モデル

エージェントの抽出タスクに最適なモデルを選択しましょう。

Firecrawl Agent では、用途の異なる 3 つのモデルを用意しています。抽出処理の複雑さとコスト要件に応じて、適切なモデルを選択してください。

利用可能なモデル

モデル	コスト	精度	最適な用途
spark-2	最安	Pro相当	低コストかつ短い実行時間
spark-1-mini	Proより60%低価格	Standard	コストを重視するSpark 1ワークロード
spark-1-pro	Standard	高い	複雑なリサーチ、精度が重要な抽出 (デフォルト)

Spark 1 Proがデフォルトのため、modelパラメータを指定しないリクエストではspark-1-proが使用されます。同等の精度で低コストかつ短い実行時間を実現するには、modelをspark-2に設定してください。シンプルなSpark 1タスクでコストを60%削減するには、modelをspark-1-miniに設定してください。

Spark 2

spark-2 は最新のエージェントモデルです。精度とコストのどちらを優先するか悩む必要はありません。Spark 1 の両モデルよりも低コストかつ高速でありながら、Spark 1 Pro と同等の精度を実現し、より高い割合で実行を完了します。使用するには、model を spark-2 に設定します。

Spark 2 を使用するケース:

• 実行あたりのコストを最小限に抑えたい
• 実行時間が重要
• Spark 1 Pro の精度が必要

ユースケースの例:

• 現在 Spark 1 Mini または Spark 1 Pro で実行しているあらゆる処理
• 実行あたりのコストが予算を左右する大量抽出
• 迅速な結果が求められる複数ドメインにわたるリサーチ

Spark 1 Mini

spark-1-mini は高効率なモデルで、シンプルなデータ抽出タスクに最適です。

Mini を使う場面:

• シンプルなデータポイント (連絡先情報、価格情報など) を抽出するとき
• 構造がしっかりしたウェブサイトを扱うとき
• コスト効率を優先したいとき
• 大量の抽出ジョブを実行するとき

ユースケース例:

• EC サイトから商品価格を抽出する
• 企業ページから連絡先情報を収集する
• 記事から基本的なメタデータを取得する
• シンプルなデータポイントを検索・取得する

Spark 1 Pro (デフォルト)

spark-1-pro は、複雑な抽出タスクで最高レベルの精度を発揮するよう設計されたフラッグシップモデルです。デフォルトモデルであり、model を設定しないリクエストでは spark-1-pro が使用されます。

Pro を使うべきケース:

• 複雑な競合分析を行うとき
• 高度な推論を必要とするデータを抽出するとき
• ユースケースにおいて精度が極めて重要なとき
• あいまいまたは見つけにくいデータを扱うとき

ユースケース例:

• 複数ドメインにわたる競合分析
• 推論を必要とする複雑なリサーチタスク
• 複数の情報源からニュアンスを含む情報を抽出する場合
• 重要なビジネスインテリジェンスの収集

モデルの指定

spark-1-pro がデフォルトのため、model パラメータは任意です。別のモデルを選択するには、指定します。

Python

from firecrawl import Firecrawl

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

# Spark 2を使用(デフォルトではないため明示的に指定)
result = app.agent(
    prompt="Find the pricing of Firecrawl",
    model="spark-2"
)

# Spark 1 Miniを使用
result = app.agent(
    prompt="Find the pricing of Firecrawl",
    model="spark-1-mini"
)

# 複雑なタスクにSpark 1 Pro(デフォルト)を使用
result = app.agent(
    prompt="Compare all enterprise features and pricing across Firecrawl, Apify, and ScrapingBee",
    model="spark-1-pro"
)

print(result.data)

モデル比較

機能	Spark 2	Spark 1 Mini	Spark 1 Pro
コスト	最安	Proより60%安価	Standard
精度	Pro相当	標準	より高い
速度	最速	高速	高速
最適な用途	あらゆるタスク	ほとんどのタスク	複雑なタスク
推論	高度	標準	高度
複数ドメインにわたる	優秀	良好	優秀

モデル別の料金

すべてのモデルで、タスクの複雑さに応じてスケールする動的なクレジットベースの料金体系を採用しています。

• Spark 2: 同等のタスクでは、いずれの Spark 1 モデルよりも大幅に少ないクレジットを使用
• Spark 1 Mini: 同等のタスクを Pro と比べて約 60% 少ないクレジットで実行可能
• Spark 1 Pro: 最高精度を実現するための標準的なクレジット消費量

クレジット使用量は、選択したモデルに関わらず、プロンプトの複雑さ、処理されるデータ量、出力構造によって変動します。

適切なモデルの選択

Spark 2 は以下の両方の分岐に対応しています。このツリーは、2つの Spark 1 モデルから選択する場合に使用します。

                    ┌─────────────────────────────────┐
                    │   どのようなタスク?              │
                    └─────────────────────────────────┘
                                   │
                    ┌──────────────┴──────────────┐
                    ▼                             ▼
          ┌─────────────────┐           ┌─────────────────┐
          │  シンプル/直接  │           │ 複雑/リサーチ    │
          │  抽出           │           │ 複数ドメインにわたる  │
          └─────────────────┘           └─────────────────┘
                    │                             │
                    ▼                             ▼
          ┌─────────────────┐           ┌─────────────────┐
          │  spark-1-mini   │           │  spark-1-pro    │
          │  (60%低コスト)  │           │  (高精度)        │
          └─────────────────┘           └─────────────────┘

API リファレンス

完全なパラメータのドキュメントについては、Agent API Reference を参照してください。

どのモデルを使用するべきか迷っていますか？ [e-mail] までメールでお問い合わせください。

Firecrawl API キーが必要な AI エージェントですか？ 自動オンボーディング手順については、firecrawl.dev/agent-onboarding/SKILL.md を参照してください。