# Modelos (/es/features/models)

<!-- agent-signals: reading_time_min: 4 · est_tokens: 1904 · updated: 2026-07-30 -->

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.

<div id="available-models">
  ## Modelos disponibles [#modelos-disponibles]
</div>

| Model          | Cost                  | Accuracy | Best For                                   |
| -------------- | --------------------- | -------- | ------------------------------------------ |
| `spark-1-mini` | **60% más económico** | Estándar | La mayoría de las tareas (predeterminado)  |
| `spark-1-pro`  | Estándar              | Más alta | Investigación compleja, extracción crítica |

<Tip>
  **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.
</Tip>

<div id="spark-1-mini-default">
  ## Spark 1 Mini (por defecto) [#spark-1-mini-por-defecto]
</div>

`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

<div id="spark-1-pro">
  ## Spark 1 Pro [#spark-1-pro]
</div>

`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

<div id="specifying-a-model">
  ## Especificar un modelo [#especificar-un-modelo]
</div>

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

<CodeGroup>
  <CodeBlockTabs defaultValue="Python" groupId="curl+node+python">
    <CodeBlockTabsList>
      <CodeBlockTabsTrigger value="Python">
        Python
      </CodeBlockTabsTrigger>

      <CodeBlockTabsTrigger value="Node">
        Node
      </CodeBlockTabsTrigger>

      <CodeBlockTabsTrigger value="cURL">
        cURL
      </CodeBlockTabsTrigger>
    </CodeBlockTabsList>

    <CodeBlockTab value="Python">
      ```python  
      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)
      ```
    </CodeBlockTab>

    <CodeBlockTab value="Node">
      ```js  
      import { Firecrawl } from 'firecrawl';

      const firecrawl = new Firecrawl({ apiKey: "fc-YOUR_API_KEY" });

      // Usando Spark 1 Mini (predeterminado - puede omitirse)
      const result = await firecrawl.agent({
        prompt: "Find the pricing of Firecrawl",
        model: "spark-1-mini"
      });

      // Usando Spark 1 Pro para tareas complejas
      const resultPro = await firecrawl.agent({
        prompt: "Compare all enterprise features and pricing across Firecrawl, Apify, and ScrapingBee",
        model: "spark-1-pro"
      });

      console.log(result.data);
      ```
    </CodeBlockTab>

    <CodeBlockTab value="cURL">
      ```bash  
      # Using Spark 1 Mini (default)
      curl -X POST "https://api.firecrawl.dev/v2/agent" \
        -H "Authorization: Bearer $FIRECRAWL_API_KEY" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -d '{
          "prompt": "Find the pricing of Firecrawl",
          "model": "spark-1-mini"
        }'

      # Using Spark 1 Pro for complex tasks
      curl -X POST "https://api.firecrawl.dev/v2/agent" \
        -H "Authorization: Bearer $FIRECRAWL_API_KEY" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -d '{
          "prompt": "Compara todas las características empresariales y precios entre Firecrawl, Apify y ScrapingBee",
          "model": "spark-1-pro"
        }'
      ```
    </CodeBlockTab>
  </CodeBlockTabs>
</CodeGroup>

<div id="model-comparison">
  ## Comparación de modelos [#comparación-de-modelos]
</div>

| Característica   | Spark 1 Mini             | Spark 1 Pro      |
| ---------------- | ------------------------ | ---------------- |
| **Costo**        | 60% más barato           | Estándar         |
| **Precisión**    | Estándar                 | Más alta         |
| **Velocidad**    | Rápida                   | Rápida           |
| **Mejor para**   | La mayoría de las tareas | Tareas complejas |
| **Razonamiento** | Estándar                 | Avanzado         |
| **Multidominio** | Bueno                    | Excelente        |

<div id="pricing-by-model">
  ## Precios por modelo [#precios-por-modelo]
</div>

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

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

<div id="choosing-the-right-model">
  ## Seleccionar el modelo adecuado [#seleccionar-el-modelo-adecuado]
</div>

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

<div id="api-reference">
  ## Referencia de la API [#referencia-de-la-api]
</div>

Consulta la [Referencia de la API del agente](/es/api-reference/endpoint/agent) para obtener la documentación completa de los parámetros.

¿Tienes preguntas sobre qué modelo usar? Envía un correo a [help@firecrawl.com](mailto:help@firecrawl.com).

> ¿Eres un agente de IA que necesita una clave de API de Firecrawl? Consulta [firecrawl.dev/agent-onboarding/SKILL.md](https://www.firecrawl.dev/agent-onboarding/SKILL.md) para obtener instrucciones de incorporación automatizadas.