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Modelos

Selecciona el modelo adecuado para las tareas de extracción de tu agente.

Firecrawl Agent ofrece dos modelos optimizados para distintos casos de uso. Elige el modelo adecuado en función de la complejidad de la extracción y tus requisitos de costos.

ModelCostAccuracyBest For
spark-1-mini60% más económicoEstándarLa mayoría de las tareas (predeterminado)
spark-1-proEstándarMás altaInvestigación compleja, extracción crítica

Empieza con Spark 1 Mini (predeterminado): gestiona bien la mayoría de las tareas de extracción con un coste un 60% menor. Cambia a Pro solo para investigación compleja en múltiples dominios o cuando la precisión sea crítica.

spark-1-mini es nuestro modelo eficiente, ideal para tareas sencillas de extracción de datos.

Usa Mini cuando:

  • Necesites extraer datos simples (información de contacto, precios, etc.)
  • Trabajes con sitios web bien estructurados
  • El ahorro de costos sea una prioridad
  • Debas ejecutar trabajos de extracción de alto volumen

Ejemplos de casos de uso:

  • Extraer precios de productos de sitios de comercio electrónico
  • Recopilar información de contacto de páginas de empresas
  • Extraer metadatos básicos de artículos
  • Realizar consultas sencillas de datos específicos

spark-1-pro es nuestro modelo insignia, diseñado para lograr la máxima precisión en tareas de extracción complejas.

Usa Pro cuando:

  • Realices análisis de la competencia complejos
  • Extraigas datos que requieran razonamiento profundo
  • La precisión sea crítica para tu caso de uso
  • Tengas que manejar datos ambiguos o difíciles de encontrar

Ejemplos de casos de uso:

  • Análisis de la competencia en múltiples dominios
  • Tareas de investigación complejas que requieran razonamiento
  • Extracción de información detallada y matizada desde múltiples fuentes
  • Obtención de inteligencia empresarial crítica

Pasa el parámetro model para seleccionar el modelo que quieras usar:

from firecrawl import Firecrawl

app = Firecrawl(api_key="fc-YOUR_API_KEY")

# Usando Spark 1 Mini (predeterminado - puede omitirse)
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)
CaracterísticaSpark 1 MiniSpark 1 Pro
Costo60% más baratoEstándar
PrecisiónEstándarMás alta
VelocidadRápidaRápida
Mejor paraLa mayoría de las tareasTareas complejas
RazonamientoEstándarAvanzado
MultidominioBuenoExcelente

Ambos modelos usan precios dinámicos basados en créditos que se adaptan a la complejidad de la tarea:

  • Spark 1 Mini: Usa aproximadamente un 60 % menos de créditos que Pro para tareas equivalentes
  • Spark 1 Pro: Consumo estándar de créditos para máxima precisión

El uso de créditos varía según la complejidad del prompt, los datos procesados y la estructura del resultado, independientemente del modelo seleccionado.

                    ┌─────────────────────────────────┐
                    │   What type of task?            │
                    └─────────────────────────────────┘

                    ┌──────────────┴──────────────┐
                    ▼                             ▼
          ┌─────────────────┐           ┌─────────────────┐
          │  Simple/Directa │           │ Compleja/Investigación│
          │  extracción     │           │ multidominio    │
          └─────────────────┘           └─────────────────┘
                    │                             │
                    ▼                             ▼
          ┌─────────────────┐           ┌─────────────────┐
          │  spark-1-mini   │           │  spark-1-pro    │
          │  (60% cheaper)  │           │  (higher acc.)  │
          └─────────────────┘           └─────────────────┘

Consulta la Referencia de la API del agente para obtener la documentación completa de los parámetros.

¿Tienes preguntas sobre qué modelo usar? Envía un correo a [email protected].

¿Eres un agente de IA que necesita una clave de API de Firecrawl? Consulta firecrawl.dev/agent-onboarding/SKILL.md para obtener instrucciones de incorporación automatizadas.

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