Firecrawl alternatives：七种抓取方案比价（我们实测，对方按公开价）

抓普通网页的正文，Firecrawl 的替代品里我们不一定最便宜：ZenRows 和 ScraperAPI 入门档的标准请求每千次 $0.42 和 $0.49，都低于我们 read 的 $0.694。差距出在平台条目上：同一个 TikTok 视频，整页读取拿回 0 条评论，tiktok/comments 一次拿回 200 条，折每千条 $0.00278，而 Apify 对应款在 Starter 档是每千条 $1.00。我们这一侧的数字来自 2026-11-08 的 26 次真调，对方一侧只用各家公开价和文档，Firecrawl 的实际抓取效果本文没测。

这篇写给正在找 firecrawl alternatives 的开发者和数据团队。我们先把话说在前面：Firecrawl 是一个好用的通用网页抓取工具，它能做的事我们有不少做不了，后面专门有一节照实写；但「替代」这个词背后通常是两类不同的需求。一类是「把任意网页变成干净的 Markdown」，这一类大家比的是每千页多少钱、JS 渲染和反爬加多少价、整站能爬多深；另一类其实是「我要某个平台上的评论、点评、商品字段」，只是因为手边只有通用抓取工具，才绕道去抓页面再解析。本文把这两类拆开，各用真调数据算账。站内的 Firecrawl 对比页是一页决策表，没有实测数据；本文是带实测的展开版。

先看总表：firecrawl alternatives 七种方案九个维度

下面这张表把 Firecrawl、本文点名比较的五家（Apify、Tavily、Bright Data、ScraperAPI、ZenRows）和我们放在同一组维度上。价格一栏统一换算成「每 1,000 个普通页面」，取最小的付费买法；对方的数来自各家定价页和文档原文，读取时间是 2026-11-08 00:20 到 00:45（新加坡时间），我们的数来自能力目录、搜索工具目录和真调响应里的 charged_usd。

这张表先看第一行和第七行：只论单抓普通网页，我们不是最便宜的，唯一占优的是一次回 20 页的 crawl；要的是平台条目时，表里一半方案不在同一赛道，要改比每千条结果，那笔账在后面三节里差了两到三个数量级。

本文怎么比：只用公开价、原文和我们自己的真调

先把比较规则写清楚，因为七家的计费单位全都不一样。Firecrawl 按 credit 计，抓取和整站爬取每页 1 credit、Map 每次 1 credit、搜索每 10 条结果 2 credits，JSON 抽取每页另加 4 credits（Firecrawl 计费文档）；Tavily 的 Extract 是每 5 个成功 URL 1 credit（Tavily 计费文档）；ScraperAPI 和 ZenRows 也按 credit 计，但同一个请求的 credit 数随目标域名、是否渲染、是否用高级代理成倍变化（ScraperAPI 计费文档、ZenRows 计费文档）；Bright Data 的 Web Unlocker 按请求、Web Scraper API 按记录；Apify 的 Store 款要么按计算单元，要么按「事件」（比如每返回一条评论）计（Apify Store 计费说明）。我们按调用计费，美元标价写在目录里。为了能放在一张表里，本文把分母统一成两种：通用网页按「每 1,000 个实际返回的页面」，平台数据按「每 1,000 条实际返回的结果」，分母一律取实测返回数，不取参数上限。

第二条规则是对方一侧只用公开材料。六家的定价页、文档、GitHub 仓库和 changelog 我们在 2026-11-08 00:20 到 00:45（新加坡时间）逐页打开并存档，没有注册任何一家的账号，也没有用任何一家的 Key 取过数据。Apify 的四款 Store 产品，价格取自它们公开的产品页和不用登录的产品信息接口，分档按 Apify 定价页上 Starter 对应 Bronze、Scale 对应 Silver、Business 对应 Gold 的对照来读。我们自己这一侧全部是同一时段的真调：用一把测试 Key 在 00:16 到 00:28（新加坡时间）发了 26 次请求，耗时取 curl 的 time_total，也就是从我们在新加坡的机器发出请求到收完响应的总时间。

第三条规则是「整页读取能不能拿到条目」这件事，我们用自己的 read 来测，不用 Firecrawl 测。原因很简单：我们不拿对方的 Key 跑数据。read 和 Firecrawl 的 scrape 都属于「给一个网址、拿回页面正文」这一类做法，它拿不到的东西，说明的是页面里本来就没有直接可读的条目，而不是说 Firecrawl 也一定拿不到。Firecrawl 有浏览器交互和 JSON 抽取，理论上能把更多东西挖出来，这部分我们没测，文中凡是涉及 Firecrawl 实际效果的地方都写成「按页计价，效果没测」。

第四条规则是把限速也算进成本。Firecrawl 的限速文档按档位分两组：抓取、Map 和搜索在免费档每分钟 10 次，Hobby 100 次、Standard 500 次、Growth 5,000 次、Scale 10,000 次；整站爬取、agent 和浏览器交互要低得多，免费档每分钟 2 次，Hobby 20 次，Scale 2,000 次；同时在跑的浏览器数从 2 个到 100 个不等。本文用的测试 Key 自己设了每分钟 10 次（正式账户默认每分钟 60 次，累计充值越多上限越高，见价格页），测试期间撞上了 3 次 429，每次都在响应里写明没有扣费，等几秒重发就过了。限速对比较结果的影响在于：如果你每天要抓几十万页，单价低但限速紧的方案会逼你买更高的档位，真实的每千页价格要按你最终买的那一档来算，而不是按入门档。本文所有的每千页价格都同时给出了入门档和最高一档，就是这个原因。

这张表里最容易被忽略的是中间一列：整站爬取在 Hobby 档每分钟只能提交 20 次，是抓取的五分之一。如果你的工作流是「每个站点开一个爬取任务」，限速先卡住的是这一列，而不是单页抓取。

Firecrawl 到底怎么收费：一页 1 credit，加选项就翻倍

在找替代之前，先把 Firecrawl 自己的账算清楚。它的定价页标着「Effective September 4, 2026」，免费档每月 1,000 credits、不用信用卡；付费四档按月付分别是 Hobby $19（5,000 credits）、Standard $99（10 万）、Growth $399（50 万）、Scale $749（100 万），年付价对应是 $16、$83、$333、$599。credit 用完以后，付费档可以开按量续费，每次 $5，Hobby 档 $5 买 1,000 credits、Standard 买 2,000、Growth 买 2,500、Scale 买 5,000；只有 Scale 档的 credits 能滚存一个月。

折成每 1,000 credits 的美元价，月付的四档是 $3.80、$0.99、$0.798 和 $0.749，年付是 $3.20、$0.83、$0.666 和 $0.599。一个普通网页 1 credit，所以这也就是每千页的价格。问题出在「选项」：同一份文档的「scrape 选项附加费」表里，JSON 格式（用大模型抽取结构化数据）每页 +4、问题回答格式 +4、亮点格式 +4、音频或视频转写 +4、PII 打码 +4、零数据保留 +1、PDF 解析每页 +1，而且这些加价可以叠加：JSON 加零数据保留是每页 6 credits，JSON 加 PII 打码是 9 credits（计费文档）。另外有两类网址单独计价：X（推特）链接单独计价，一次 30 credits；LinkedIn 个人和公司主页转给你在后台选定的数据商，每次 5 到 40 credits 不等。

这张表解释了为什么不少人一边说 Firecrawl 好用、一边在找替代。Reddit 上 r/LocalLLaMA 一个讨论「现在最好的抓取工具」的帖子里，楼主列给 Firecrawl 的第一条建议就是「credits 应该能滚存」，第二条是「有时抓一个网站会用掉好几个 credits，为什么」（帖子原文）。对照计费文档，第二个问题的答案多半就在选项叠加和 PDF 按页计费上：一份 15 页的 PDF，按「基础 1 credit + 每个 PDF 页 1 credit」推算是 16 credits，在 Hobby 档约合 $0.061。本文 00:25（新加坡时间）用我们的 read 读同一份 15 页的论文 PDF（arXiv 1706.03762），1.78 秒拿回 52,380 个字符，扣 $0.000694，按页数不加价。

场景一：普通网页取正文，firecrawl alternative 不一定是我们

如果你要的就是网页正文，比如把一个文档站、一个博客、一批 PDF 喂给 RAG，那 Firecrawl 的替代品很多，而我们只在一种做法上真正便宜。先看单页。我们的 read 是一次一页、$0.000694，折每千页 $0.694。ZenRows 的 计费文档写得很清楚：标准请求 1 credit、JS 渲染 5、高级代理 10、两者都开 25，这些倍数在所有档位都一样；它最便宜的 Build B1 是每月 $19 买 45,000 credits，标准请求折每千次 $0.422，最高的 Scale S5 是每月 $2,999 买 4,500 万，折每千次 $0.0666。ScraperAPI 的定价页上 Hobby 是每月 $49 买 10 万 credits，标准请求每千次 $0.49，最大的 Advanced 档 $1,975 买 2,150 万，折 $0.0919。Apify 的网站内容爬虫在产品页上自己估了一个数：用原始 HTTP 抓取约每千页 $0.2，用无头浏览器每千页 $0.5 到 $5，取决于网站。这三家在「抓一个不难抓的页面」这件事上都比 read 便宜，照实写在这里。

但这几个数都有前提。ZenRows 和 ScraperAPI 的标准请求不渲染 JS、不走高级代理；只要目标站需要渲染，ZenRows 变成每千次 $2.11（B1 档 5 credits），ScraperAPI 的渲染是 10 credits，在 Hobby 档就是 $4.90；遇到 Cloudflare 这类防护，ScraperAPI 每次再加 10 credits，ZenRows 渲染加高级代理是 25 credits，在 B1 档每千次 $10.56。而且它们默认回的是 HTML，要 Markdown 得另外开输出格式或自己转。我们的 read 不分档，同一个价，返回的是已经去掉导航和脚本的正文；Firecrawl 在这一点上和我们一样，增强代理不加价，它的文档写明「增强代理按基础请求的 1 credit 计，升级重试不单独收费」。所以真正的对比要看你的目标站有多少比例需要渲染和反爬：比例低，ZenRows 和 ScraperAPI 最省；比例高，按页不分档的方案更好预算。

表里 ZenRows 和 ScraperAPI 的区间，下限是只开高级代理，上限是渲染和高级代理一起开；同一张表横着看，入门档最便宜的两家在「开渲染加反爬」那一列变成了最贵的两家。

再看整站。我们的 crawl 在搜索工具目录里标着 $0.000694 一次，参数 num 最大 20。00:17（新加坡时间）我们用它爬 Firecrawl 自己的文档站，2.46 秒回了 20 页，正文长度从 1,702 到 20,000 个字符不等；接着爬 MCP 规范的官网，1.28 秒又回 20 页。两次各扣 $0.000694，40 页一共 $0.001388，折每千页 $0.0347，是 Firecrawl Scale 档每千页 $0.749 的二十一分之一。同一时段，map 在 0.84 秒里列出了 Firecrawl 文档站的 200 个网址，也是扣一次 $0.000694。

这个便宜有三条边界，必须写清楚。第一，crawl 一次最多 20 页，你没法像 Firecrawl 那样一次提交 1 万页的任务（它的整站爬取默认上限就是 10,000 页，见 crawl 文档）；要爬 1,000 页，得自己把站点拆成 50 个入口，或者先用 map 拿网址、再逐页 read，后者就回到了每千页 $0.694。第二，40 页里有 3 页的正文正好是 20,000 个字符，看起来是单页长度的上限，长页面会被截断；Firecrawl 和 read 都没有这个现象（read 读 PDF 拿回 5 万多字符）。第三，crawl 返回哪 20 页由它自己挑，MCP 官网那次回的 20 页里有 19 页在 /community/ 目录下，按网址排序的味道很重；要指定页面类型，得用 instructions 参数写一句话，本文没测这个参数的效果。另外，这两次爬的都是文档站，没有反爬，耗时 1 到 3 秒很可能沾了缓存的光，换成电商站或需要登录的站，结果会不一样。

所以在普通网页这一类，结论是分情况的：页面不难抓、量大、要原始 HTML，ZenRows 和 ScraperAPI 的高档位最便宜；要干净的 Markdown、只爬文档站这类结构简单的站点、每次 20 页够用，我们的 crawl 最便宜；要一次爬上万页、要控制深度和路径、要截图和浏览器动作，Firecrawl 和 Apify 更合适。还有一个常被忽略的选项：Tavily 的 Extract 每 5 个成功 URL 才 1 credit，按量价每千页 $1.60、月付最低一档 $1.00，而且文档写明抽取失败不收钱；它的 Crawl 是「Map 费 + Extract 费」，10 页 basic 是 3 credits，按量每千页 $2.40。

场景二：你要的其实是 TikTok 评论

很多搜 firecrawl alternative 的人，最后要的并不是网页。比如一个做品牌舆情的团队，要拉某个视频下面的评论来做情感分析；用通用抓取的思路，就是把视频页抓下来，再从页面里把评论挑出来。我们用同一个视频把两种做法各跑了一次。视频是 Duolingo 官方账号在新加坡时间 2026-11-05 凌晨发的一条（UTC 为 2026-11-04 19:58），00:17（新加坡时间）用 tiktok/user_videos 拿账号最近 5 条视频（最新一条发于 2026-11-06，UTC）时，它的评论数是 596。

00:18:45（新加坡时间），read 读这个视频页，2.39 秒返回 17,914 个字符，扣 $0.000694。内容是视频标题、一张封面图，然后是「You may like」下面的推荐视频列表，我们数了一下，里面有 81 个视频链接；我们把 tiktok/comments 返回的前 50 条评论的原文逐条拿去页面正文里查，一条都没出现。也就是说，页面首屏的 HTML 里没有评论，评论是滚动以后由前端另外请求加载的。这不是我们 read 独有的问题，任何「拿一个网址的正文」的工具，在不执行滚动、不点开评论区的情况下都会遇到；Firecrawl 有 Interact 能开一个浏览器会话去点击和滚动，每浏览器分钟 2 到 7 credits，这条路我们没测，不知道它在 TikTok 上能拿回多少条。

00:22:02（新加坡时间），tiktok/comments 对同一个视频、limit 200，49.53 秒返回 200 条评论，按 id 去重还是 200 条，其中 22 条是回复、187 条有文字，每条带点赞数、回复数、是否被作者点赞或置顶、发布时间，扣 $0.000556。按实际返回条数算，每 1,000 条评论 $0.00278。这 200 条评论发布于 2026-11-04 20:00 到 2026-11-07 13:44（UTC），一共 3,683 个赞，但分布极不均：点赞最多的 10 条占了 96.6%，121 条一个赞都没有。做情感分析时按点赞加权和不加权，结论可能完全不同，这也是要拿到按条的结构化字段、而不是一段页面文字的原因。这里要补一句：前面一次 00:19:05 的同样请求等了 31.15 秒，回了 503 和「Not charged」，第二次才成功；评论接口一次要等半分钟以上，适合放进异步任务，不适合放在用户点一下就要出结果的地方。

拿同样 1,000 条评论去比，Apify 的 TikTok Comments Scraper 按「每条评论」计费，免费档 $0.00125、Starter 对应的 Bronze 档 $0.001、最低的 Diamond 档 $0.00015，折每千条 $1.25、$1.00 和 $0.15。我们的 $0.00278 是它 Starter 档的约三百六十分之一。Bright Data 的 Web Scraper API 定价页按记录统一收费，按量每千条 $1.50，我们在定价页的现成款列表里看到了 TikTok 帖子，没有找到评论这一项，所以表里留空。Firecrawl 在这个场景里没有一个能直接对比的价，因为它的价是按页、按浏览器分钟算的，拿到多少条评论取决于你怎么操作页面，这部分本文没测。

场景三：Amazon 商品详情和评论

电商是另一个常见的「其实要字段」的场景。00:23:04（新加坡时间），read 读一个 Ninja 便携搅拌杯的 Amazon 商品页，3.25 秒返回 785 个字符：商品标题、一句描述，然后是一个「发现更低价格？告诉我们」的反馈表单，没有售价、没有评分、没有库存，扣 $0.000694。15 秒以后，amazon/profile 对同一个网址 16.82 秒返回一个对象，20 个字段都有值：售价 $39.99、原价 $69.99、评分 4.2、14,458 个评分、有货、品牌 Ninja、在「Home & Kitchen」类目排第 369、在「Kitchen Small Appliances」排第 19，另外有 10 条卖点和 12 张图片，扣 $0.001389。

整页读取没拿到 Amazon 的价格，原因和 TikTok 不完全一样：Amazon 对不同的访问者返回不同版本的页面，价格区块经常要在特定的地区、Cookie 和渲染条件下才出现。通用抓取工具通常靠 JSON 抽取来补：Firecrawl 的 JSON 格式每页 5 credits，在 Hobby 档每千个商品 $19.00、Scale 档 $3.745，前提是页面里本来就有价格；ScraperAPI 把 Amazon 定为每次 5 credits，Hobby 档每千页 $2.45，它有一部分域名的结构化输出，本文没有核对 Amazon 那一项的字段。Bright Data 的 Amazon 商品现成款按记录收费，每千条 $1.50，字段列表在定价页上写着标题、卖家、品牌、描述、原价、币种、库存、评论数等。我们的 amazon/profile（字段说明）是每千个商品 $1.389，和 Bright Data 只差 7%，在这一项上我们没有明显优势。

评论这一项，本文没有拿到数据，照实写失败的经过。00:20:06（新加坡时间）amazon/reviews 读一个已下架的商品，返回空结果，自动退款；00:23:48 读 Ninja 搅拌杯，19.10 秒后回 503；00:26:01 改成异步提交，00:27:39 轮询显示任务完成但 0 条，提交时预扣的 $0.001389 已经退回；00:27:46 换一个商品再试，又是 503。四次一共 0 扣费。

目录里对这个能力的说明是「只能取到商品页展示的精选评论，每个商品通常十几条」，所以即使成功，它也不是拿全量历史评论的工具。要大量 Amazon 评论，Apify 的 Amazon Reviews Scraper 按条计费，Starter 档每千条 $5.00、免费档 $6.00、最低 $1.00；Bright Data 每千条 $1.50。站内另一篇 Apify Amazon 爬虫替代专门比了 Amazon 这一类，这里不展开。

场景四：Google 地图点评

地图点评是「页面抓不到、结构化能力很便宜」最极端的一例。00:21:22（新加坡时间），google_maps_reviews/search 搜「Lau Pa Sat Singapore」，57.80 秒返回这家老巴刹的条目：评分 4.4、39,457 条点评，并给出带 query_place_id 的网址，扣 $0.001389。这一次很慢，是本文所有调用里最慢的一次。00:24:20，read 读这个网址，3.02 秒后返回空结果，自动退款，扣 $0；地图页面几乎全靠前端脚本渲染，通用正文抓取在这里拿不到东西。00:24:35，google_maps_reviews/reviews 对同一个网址、limit 100，8.50 秒返回 100 条点评，扣 $0.001389，折每千条 $0.0139。

这 100 条点评的时间从 2026-10-29 到 2026-11-07（UTC），按最新排序；75 条五星、18 条四星、5 条三星、两星和一星各 1 条，平均 4.65 星，比商户总评分 4.4 高，说明最近十天的评价比历史平均好；只有 38 条写了文字，其余是只打星不写字；70 条带有食物、服务、氛围的分项评分，其中食物平均 4.70（69 条）、氛围 4.57（69 条）、服务 4.38（66 条），服务是三项里最低的；100 位评论者里 79 位是本地向导，17 条附了图片。这类分项字段可以直接进报表，不用再让模型读文字打分。响应里带 next_page_token，要更多就把它原样传回去拿下一页，每页算一次调用。对比之下，Apify 的 Google Maps Reviews Scraper 按条计费，免费档每千条 $0.60、Starter 档 $0.45、最低 $0.15，另外每次启动按内存收 $0.00005；Bright Data 的地图点评现成款每千条 $1.50。我们的 $0.0139 是 Apify Starter 档的约三十二分之一。

这张表的差距来自计价单位。按次计费的结构化能力，一次调用就把 200 条评论按字段交回来；按页计费的通用抓取，一页只是一个页面，评论要么不在里面，要么要靠浏览器交互和大模型抽取另外付钱；按条计费的现成款，每多一条就多收一次。所以凡是一次调用能回很多条的数据（评论、点评），按次计费有两三个数量级的优势；一次只能回一条的数据（一个商品详情），各家价格挤在一个量级里，比的是字段全不全、失败扣不扣钱。反过来，如果你一次只要 1 条评论，按条计费最便宜，我们的价格优势只在「一次要很多条」时成立。站内的 TikTok 评论抓取和 Google 地图点评抓取两篇，分别把这两类数据的翻页、去重和字段讲得更细，能力页见 TikTok 评论接口和 Google 地图点评接口。

失败和空结果扣不扣钱：七家的规则对照

抓取任务里失败是常态，所以「失败扣不扣钱」对账单的影响往往比单价还大。Firecrawl 的规则写在计费文档「When credits are charged」一节：决定扣不扣钱的是 Firecrawl 有没有交回一个文档，而不是目标站有没有返回成功的状态码；目标站返回 403 或 404，Firecrawl 也把这个响应当成文档交给你，照收 1 credit，文档建议你看 metadata.statusCode 字段，别对一直被拦的网址反复重试。完全没拿到文档（比如网站不响应、所有渲染尝试都失败）才是 0 credit。另有几种情况没有文档也收钱：威胁防护扫描每个网址 2 credits、提示注入检查 5 credits、只读缓存未命中 1 credit、浏览器会话按分钟计且至少一分钟。

其他几家各有各的规则。ScraperAPI 的计费文档写「只对成功请求收费（200 和 404 状态码）」，另外你自己在 70 秒内取消的请求也收费；ZenRows 的计费文档写失败和重试不收，但 404 和 410 算成功；Tavily 写「URL 抽取失败永远不收费」，Map 请求失败也不收；Bright Data 的 Web Unlocker 定价页写「只为成功付费」；Apify 按计算单元计费的款，失败重试消耗的运行时间照样计费，按事件计费的款只为产出的结果付钱。我们这一侧，本文 26 次请求里有 13 次没扣钱：不带 Key 的 401、参数写错的 422、3 次撞上这把测试 Key 每分钟 10 次上限的 429、4 次 503、读已下架商品的 404、3 次空结果。其中 00:19:48（新加坡时间）那次 404 最能说明差别：同样一个不存在的 Amazon 页面，按 Firecrawl 和 ScraperAPI 的规则都会扣 1 次。放大到一份清单上算：如果 1,000 个网址里有 10% 已经失效或一直被拦，按「交回文档就收费」的规则，这 100 个网址在 Firecrawl Hobby 档要多付约 $0.38，而且不会有任何可用内容；网址清单越旧，这笔钱越多，所以批量任务前先清一遍死链比挑单价更省。

什么时候 Firecrawl 更合适：它有、我们没有的

写到这里，必须把 Firecrawl 比我们强的地方逐条写出来，否则这篇比较就不诚实。第一是整站爬取的规模和控制。Firecrawl 的 crawl 默认上限 1 万页，能按路径过滤、限制深度、控制子域名和外链，结果可以轮询、走 WebSocket 或 webhook 推送；它的 batch scrape 能一次提交大批网址；map 一次 1 credit，limit 设到 10 万也是 1 credit。我们的 crawl 每次最多 20 页、map 每次最多 200 个网址，要爬上万页的站，Firecrawl 省事得多，map 在网址多的时候也比我们便宜。

第二是页面能力。Firecrawl 的 scrape 支持截图（整页、指定视口）、品牌识别（抽取网站的颜色、字体、组件）、摘要、链接列表、PDF 和 Word 等文档解析；Interact 能开浏览器会话做点击、输入和滚动；change tracking 能监控页面变化；LLM 抽取能对任意网站按你给的结构抽 JSON。我们的通用网页工具只有取正文、列网址、多页爬取这几样，没有截图、没有浏览器动作、没有变化监控，要对任意网站抽结构化字段，你得自己拿正文去喂模型。Firecrawl 在基准测试页公布过一组自测：2026-01-13 用十类公开网站的 1,000 个网址，覆盖率 96%、正文抽取 F1 0.638、P95 延迟 3,387 毫秒；我们没跑同一批网址，这组数不能拿来比谁的成功率高。

第三是自托管。Firecrawl 的主仓库用 AGPL-3.0 许可开源，2026-11-08 读取时有 199,441 个星，最近一次推送在 2026-11-07；我们和本文其余五家都没有可以整套自己部署的版本（Apify 开源的是爬虫框架，不是整个平台）。不过自托管版和云端版能力不同：自托管文档写明默认那套服务不含 Fire-engine 和它的高级反爬能力，截图和页面动作在默认服务里不可用，要单独部署；上面引用的 Reddit 帖子里，也有好几条回复在抱怨自托管版的文档和报错。另外，主仓库最近一次打版本标签是 2026-06-19 的 v2.11.0（发布列表），之后的改动都只在主分支上，自己部署时要么跟主分支，要么停在 6 月的版本。所以「开源就能免费用」要打折扣，开源与云端的对比页说得很直白：区别在于谁来配置、保护和运行那些配套服务。

第四是它正在长出来的数据业务。2026-09-22 Firecrawl 宣布 7,500 万美元 B 轮融资并推出 Alexandria（公告），把实时网页、官方数据商、站点专用连接器和它自建的索引放到一个入口里，它自测在 845 个任务上答案质量比内置网页工具高 21%。2026-10-08 的 Universal Scrape 让 /scrape 也能调 Alexandria 里的数据商，公告写 Alexandria 有 200 多家数据商；Alexandria 文档写明「发现免费、执行按工具标的 credits 收费」，但完整的数据商列表要登录后台才能看，我们没有登录，所以不知道里面有没有 TikTok 评论、地图点评这类数据。这些数据按数据商的标价计费，不再是「一页 1 credit」那么简单，评估时要逐项看后台标价；我们这一侧是自己维护 106 个平台的结构化能力，价格写在公开目录里，不用登录就能查。如果你已经是 Firecrawl 的用户，先去后台看一眼，可能不用换。

第五是采购。2026-10-19 Firecrawl 上架 Google Cloud Marketplace（公告），定价页也写了可以把费用记到 AWS 或 Google Cloud 的账单上。如果你公司的采购只能走云市场，Firecrawl 比本文其他几家都好买。

其他五家各自适合谁

Apify 最大的优势是现成款多。它的 Store 里几乎每个热门网站都有人做好了抓取程序，网站内容爬虫在 2026-11-08 读取时最近 30 天有 14,350 个用户；按事件计费的款价格透明，按条算，档位越高越便宜，最低的 Diamond 档是 Starter 档的三分之一到七分之一（本文三款里，地图点评约 1/3、Amazon 评论 1/5、TikTok 评论约 1/6.7）。代价是要先挑款：同一个网站常有十几款，字段和稳定性各不相同；按计算单元计费的款要先试跑才知道多少钱。如果你要的平台我们目录里没有，或者你需要按自己的规则深度定制，Apify 是更好的选择。站内的 Apify 替代总览比过它的整体价格结构。

Tavily 的出发点不是抓取而是检索：它把搜索、抽取、Map、Crawl 和研究放在一个接口里，抽取按成功 URL 计费、失败不收，适合「agent 先搜、再读几页」的工作流。它在自己的博客里也写了一篇 Firecrawl 替代的文章，说法是：从一个查询出发，选 Tavily；从一个已知网站出发，选 Firecrawl（原文）。这个划分是公道的。我们在 00:24（新加坡时间）用 web 搜了一次「firecrawl alternatives」（美国地区），Firecrawl 自己的对比页排第 5，Tavily 这篇排第 6，Bright Data 的同题博客排第 7，前 4 位是第三方博客和 Reddit。搜索 API 的比较，站内另一篇 给 AI agent 选网页搜索 API 已经做过，这里不重复。

Bright Data 是七家里产品线最宽的：代理、Web Unlocker、Fetch API（原来叫 Crawl API，给一个网址返回 Markdown、纯文本、HTML 和 JSON-LD）、按记录收费的现成数据款，还有成品数据集。它的价格很整齐，Unlocker 按量每千次 $1.50、现成款每千条 $1.50，每月 5,000 次免费；适合对反爬要求高、要稳定交付大批量数据的团队。ScraperAPI 和 ZenRows 是传统意义上的「抓取 API」：你给网址，它负责代理、渲染和验证，按 credit 计价、倍数透明，大用量档位单价很低，适合已经有自己解析代码、只缺一层稳定抓取的团队。

一个月的账单：同一份需求，四种买法

单价比完，再按一个具体团队算一次月账单。假设一个做跨境电商内容的小团队，每月要做四件事：把 5,000 页产品文档和帮助中心喂进知识库；拉 2 万条 TikTok 评论做舆情；跟踪 2,000 个 Amazon 商品的价格和评分；收 1 万条 Google 地图点评做门店口碑。我们按各家公开价和本文实测的每次返回条数算接口费，不算你写解析代码的工时。

用我们这一套，文档用 read 是 5,000 × $0.000694 = $3.47，TikTok 评论 100 次调用 × $0.000556 = $0.0556，Amazon 商品 2,000 × $0.001389 = $2.778，地图点评 100 次 × $0.001389 = $0.1389，合计 $6.44；如果文档站结构简单、改用 crawl 每次 20 页，文档这一项降到 250 次 × $0.000694 = $0.1735，合计 $3.15。只用 Firecrawl，文档 5,000 credits 加 Amazon 商品用 JSON 抽取 2,000 × 5 = 1 万 credits，一共 1.5 万 credits，Hobby 档包含 5,000、再按量追加 10 次 $5，月费 $69；TikTok 评论和地图点评这两项，Firecrawl 要靠 Interact 和 JSON 抽取，本文没测，无法计入，得另找方案或自己试算。只用 Apify，TikTok 评论 2 万条 × $0.001 = $20、地图点评 1 万条 × $0.00045 = $4.50，合计 $24.50（Starter 档每月 $19 起，超出部分按量），但文档和 Amazon 两项没算。Firecrawl 和 Apify 组合起来四项都覆盖，是 $93.50。

这笔账有两个地方会让结论变。第一，如果你的文档站需要渲染或反爬，我们的 read 和 crawl 也可能拿不全，这时文档这一项换成 ZenRows 或 ScraperAPI 的高档位更稳；第二，Amazon 商品这一项我们和 Bright Data 几乎同价，组合方案里把 Firecrawl 的 JSON 抽取换成 Bright Data 的现成款，能省下一大块。账单的差距几乎全在评论和点评两项上，原因同前面那张平台条目汇总表。

速度：哪些调用快，哪些慢

价格之外，耗时决定一个工具能不能放进同步流程。本文 26 次请求里，通用网页工具全都很快：map 0.84 秒、read 成功的 4 次在 0.85 到 3.25 秒之间、中位约 2.08 秒，crawl 两次 2.46 秒和 1.28 秒，web 搜索 2.15 秒。平台结构化能力慢得多：TikTok 账号视频 10.06 秒、Amazon 商品详情 16.82 秒、地图点评 100 条 8.50 秒，TikTok 评论 200 条 49.53 秒，地图搜商户 57.80 秒；失败的请求里，503 都要等 16 到 31 秒才返回。

慢的原因是这些能力要现场去平台取数据，一次几十秒很正常；Firecrawl 的爬取任务同样是异步的，它的文档说 credits 会随每页处理完成陆续扣，可能在提交后几分钟甚至几小时才扣完。对 agent 来说，实际的建议是：通用网页的读取可以放在同步的工具调用里；评论、点评这类平台数据，用异步模式提交（请求体里加 "mode":"async"，拿 poll_url 轮询），或者在定时任务里批量跑，不要让用户等一分钟。

接进 AI 工具：两边的 MCP 怎么配

很多人找 Firecrawl 替代，是因为在 Claude、Cursor 这类 AI 工具里用它的 MCP。Firecrawl 的 MCP 文档给了三种接法：免 Key、浏览器登录、带 API Key；免 Key 端点只开放搜索、抓取和解析三个工具，按 IP 每天限次数和 credits，要全部工具就加 Key。它的 MCP 服务器在 2026-11-03 发了 v3.36.1，用 MIT 许可。我们的远程 MCP 在 https://api.everyinfra.com/mcp，00:23（新加坡时间）不带 Key 调 tools/list，0.18 秒列出 12 个工具，其中 everyinfra_search 对应本文的 read、crawl、map，everyinfra_call_api 对应 573 项平台能力。两边可以同时挂在一个客户端里，让 agent 按任务选：

{
  "mcpServers": {
    "everyinfra": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.everyinfra.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${EVERYINFRA_API_KEY}" }
    },
    "firecrawl": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.firecrawl.dev/v2/mcp"
    }
  }
}

上面 Firecrawl 一侧是它文档里的免 Key 写法，没有带 Key；MCP 协议本身的说明见 MCP 规范。实际用下来的分工很自然：「读这个网址」「爬这个文档站」交给任何一边都行，「这个视频下面的人在说什么」「这家店最近的点评」交给 everyinfra_call_api。agent 在调用前可以先用 everyinfra_list_capabilities 查有没有对应的平台和能力，这一步不扣钱。各客户端的完整写法见站内的 MCP 服务页。

上手：三步试一次

第一步，到价格页看试用金怎么领，充值和计费都只写美元，没有月费。第二步，不带 Key 读能力目录和搜索工具目录，确认你要的平台、能力、参数和 price_usd；还没定平台的话，数据市场按平台列出了全部能力和价格，TikTok 平台页、Amazon 平台页和 Google 地图点评平台页各有字段说明和示例。第三步，照快速上手发第一个请求，下面两段就是本文用过的请求，换成你自己的网址即可：

# 通用网页：爬一个文档站，最多 20 页，一次扣 $0.000694
curl -s https://api.everyinfra.com/api/v1/search \
  -H "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"tool":"crawl","params":{"url":"https://docs.firecrawl.dev","num":20}}'
# 返回 results[]：url、title、content（单页最多约 20,000 字符），billing.charged_usd

# 平台数据：一个 TikTok 视频的评论，一次最多 200 条，扣 $0.000556
curl -s https://api.everyinfra.com/api/v1/social \
  -H "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"platform":"tiktok","action":"comments","params":{"url":"https://www.tiktok.com/@duolingo/video/7704408143215758605","limit":200}}'
# 返回字段：id、text、author_username、author_id、like_count、reply_count、reply_to_id、
#          is_reply、liked_by_author、pinned_by_author、posted_at、platform

参数写错会在扣费前收到 422 和可用参数列表（本文 00:16:37 新加坡时间把 url 写成 site，0.15 秒就回了 unknown_param 和允许的三个参数）；慢的能力加 "mode":"async"，拿 poll_url 轮询；失败和空结果不扣钱，响应里的 billing.charged_usd 就是这次的实际花费。

常见问题

下面的问题都取自 Google 联想词（2026-11-08 读取，原始返回已存档）。

有免费的 firecrawl alternatives 吗？

有，而且不少。Firecrawl 自己每月送 1,000 credits，还有免 Key 端点；ZenRows 每月 5,000 credits、Bright Data 的 Web Unlocker 每月 5,000 次、Tavily 每月 1,000 credits、Apify 每月 $5、ScraperAPI 注册送 1,000 credits；Firecrawl 开源版可以自己部署，但默认不含高级反爬。只是想偶尔读几百个网页，这些免费额度都够用；要长期、成批地拿平台数据，免费额度很快会用完，那时再按本文的每千条价格算。

Firecrawl 是免费的吗？

部分免费。它的定价页写着每月 1,000 credits、按月刷新、不用信用卡，约等于 1,000 个普通网页；免 Key 方式按 IP 每天限量。付费从 Hobby 每月 $19（年付 $16）开始。开源版本身免费，但服务器、代理和维护成本要自己出。

有没有比 Firecrawl 更便宜的替代？

看你抓什么。抓普通网页，ZenRows 和 ScraperAPI 入门档的标准请求每千次 $0.42 和 $0.49，Apify 网站内容爬虫的 HTTP 模式约 $0.2，我们的 crawl 实测每千页 $0.0347，都低于 Firecrawl Hobby 档的 $3.80；要 JSON 抽取，Firecrawl 是每千页 $19.00（Hobby），这时更便宜的做法是直接调平台的结构化能力。抓评论、点评这类平台条目，我们的实测价比按页或按条计费的方案低两到三个数量级。

Firecrawl 和 Apify 怎么选？

Firecrawl 是一个统一的抓取接口，按页计费，适合「给网址、要正文」和整站爬取；Apify 是一个现成抓取程序的市场，每款单独计价，适合「我要某个网站的某种数据、而且有人已经做好了」。两者都能处理反爬和渲染，Apify 的现成款覆盖的网站更多，Firecrawl 的接口更统一。如果要的平台在我们的目录里，按条数算我们通常更便宜；不在目录里，Apify 的现成款是更好的起点。

Firecrawl 和 Tavily 有什么区别？

起点不同：Tavily 从一个问题出发、按成功的 URL 计费，Firecrawl 从一个已知网址出发、目标站 404 也收费；Tavily 自己的博客也这样划分，细节见上文「其他五家各自适合谁」。

Firecrawl 的 MCP 要钱吗？

它的免 Key 端点不要钱，但只有搜索、抓取、解析三个工具，按 IP 每天限量；加上 API Key 后，MCP 的每次调用和直接调接口一样扣 credits。我们的 MCP 也是这样：列工具和查能力目录不扣钱，实际取数据按目录价扣费。

参考资料

1. Firecrawl Pricing，Firecrawl，2026-09-04 生效，2026-11-08 读取。
2. Billing，Firecrawl 文档，2026-11-08 读取。
3. Rate Limits，Firecrawl 文档，2026-11-08 读取。
4. Scrape，Firecrawl 文档，2026-11-08 读取。
5. Crawl，Firecrawl 文档，2026-11-08 读取。
6. Map，Firecrawl 文档，2026-11-08 读取。
7. Batch Scrape，Firecrawl 文档，2026-11-08 读取。
8. Change Tracking，Firecrawl 文档，2026-11-08 读取。
9. Interact，Firecrawl 文档，2026-11-08 读取。
10. LLM Extract，Firecrawl 文档，2026-11-08 读取。
11. Alexandria，Firecrawl 文档，2026-11-08 读取。
12. MCP Server: Get Started，Firecrawl 文档，2026-11-08 读取。
13. Keyless MCP，Firecrawl 文档，2026-11-08 读取。
14. Self-host，Firecrawl 文档，2026-11-08 读取。
15. Open Source vs Cloud，Firecrawl 文档，2026-11-08 读取。
16. firecrawl/firecrawl，GitHub，2026-11-08 读取。
17. firecrawl/firecrawl Releases，GitHub，2026-11-08 读取。
18. LICENSE（AGPL-3.0），GitHub，2026-11-08 读取。
19. firecrawl-mcp-server v3.36.1，GitHub，2026-11-03 发布。
20. Benchmarks，Firecrawl，2026-11-08 读取。
21. Introducing Alexandria and our $75M Series B，Firecrawl，2026-09-22。
22. Introducing Universal Scrape，Firecrawl，2026-10-08。
23. Firecrawl for Google Cloud，Firecrawl，2026-10-19。
24. Apify Pricing，Apify，2026-11-08 读取。
25. Website Content Crawler，Apify，2026-11-08 读取。
26. TikTok Comments Scraper，Apify Store，2026-11-08 读取。
27. Google Maps Reviews Scraper，Apify Store，2026-11-08 读取。
28. Amazon Reviews Scraper，Apify Store，2026-11-08 读取。
29. Apify Store 计费说明，Apify 文档，2026-11-08 读取。
30. Credits & Pricing，Tavily 文档，2026-11-08 读取。
31. Tavily Extract，Tavily 文档，2026-11-08 读取。
32. Tavily Crawl，Tavily 文档，2026-11-08 读取。
33. 7 Best Firecrawl Alternatives for AI Agents in 2026，Tavily，2026-11-08 读取。
34. Web Unlocker Pricing，Bright Data，2026-11-08 读取。
35. Web Scraper API Pricing，Bright Data，2026-11-08 读取。
36. Fetch API，Bright Data 文档，2026-11-08 读取。
37. ScraperAPI Pricing，ScraperAPI，2026-11-08 读取。
38. Credits and Requests costs，ScraperAPI 文档，2026-11-08 读取。
39. Pricing，ZenRows 文档，2026-11-08 读取。
40. EveryInfra 能力目录，EveryInfra，2026-11-08 00:15 读取。
41. EveryInfra 搜索工具目录，EveryInfra，2026-11-08 00:15 读取。
42. Model Context Protocol Specification 2025-11-25，MCP，2026-11-08 读取。
43. Attention Is All You Need（arXiv 1706.03762），arXiv，本文 PDF 读取测试的目标。
44. What is the best scraper tool right now? Firecrawl is great, but I want to explore more options，Reddit r/LocalLLaMA，2026-11-08 读取。