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Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.firecrawl.dev/llms.txt

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OpenRouter — 数百もの LLM に対応する統合 API — と Firecrawl を組み合わせれば、どのモデルにもリアルタイムのWeb検索、スクレイピング、クロール機能を持たせられます。 OpenRouter の API は OpenAI 互換のため、OpenRouter のベース URL を指定した OpenAI SDK と、ツールとして Firecrawl の Python または JavaScript SDK を利用できます。

​
セットアップ

npm install @mendable/firecrawl-js openai zod

export FIRECRAWL_API_KEY=fc-YOUR-API-KEY
export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-YOUR-OPENROUTER-KEY

​
OpenRouterの任意のモデルでスクレイピング + 要約

Firecrawlでページをスクレイピングし、OpenRouterで選択した任意のモデル (ここではClaude Haiku 4.5) で要約します。 
import FirecrawlApp from '@mendable/firecrawl-js';
import OpenAI from 'openai';

const firecrawl = new FirecrawlApp({ 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);
model 文字列は、任意の OpenRouter 対応モデル (openai/gpt-5、google/gemini-2.5-pro、meta-llama/llama-4-maverick など) に切り替えられます。

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ツール呼び出し：スクレイピングするタイミングはモデルが判断

OpenRouter は OpenAI 互換のツール呼び出しをサポートしているため、Firecrawl をモデルが呼び出せる関数として組み込めます。 
import FirecrawlApp from '@mendable/firecrawl-js';
import OpenAI from 'openai';
import { z } from 'zod';

const firecrawl = new FirecrawlApp({ 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);
}

​
Python

import os
from firecrawl import FirecrawlApp
from openai import OpenAI

firecrawl = FirecrawlApp(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)

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注記

  • Firecrawl は完全にモデル非依存で、スクレイピングのコードを変更せずに任意の OpenRouter モデルを選択できます。
  • 主要な OpenRouter アプリ (Cline、Roo Code、Kilo、Cursor、Continue) の多くは、Firecrawl MCP を利用できるエージェント実行基盤でもあります。Firecrawl をそれらに直接接続する方法については、MCP Server を参照してください。
  • 大規模なジョブでは、LLM のコンテキスト上限内に収めるために バッチスクレイプ を使用してください。