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Combine o OpenRouter, uma API unificada para centenas de LLMs, com o Firecrawl, a API de contexto para agentes de IA, para adicionar a qualquer modelo pesquisa na web e scraping em tempo real. A API do OpenRouter é compatível com a OpenAI, então você pode usar o SDK da OpenAI apontado para a URL base do OpenRouter, além do SDK em Python ou JavaScript do Firecrawl como ferramenta.

Configuração

Scraping + resumo com qualquer modelo do OpenRouter

Faz o scraping de uma página com o Firecrawl e a resume com o modelo que você escolher no OpenRouter, aqui, o Claude Haiku 4.5.
Altere a string model para qualquer modelo suportado pelo OpenRouter, como openai/gpt-5, google/gemini-2.5-pro, meta-llama/llama-4-maverick etc.

Chamada de ferramenta: o modelo decide quando fazer scraping

O OpenRouter oferece suporte a chamadas de ferramenta no estilo da OpenAI, então o Firecrawl se integra como uma função que o modelo pode invocar.

Python

Firecrawl como mecanismo de pesquisa na web do OpenRouter

O OpenRouter também pode fazer pesquisas na web pelo Firecrawl, do próprio lado. Adicione a ferramenta de servidor openrouter:web_search e defina engine como firecrawl. O modelo decide quando pesquisar, e o OpenRouter retorna os resultados para ele.
O OpenRouter cobra essas pesquisas na sua conta do OpenRouter. Veja a documentação de pesquisa na web do OpenRouter para conhecer os demais parâmetros e os preços.

Notas

  • O Firecrawl é totalmente agnóstico em relação a modelos, então você pode escolher qualquer modelo do OpenRouter sem alterar o código de scraping.
  • Muitos dos principais apps do OpenRouter (Cline, Roo Code, Kilo, Cursor, Continue) são integrações com agentes que podem usar o Firecrawl MCP. Comece pelo seletor de configuração do MCP para conectar uma delas.
  • Para jobs grandes, use extração em lote para ficar dentro dos limites de contexto das LLMs.