Modelos

Escolha o modelo certo para as tarefas de extração do seu agente.

O Firecrawl Agent oferece dois modelos otimizados para diferentes casos de uso. Escolha o modelo adequado de acordo com a complexidade da extração e suas necessidades de custo.

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Modelos Disponíveis

Modelo	Custo	Precisão	Ideal para
spark-1-mini	60% mais barato	Padrão	A maioria das tarefas (padrão)
spark-1-pro	Padrão	Mais alta	Pesquisa complexa, extrações críticas

Comece com o Spark 1 Mini (padrão) — ele atende bem à maioria das tarefas de extração, com um custo 60% menor. Troque para o Pro apenas para pesquisas complexas em múltiplos domínios ou quando a precisão for crítica.

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Spark 1 Mini (Padrão)

spark-1-mini é nosso modelo eficiente, ideal para tarefas simples de extração de dados.

Use o Mini quando:

• Estiver extraindo dados simples (informações de contato, preços, etc.)
• Estiver trabalhando com sites bem estruturados
• O custo-benefício for prioridade
• Estiver executando tarefas de extração em alto volume

Exemplos de uso:

• Extrair preços de produtos de sites de e-commerce
• Coletar informações de contato em páginas de empresas
• Obter metadados básicos de artigos
• Fazer consultas simples de dados

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Spark 1 Pro

spark-1-pro é nosso modelo carro-chefe, projetado para máxima precisão em tarefas de extração complexas.

Use o Pro quando:

• Executar análises competitivas complexas
• Extrair dados que exigem raciocínio profundo
• A precisão for crítica para o seu caso de uso
• Lidar com dados ambíguos ou difíceis de encontrar

Exemplos de casos de uso:

• Análise competitiva em múltiplos domínios
• Tarefas de pesquisa complexas que exigem raciocínio
• Extração de informações detalhadas a partir de múltiplas fontes
• Coleta crítica de inteligência de negócios

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Especificando um modelo

Passe o parâmetro model para selecionar qual modelo será usado:

Python

from firecrawl import Firecrawl

app = Firecrawl(api_key="fc-YOUR_API_KEY")

# Usando Spark 1 Mini (padrão - pode ser omitido)
result = app.agent(
    prompt="Find the pricing of Firecrawl",
    model="spark-1-mini"
)

# Using Spark 1 Pro for complex tasks
result = app.agent(
    prompt="Compare all enterprise features and pricing across Firecrawl, Apify, and ScrapingBee",
    model="spark-1-pro"
)

print(result.data)

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Comparação de modelos

Recurso	Spark 1 Mini	Spark 1 Pro
Custo	60% mais barato	Padrão
Precisão	Padrão	Mais alta
Velocidade	Rápida	Rápida
Melhor para	A maioria das tarefas	Tarefas complexas
Raciocínio	Padrão	Avançado
Multidomínio	Bom	Excelente

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Preços por modelo

Ambos os modelos usam um modelo de preços dinâmico baseado em créditos que escala com a complexidade da tarefa:

• Spark 1 Mini: Usa aproximadamente 60% menos créditos que o Pro para tarefas equivalentes
• Spark 1 Pro: Consumo padrão de créditos para máxima precisão

O uso de créditos varia com base na complexidade do prompt, nos dados processados e na estrutura da saída — independentemente do modelo escolhido.

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Escolhendo o Modelo Adequado

                    ┌─────────────────────────────────┐
                    │   What type of task?            │
                    └─────────────────────────────────┘
                                   │
                    ┌──────────────┴──────────────┐
                    ▼                             ▼
          ┌─────────────────┐           ┌─────────────────┐
          │  Simple/Direct  │           │ Complex/Research│
          │  extraction     │           │ multi-domain    │
          └─────────────────┘           └─────────────────┘
                    │                             │
                    ▼                             ▼
          ┌─────────────────┐           ┌─────────────────┐
          │  spark-1-mini   │           │  spark-1-pro    │
          │  (60% mais barato) │        │  (maior precisão) │
          └─────────────────┘           └─────────────────┘

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Referência da API

Veja a Referência da API do agente para conferir a documentação completa dos parâmetros.

Tem dúvidas sobre qual modelo usar? Envie um e-mail para [e-mail].

Você é um agente de IA que precisa de uma chave de API do Firecrawl? Veja firecrawl.dev/agent-onboarding/SKILL.md para instruções de integração automatizada.