MarkItDown: ahorra tokens en Claude y ChatGPT

Aprende a reducir drásticamente el consumo de tokens al pasar PDFs, Excel, Word, HTML, CSV y JSON a Claude, ChatGPT o Gemini usando MarkItDown, la herramienta open-source de Microsoft (+150K estrellas en GitHub). En este tutorial te enseño a usar MarkItDown de dos formas: por línea de comandos con uv (sin instalar nada de forma permanente) e integrándolo en tus propios scripts de Python. Verás cómo un PDF de 2 MB lleno de imágenes, iconos y estilos se convierte en un archivo Markdown de apenas 6 KB que tu LLM entiende mejor, más rápido y con salida más confiable. Qué vas a aprender: Por qué los estilos y tags de un PDF/Excel desperdician tokens de input en tu LLM Instalar Python y el gestor de paquetes uv de Astral desde cero Convertir cualquier archivo a Markdown con un solo comando (uvx) Integrar MarkItDown en un script Python paso a paso Pasar el resultado a tu LLM vía API para ahorrar cuota y acelerar respuestas Recursos: MarkItDown (GitHub): https://github.com/microsoft/markitdown uv (Astral): https://docs.astral.sh/uv/ Python: https://www.python.org/downloads/ Timestamps: 00:00 Qué es MarkItDown y por qué te ahorra tokens 01:12 El problema: limpieza de archivos consume tokens 02:13 Prerequisitos: instalar Python y uv 03:33 Uso por línea de comandos (uvx markitdown) 05:39 Resultado: de 2 MB a 6 KB 06:54 Probando el Markdown en un LLM 07:24 Integrando MarkItDown en un script Python 09:05 Importar, instalar dependencias con uv add 10:03 Crear el objeto y usar .convert() 11:14 Depurando el error de atributo convert 11:55 Resultado final y cierre 🔗 Sígueme también en: ACADEMIA: https://pildorasdeprogramacion.com 💬 Discord 👉   / discord   📸 Instagram 👉   / pildoras_de_programacion   🎵 TikTok 👉   / pil_programacion   📘 Facebook 👉   / pilprogramacion   📺 YouTube 👉    / @pildorasdeprogramacion   #python #markitdown #claude #ia #tokens #programacion #microsoft #llm #tutorial #python2026