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Firecrawl 是一个专门为开发者、数据科学家和 AI 研究人员设计的网络抓取和数据提取工具。它可以将整个网站转换为适合大语言模型（LLM）的格式，如 Markdown 或结构化数据，简化了为机器学习模型准备网络数据的过程。
核心功能与技术
Firecrawl 的核心功能围绕网络抓取和数据提取设计，以下是详细特性：
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 抓取和爬取 | 支持单个 URL 抓取和网站爬取，自动收集所有可访问子页面，无需站点地图。 |
| LLM 就绪格式 | 输出 Markdown、结构化数据、截图、HTML、链接和元数据，优化 LLM 使用。 |
| 动态内容处理 | 通过智能等待和动作（如点击、滚动、输入、等待）处理 JavaScript 渲染的单页应用（SPA）。 |
| 可靠性优先 | 设计为确保获取所需数据，配备旋转代理、防机器人机制和输出解析。 |
| 可定制性 | 支持排除标签、自定义头部处理认证墙、设置最大爬取深度等。 |
| 媒体解析 | 解析网络托管的 PDF、DOCX、图片等媒体文件。 |
| 批量处理 | 新增异步端点，支持同时抓取数千个 URL，适合大规模数据收集。 |
其技术栈包括 API 端点（如 /scrape、/crawl、/map、/extract），支持 Python、JavaScript 等语言的集成。
适用场景与用户群体
开发者：通过 API 调用将网站数据转换为 LLM 就绪格式，用于 AI 应用开发。 数据科学家：用于市场研究和内容聚合，简化数据准备流程。 AI 研究人员：为机器学习模型训练获取清洁数据，减少数据处理时间。 企业用户：如 Zapier、NVIDIA 等，利用其批量处理和可靠性进行大规模数据提取。
定价与部署选项
Firecrawl 提供多种计划，满足不同用户需求：
| 计划 | 积分/月 | 价格/月 | 抓取速率/分钟 | 爬取速率/分钟 | 席位 | 支持级别 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 免费计划 | 500 | $0 | 10 | 1 | - | - |
| 爱好者计划 | 3,000 | 20 | 3 | 1 | - | |
| 标准计划（最受欢迎） | 100,000 | 100 | 10 | 3 | 标准支持 | |
| 增长计划 | 500,000 | 1000 | 50 | 5 | 优先支持 | |
| 企业计划 | 无限 | 定制 | 定制 RPMs | 定制 | 定制 | 最高优先级支持 |
附加选项包括自动充值积分（11 美元/月为 1000 积分）和积分包（9 美元/月为 1000 积分），需订阅计划。开源版本可自托管，但目前仍在开发中，适合技术用户本地运行。
市场地位与竞争
Firecrawl 与传统网络抓取工具（如 BeautifulSoup、Puppeteer）相比，强调 AI 驱动的语义提取，减少对 CSS 或 XPath 的依赖。其开源性质和快速增长（GitHub 2 个月内超 17k 星标，使其在 AI 数据准备领域具有竞争优势。
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