Firecrawl Agent では、用途の異なる 2 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。
| Model | Cost | Accuracy | Best For |
|---|
spark-1-mini | コスト60%削減 | 標準 | ほとんどのタスク（デフォルト） |
spark-1-pro | 標準 | 高精度 | 複雑なリサーチ、重要な抽出処理 |
まずは Spark 1 Mini から始めてください（デフォルト）— コストを60%削減しつつ、ほとんどの抽出タスクを十分に処理できます。複数ドメインにまたがる複雑なリサーチや、精度が特に重要な場合にのみ Pro に切り替えてください。
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 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。
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:
- 複数ドメインにまたがる競合分析
- 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
使用するモデルを選択するには、model パラメーターを指定します。
from firecrawl import FirecrawlApp
app = FirecrawlApp(api_key="fc-YOUR_API_KEY")
# Spark 1 Miniを使用(デフォルト - 省略可)
result = app.agent(
prompt="Find the pricing of Firecrawl",
model="spark-1-mini"
)
# Using Spark 1 Pro for complex tasks
result = app.agent(
prompt="Compare all enterprise features and pricing across Firecrawl, Apify, and ScrapingBee",
model="spark-1-pro"
)
print(result.data)
| 機能 | Spark 1 Mini | Spark 1 Pro |
|---|
| コスト | 60%低コスト | 標準 |
| 精度 | 標準 | 高い |
| 速度 | 高速 | 高速 |
| 最適な用途 | ほとんどのタスク | 複雑なタスク |
| 推論性能 | 標準 | 高度 |
| マルチドメイン対応 | 良好 | 優秀 |
- 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。
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│ どのようなタスク? │
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│ シンプル/直接 │ │ 複雑/リサーチ │
│ 抽出 │ │ マルチドメイン │
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│ spark-1-mini │ │ spark-1-pro │
│ (60%低コスト) │ │ (高精度) │
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