Firecrawl
Firecrawl 是一套面向 AI 的网页数据 API。官网的说法是，一次调用就能搜索、抓取并与网页交互，把杂乱的网站整理成适合大模型使用的数据，输出 Markdown、JSON 或截图。它的代码在 GitHub 上开源，官网称星标超过 18 万。
Firecrawl 提供什么
功能和积分规则摘自 Firecrawl 官网、价格页和开发文档，读取日期 2026 年 10 月 24 日。Firecrawl 的新价格自 2026 年 9 月 4 日起生效，以后若再调整，以价格页为准。
| Firecrawl 能力 | 官网写明的内容 | 用在哪 |
|---|---|---|
| 搜索（Search） | 提交一个查询，返回相关结果，并且每条结果已带整页 Markdown，不用再单独抓取；每 10 条结果消耗 2 个积分 | 研究类智能体、从问题出发的检索 |
| 抓取（Scrape / Crawl / Map） | 把网址变成干净的 Markdown 或 JSON，支持 JS 渲染；基础抓取每页 1 个积分 | RAG 知识库、网站内容入库 |
| 交互（Interact） | 点击、滚动、输入等操作，到达需要操作才能看到的内容；每浏览器分钟 2 个积分 | 要登录后操作或多步翻页的页面 |
| 价格 | 免费档每月 1,000 积分，无需信用卡；Hobby 每月 $19（5,000 积分），Standard $99（100,000 积分），Growth $399，Scale $749（100 万积分）；价格自 2026 年 9 月 4 日起生效 | 先免费用，再按积分升级 |
| 文档与开源仓库 | 官方提供 SDK、命令行工具、MCP 服务和给 Claude Code 等使用的技能；代码在 GitHub | 自己部署或直接用托管版 |
官网价格页还写明：没有返回结果的抓取不扣积分；返回 403、404 这类错误页的仍扣 1 个积分。
适合谁
- 做 AI 智能体和 RAG 的开发者：把网页转成省 token 的 Markdown，官网称相比原始页面能少用约九成输入 token。
- 做竞品监控、线索补全的团队：定期抓取公开网页并提取字段。
- 想自己部署的团队：核心代码开源，可以自己运行，也可以用托管版（官网称托管版有自己的代理与渲染基础设施）。
- 需要和 AI 工具直接对接的用户：官网提供 MCP 服务，可接入 Cursor、Claude 等客户端。
给客服机器人做知识库：文档用 Firecrawl，用户提问用 EveryInfra
一个软件产品的客服或 AI 助手，需要两类知识：官方怎么说（产品文档、帮助中心、更新日志），用户实际在问什么（社区帖子和问答）。前者在你自己或竞品的网站上，后者在讨论平台上。
- 官方内容：用 Firecrawl 的 Crawl 把帮助中心整站转成干净的 Markdown，按页面切块后写进向量库。页面靠 JavaScript 渲染也没关系，它支持 JS 渲染。
- 用户提问：EveryInfra 的 Reddit 帖子详情和评论、知乎问题与回答接口，按产品名或关键词取回真实的提问、回答和点赞数。高赞的问题往往就是知识库最缺的条目。
- 对照补缺：让模型把社区里的高频问题和文档逐条比对，列出“用户常问、文档没写”的清单，交给文档团队补写。
- 持续更新：每周重跑一次。文档这边比较新旧 Markdown，只更新有变化的条目；社区这边按发帖时间只取上次之后的新帖。
费用上，Firecrawl 抓取无结果不扣积分，EveryInfra 的失败和空结果也不扣费。两边都有 MCP 服务，可以同时挂在 Claude Code 或 Cursor 里，EveryInfra 的接法见 MCP 服务。
用 Firecrawl 免费档先抓一个帮助中心
Firecrawl 免费档每月 1,000 积分，基础抓取每页 1 个积分，足够先把一个中等规模的帮助中心抓一遍；也可以从 GitHub 自己部署。价格和条款以 Firecrawl 官网为准，以上信息来自它的公开资料。