따라 제한이 달라집니다. 공식 파일 안내 ↗
32 × 32px 패치 수에 Astra 배율 1.2를 곱해 올림합니다. high는 2,500패치 이내로 축소합니다. 원본은 쪽당 10,296토큰, high는 약 2,974토큰입니다. 서버의 반올림으로 1토큰 차이가 날 수 있습니다. 이 계산은 PDF를 직접 첨부했을 때의 내부 렌더링 실측이 아닌, 페이지를 명시한 크기의 이미지로 보낸 경우입니다.
각 20쪽 요청은 입력 272,000토큰 이하이므로 Standard 입력 $10 / 출력 $50(각 100만 토큰당)을 적용했습니다. 이를 넘으면 전체 요청의 입력은 $20, 출력은 $75입니다. 총 문맥은 1,050,000, 최대 입력 922,000, 최대 출력 128,000토큰입니다. 입력 한도와 출력 한도는 별도입니다.
캐시는 explicit 모드에서 breakpoint를 두지 않는 조건입니다. 기본 자동 캐시가 새로 기록하는 입력은 $12.50, 적중하는 입력은 $1(각 100만 토큰당, 짧은 문맥)이므로 실제 청구액은 달라집니다. Batch·Flex는 Standard의 50%이며 처리 조건이 다릅니다.
Astra는 추론 없음 설정을 지원하지 않습니다. 추론도 출력으로 과금되며 위 계산에서는 미지수라 제외했습니다. 20쪽 요청마다 추론이 1,000토큰 발생한다면 10개 요청에 $0.50가 추가됩니다. 쪽당 본문 토큰 수는 한국어 글자 수가 아닌 가정값입니다.
전송 용량도 별도입니다. 이미지 입력은 요청당 최대 1,500장·총 payload 512MB, 직접 PDF 입력은 파일당 50MB 미만·요청 합계 50MB입니다. PDF를 직접 보내면 추출 텍스트와 페이지 이미지가 함께 입력됩니다.
실제 문서 업로드·유료 API 호출·OCR 품질 비교는 하지 않았습니다. 시간·세금·도구·재시도·추가 내부 토큰도 제외했습니다. 원문과 결과의 문자 오류율·누락 페이지·표 정확도, API usage를 함께 측정해야 품질 대비 비용을 입증할 수 있습니다. ReadyMD의 실제 변환 품질과 처리 시간도 별도 검증 대상입니다.
공식 자료 확인 2026-09-26 · 공개 규칙을 적용한 추정이며 실제 청구액·OCR 품질 실측은 아닙니다. ReadyMD의 출시판 품질·처리 시간도 별도 검증 대상입니다.
PDF를 페이지 단위로 나눠 글을 전사·정리하는 예시입니다.
현재 가정 · 페이지당 입력 2,000토큰
(글 1,000 + 이미지 1,000) · 출력 1,000토큰
토큰은 AI가 처리하는 단위입니다. 글자 수·페이지 수와 일치하지 않습니다. 이미지 토큰은 해상도·모델·detail 설정에 따라 달라지므로 위 값은 고정 요금이 아닌 가정입니다.
원화는 입력한 환율로 환산한 예시입니다. 실시간 환율이 아닙니다.
원화 환산 · $1 = 1,400원 가정
실시간 환율이 아닙니다.
로컬 모델만으로 처리하는 구간 기준입니다.
앱 가격·전기·장비 비용은 별도이며, 앱 가격은 미정입니다.
처리 페이지 = 문서 수 × 문서당 페이지 × 전체 재처리 횟수
비용(USD) = 처리 페이지 × [(입력 글 토큰 + 입력 이미지 토큰) × 입력 단가 + 출력 토큰 × 출력 단가] ÷ 1,000,000
GPT-4.1 공식 단가 ↗100만 토큰당 입력 $2 · 출력 $8
GPT-5.4 mini 공식 단가 ↗100만 토큰당 입력 $0.75 · 출력 $4.5
일반(Standard) 처리·비캐시 입력 기준입니다. Batch·캐시 할인, 시스템 프롬프트, 추가 추론 토큰, 재시도, 도구·저장 비용, 지역 할증·세금은 제외했습니다. GPT-5.4 mini는 추론 없음(none)을 가정합니다. 실제 토큰 사용량과 청구액은 다를 수 있습니다.
전체 재처리 횟수는 같은 내용을 다시 전사·정리하는 횟수입니다. 이미 만든 파일을 로컬에서 열어 읽는 횟수나 클라우드에 질문하는 횟수가 아닙니다. 검색·캐시를 쓰면 전체 자료를 매번 다시 보내지 않을 수 있습니다.
PDF 입력은 추출된 글과 페이지 이미지를 함께 처리합니다 ↗. 모델 간 품질이 같다는 비교가 아니며, ChatGPT 구독료·NotebookLM 요금과도 별개입니다.
NotebookLM 기준으로 용량과 소스 수를 비교했습니다.
현재 Google 공식 도움말의 명칭은 Gemini Notebook입니다.
PDF 1개를 소스 1개로 등록하고, 각 파일이 용량·단어 제한 안에 있는 경우
PDF 100개를 담는 데 필요한 노트북 수 소스 수만으로 계산
노트북당 등록 가능한 소스 수입니다. 한 번의 업로드 개수나 한 답변에서 모든 내용을 빠짐없이 읽는 양을 뜻하지 않습니다. 나뉜 노트북 전체를 한 번에 통합 분석한다는 의미도 아닙니다. 요금제별 공식 한도 ↗
| 비교 항목 | ReadyMD로컬 OCR 기준 | NotebookLMGemini Notebook | GPT API파일 직접 입력 기준 |
|---|---|---|---|
| 자료가 처리되는 곳 | 내 컴퓨터 | Google 서비스 | OpenAI 서비스 |
| 외부 AI 호출료 | 로컬 처리 구간 $0앱·전기·장비 비용 별도 | 무료 / 유료 요금제토큰별 API 요금 비교 대상 아님 | 입력·출력 토큰에 따라 과금 |
| 파일 용량 | 앱 처리 한도 검증 중기기 메모리·문서 구성 영향 | 파일당 최대 200MB소스당 최대 50만 단어 | 파일당 50MB 미만한 요청의 파일 합계 최대 50MB |
| 파일 개수 | 클라우드 노트북 상한 없음앱 자체 일괄 처리 한도는 미확정 | 노트북당 50–600개요금제별 소스 수 | 여러 파일 입력 가능요청 용량·모델 문맥 한도 내 |
| 계속 사용하는 조건 | 저장 공간·기기 성능지원 환경·품질 검증 후 안내 | 소스 한도 + AI 사용량 한도사용량에 따라 대기·업그레이드 | 사용량 예산·요청 속도 제한모델·계정 등급에 따라 다름 |
GPT API의 50MB는 한 요청에 직접 입력하는 파일 기준이며, ChatGPT 앱이나 Files API의 저장 한도와 다릅니다. ReadyMD를 거쳐 외부 AI에 전달하더라도 해당 서비스의 한도·정책은 그대로 적용됩니다. API 파일 입력 기준 ↗
Google은 2026년 9월 2일부터 프롬프트 복잡도·모델·기능·대화 길이를 반영하는 연산량 기반 사용 한도를 안내합니다. 5시간 단위 갱신과 주간 한도가 있으므로, 과거의 ‘하루 질문 몇 회’ 숫자를 현재의 고정 한도로 제시하지 않았습니다. 현재 공식 사용량 안내 ↗
ReadyMD는 읽기·재사용을 위한 파일을 만드는 단계에 집중합니다.
클라우드 AI의 질문·답변 기능은 필요한 자료에 선택해서 활용하세요.
공식 자료 확인: 2026-09-26 · 요금·한도는 변경될 수 있습니다. ReadyMD 항목은 제품 설계 기준이며 출시판 실측 한도는 미확정입니다.
이런 순간에, ReadyMD
긴 문서를 내 눈에 편한 크기로 읽고, 필요한 내용을 다시 살펴보세요.
본문과 그림을 함께 꺼내 쓰고, AI와 자료를 살펴보며 다음 작업을 준비하세요.
좋은 문장을 다시 읽고 메모를 더하세요. 저장에서 끝났던 자료에 쓰임이 생깁니다.
시작은, PDF 하나
ReadyMD는 내 컴퓨터의 모델로
PDF의 글을 읽고 재구성합니다.
다시 읽거나 활용하고 싶은 자료를 준비하세요. 이번 예시는 앞에서 살펴본 ‘기록을 넘어, 다음 생각으로’ 문서입니다.
1 / 3단계: PDF를 고릅니다자료를 다시 활용하는 작은 습관
좋은 자료는 한 번 읽고 끝나지 않습니다. 필요한 문장을 찾고, 나의 언어로 정리하고, 다음 질문의 출발점으로 삼습니다.
마음에 남는 문장을 만났다면, 왜 눈길이 갔는지 짧게 적어 보세요. 문장을 그대로 옮기는 것에 나의 질문 하나를 더하면, 다시 읽을 이유가 생깁니다.
메모가 쌓이면 서로 닮은 생각을 모아 봅니다. 책에서 읽은 내용과 오늘의 경험이 만나는 지점에서 다음 글이나 수업의 실마리를 찾을 수 있습니다.
앱의 사용 순서를 설명하는 개념도입니다. 이 페이지에서 실제 변환은 실행하지 않습니다.
ReadyMD를 만든 이유
읽고 싶은 책과 연구에 쓸 PDF는 쌓여 있었습니다. 하지만 정작 제가 읽기도, AI에게 분석을 맡기기도 쉽지 않았습니다.
스캔 문서를 인식시키고 다시 정리하는 데 시간과 토큰을 쓰다 보니, 처음 하려던 분석은 시작도 못 하는 일이 생겼습니다.
먼저 자료를
AI가 잘 읽을 수 있게 만들어야 했습니다.
자료를 변환하며 배운 방법을
개인의 앱에 담았습니다.
이 문제를 풀려고 시작한 것이 Nexus 프로젝트입니다. 약 4만 권의 데이터를 변환하며 문서를 다루는 노하우를 쌓고, AI를 실제 작업에 연결하는 AX 과정을 익혔습니다.
그 경험을 개인도 자신의 자료에 쓸 수 있도록 앱으로 옮겼습니다. 사람이 읽기 좋은 파일, AI가 다시 활용하기 좋은 파일을 만드는 것. ReadyMD는 그렇게 만들어졌습니다.
모아 둔 자료가 실제 연구와 생각으로 이어지도록.
나만의 서재로 이어지는 과정사용하기 전에
ReadyMD로 정리한 Markdown과 이미지 폴더를 Obsidian 보관함에 모으고, 서재를 읽을 수 있는 AI 플러그인이나 도구를 별도로 연결하는 방식입니다. ReadyMD가 자동으로 AI 검색을 연결하는 것은 아닙니다. 자료 접근 범위와 색인·질문 비용은 선택한 도구에 따라 달라집니다. 중요한 답변은 인용된 원문과 함께 확인해 주세요.
작은 글씨 때문에 자주 확대하게 되는 보고서, 다시 읽고 싶은 스캔 자료, 다음 글이나 수업에 참고할 문서에 활용할 수 있습니다. 지금도 읽기 편한 PDF라면 그대로 사용해도 좋습니다.
읽기용 전자책인 EPUB, 제목과 문단을 정리한 Markdown(MD), 본문에 연결된 이미지 폴더로 구성됩니다. 이 페이지에서는 사용 방식을 보여주는 예시를 체험할 수 있습니다. 실제 PDF 변환과 EPUB 다운로드는 제공하지 않습니다.
표를 포함한 문서 구조를 정리하고 그래프·사진·양식을 별도 이미지로 보관해 본문과 연결하는 것이 제품의 방향입니다. AI와 사용할 때는 MD와 실제 이미지 파일을 함께 제공해야 합니다. 연결 주소만으로 모든 AI가 이미지를 읽을 수 있는 것은 아닙니다.
지원 운영체제와 문서 유형별 품질은 검증 후 안내합니다. 전자책은 EPUB을 지원하는 뷰어가 필요하며, AI 도구는 텍스트와 이미지 파일 지원 여부를 확인해야 합니다. 글자 크기 등 읽기 설정은 뷰어마다 다를 수 있습니다.
로컬 OCR은 문서 인식을 위해 원문을 외부 AI API로 전송하지 않는 방식입니다. 외부 업로드가 어려운 자료를 내 컴퓨터에서 정리하고, 해당 구간의 외부 AI 토큰 호출료 없이 반복 처리할 수 있습니다. 앱 가격·전기·장비 비용은 별도이며, 출시판 처리 한도와 전체 데이터 흐름은 검증 후 공개합니다. 결과를 외부 AI에 제공할 때는 그 서비스의 한도와 정책이 적용됩니다.
앱은 내 컴퓨터의 로컬 모델로 PDF의 글자를 읽고 재구성하는 방식입니다. 이 소개 페이지는 PDF를 업로드받지 않습니다. 외부 AI에 자료를 제공하는 일은 별도 선택이며, 모델 다운로드와 업데이트 등 네트워크 사용 범위는 출시 시 안내합니다.
스캔 해상도, 작은 글씨, 복잡한 표나 수식, 여러 단으로 편집된 지면은 결과에 영향을 줄 수 있습니다. 변환 후에는 중요한 문장과 수치, 그림의 연결을 원문과 비교해 주세요. 원본 지면을 똑같이 복제하는 방식은 아닙니다.
현재 출시를 준비하고 있습니다. 출시 일정과 가격, 지원 환경, 라이선스·환불 정책은 확정 후 안내합니다. 지금은 제품의 사용 방식을 살펴보는 미리보기이며 구매·결제를 받지 않습니다.
출시 일정과 가격, 지원 환경은 확정 후 안내합니다.