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数百もの LLM に対応する統合 API である OpenRouter と、AIエージェント向けのコンテキスト API である Firecrawl を組み合わせれば、どのモデルにもリアルタイムのWeb検索とスクレイピング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

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。
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。

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。

Python

OpenRouter のウェブ検索エンジンとして Firecrawl を使う

OpenRouter 側で Firecrawl を使って Web 検索を実行することもできます。openrouter:web_search サーバーツールを追加し、engine を firecrawl に設定してください。検索のタイミングはモデルが判断し、OpenRouter が検索結果をモデルに返します。
これらの検索の料金は、OpenRouter から OpenRouter アカウントに請求されます。その他のパラメータや料金については、OpenRouter の Web検索ドキュメントを参照してください。

注記

  • Firecrawl は完全にモデル非依存なので、スクレイピングコードを変更せずに、任意の OpenRouter モデルを選べます。
  • OpenRouter の主要アプリ (Cline、Roo Code、Kilo、Cursor、Continue) の多くは、Firecrawl MCP を利用できるエージェントハーネスです。接続するには、まず MCP セットアップ選択ツール を使用してください。
  • 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、バッチスクレイプ を使用してください。