
Foire aux questions
Firecrawl utilise deux modèles de tarification distincts. Ses fonctions de base de Scrape et Crawl fonctionnent sur un système de crédits, où chaque page ou appel d'API consomme généralement un crédit. Le point de terminaison /extract basé sur l'IA, cependant, est facturé séparément sur la base d'un modèle de jetons, similaire aux API des LLM.
Le point de terminaison /extract utilise un modèle basé sur les jetons, qui est distinct du système de crédits. Firecrawl fournit un calculateur de jetons sur son site web, qui est un excellent outil pour estimer vos coûts avant d'exécuter d'importantes tâches d'extraction.
Au-delà de l'abonnement à Firecrawl, vous devez prévoir un budget pour un temps d'ingénierie significatif, des coûts distincts pour les fournisseurs de LLM (comme OpenAI), l'infrastructure pour l'hébergement et les bases de données, et les dépenses potentielles liées à la garantie de la scalabilité à mesure que votre projet se développe.
Pour Scrape et Crawl, Firecrawl fonctionne sur un système de crédits. En général, un appel d'API au point de terminaison de Scrape ou une page découverte et traitée avec succès lors d'un Crawl consomme un crédit. Les forfaits offrent des quantités variables de crédits inclus et des tarifs pour une utilisation supplémentaire.
Pour les très grands projets de web scraping ou d'extraction, vous pourriez rapidement consommer les crédits ou les jetons, ce qui peut entraîner des frais de dépassement ou des limitations. Dans de tels cas, le forfait Enterprise offre des solutions personnalisées et illimitées ainsi qu'un support sur mesure conçu pour une mise à l'échelle intensive.
La tarification de Firecrawl pour ses fonctionnalités de collecte de données est généralement transparente, mais il est crucial de comprendre qu'il ne s'agit que d'un composant d'une solution d'IA plus large. Le blog souligne que des coûts significatifs supplémentaires pour le développement, les LLM et l'infrastructure ne font pas partie de la tarification directe de Firecrawl.







