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# OpenRouter

> Usa Firecrawl como herramienta con cualquier modelo ofrecido por OpenRouter.

Combina [OpenRouter](https://openrouter.ai) —una API unificada para cientos de LLM— con Firecrawl para que cualquier modelo tenga búsqueda web, scraping y crawl en tiempo real.

La API de OpenRouter es compatible con OpenAI, por lo que puedes usar el SDK de OpenAI configurado para apuntar a la URL base de OpenRouter, junto con el SDK de Python o JavaScript de Firecrawl como herramienta.

<div id="setup">
  ## Configuración
</div>

```bash theme={null}
npm install firecrawl openai zod
```

```bash theme={null}
export FIRECRAWL_API_KEY=fc-YOUR-API-KEY
export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-YOUR-OPENROUTER-KEY
```

<div id="scrape-summarize-with-any-openrouter-model">
  ## Scraping + resumen con cualquier modelo de OpenRouter
</div>

Esto hace scraping de una página con Firecrawl y la resume con el modelo de OpenRouter que elijas; aquí, Claude Haiku 4.5.

```typescript theme={null}
import { Firecrawl } from 'firecrawl';
import OpenAI from 'openai';

const firecrawl = new Firecrawl({ apiKey: process.env.FIRECRAWL_API_KEY });

const openrouter = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY,
  baseURL: 'https://openrouter.ai/api/v1',
});

const scraped = await firecrawl.scrape('https://docs.firecrawl.dev', {
  formats: ['markdown'],
});

const completion = await openrouter.chat.completions.create({
  model: 'anthropic/claude-haiku-4.5',
  messages: [
    { role: 'user', content: `Summarize in 5 bullets: ${scraped.markdown}` },
  ],
});

console.log(completion.choices[0]?.message.content);
```

Reemplaza la cadena `model` por cualquier [modelo compatible con OpenRouter](https://openrouter.ai/models) — `openai/gpt-5`, `google/gemini-2.5-pro`, `meta-llama/llama-4-maverick`, etc.

<div id="tool-calling-model-decides-when-to-scrape">
  ## Llamadas a herramientas: el modelo decide cuándo hacer scraping
</div>

OpenRouter admite llamadas a herramientas al estilo de OpenAI, por lo que Firecrawl se integra como una función que el modelo puede invocar.

```typescript theme={null}
import { Firecrawl } from 'firecrawl';
import OpenAI from 'openai';
import { z } from 'zod';

const firecrawl = new Firecrawl({ apiKey: process.env.FIRECRAWL_API_KEY });
const openrouter = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY,
  baseURL: 'https://openrouter.ai/api/v1',
});

const ScrapeArgs = z.object({
  url: z.string().describe('The URL to scrape'),
});

const tools = [
  {
    type: 'function' as const,
    function: {
      name: 'scrape_website',
      description: 'Scrape the markdown content of any URL via Firecrawl',
      parameters: z.toJSONSchema(ScrapeArgs),
    },
  },
];

const response = await openrouter.chat.completions.create({
  model: 'anthropic/claude-haiku-4.5',
  tools,
  messages: [
    {
      role: 'user',
      content: 'What is Firecrawl? Visit firecrawl.dev and tell me.',
    },
  ],
});

const call = response.choices[0]?.message.tool_calls?.[0];
if (call?.function.name === 'scrape_website') {
  const { url } = ScrapeArgs.parse(JSON.parse(call.function.arguments));
  const page = await firecrawl.scrape(url, { formats: ['markdown'] });
  console.log(page.markdown);
}
```

<div id="python">
  ## Python
</div>

```python theme={null}
import os
from firecrawl import Firecrawl
from openai import OpenAI

firecrawl = Firecrawl(api_key=os.environ["FIRECRAWL_API_KEY"])

openrouter = OpenAI(
    api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"],
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
)

page = firecrawl.scrape("https://docs.firecrawl.dev", formats=["markdown"])

completion = openrouter.chat.completions.create(
    model="anthropic/claude-haiku-4.5",
    messages=[{"role": "user", "content": f"Summarize: {page.markdown}"}],
)

print(completion.choices[0].message.content)
```

<div id="notes">
  ## Notas
</div>

* Firecrawl es totalmente agnóstico respecto al modelo: elige cualquier modelo de OpenRouter sin cambiar el código de scraping.
* Muchas de las principales aplicaciones de OpenRouter (Cline, Roo Code, Kilo, Cursor, Continue) son en sí mismas entornos de agentes que pueden usar el MCP de Firecrawl; consulta [MCP Server](/es/mcp-server) para integrar Firecrawl directamente en ellas.
* Para trabajos de gran volumen, usa [extracción por lotes](/es/features/batch-scrape) para mantenerte dentro de los límites de contexto del LLM.