DataFuel.dev
DataFuel.dev · Coding
DataFuel.dev ist eine Web-Scraping-API, die ganze Websites in saubere, markdown-fähige Daten für RAG-Pipelines und das Training von KI-Modellen verwandelt.
Über DataFuel.dev
Was ist DataFuel.dev
DataFuel.dev ist eine Web-Scraping-Plattform für alle, die Trainings- und Retrieval-Daten brauchen, nicht noch ein Spielzeug zur Browser-Automatisierung. Sie nimmt eine Website oder eine Wissensdatenbank und liefert markdown-strukturierte Inhalte, die Ihr LLM-Stack wirklich nutzen kann. Ein einziger API-Aufruf übernimmt den Crawl, die Bereinigung und die Formatumwandlung.
Das Angebot ist bewusst eng gefasst. Viele Scraper liefern rohes HTML. Sie überlassen es Ihnen, Navigation, Werbung und wiederkehrenden Text selbst zu entfernen. DataFuel überspringt diesen Schritt komplett, und das Ergebnis landet ohne zusätzliche Parsing-Arbeit in einer Vektordatenbank, wenn Sie ein Retrieval-Augmented-Generation-System (RAG) speisen, das strukturierte Eingaben in großem Umfang braucht.
Der Haken ist das Credit-Modell. Jede URL kostet einen Credit. KI-gestütztes Scraping und die KI-Generierung von JSON-Schemata verbrauchen 15 Credits pro URL, weil sie über GPT-4o laufen. Ein paar tausend Seiten mit KI-Extraktion zu crawlen wird schnell teuer, wenn jede einzelne Seite diesen 15-fachen Multiplikator trägt. Kennen Sie Ihr Volumen, bevor Sie sich festlegen. Das ist der Unterschied zwischen einer günstigen Pipeline und einer Rechnung, die wehtut.
Erste Schritte
- Registrieren Sie sich auf der DataFuel-Website, um einen API-Schlüssel zu erhalten und die 3-tägige Testphase zu starten.
- Fügen Sie eine URL in die Browser-Demo ein, wenn Sie die Markdown-Ausgabe sehen möchten, bevor Sie Code schreiben.
- Richten Sie die API auf eine einzelne Seite oder übergeben Sie ihr eine ganze Website, damit der Crawler die Domain für Sie durchläuft.
- Ergänzen Sie Zugangsdaten, wenn das Ziel hinter einer Anmeldung liegt, und wählen Sie dann Ihr Ausgabeformat (Markdown, JSON oder TXT).
- Übernehmen Sie die Ergebnisse in Ihre RAG-Pipeline, Ihren Vektorspeicher oder Ihren Datensatz zum Feintuning.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von DataFuel.dev.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- ML- und LLM-Engineers
- RAG-Entwickler
- Datenteams kleiner Firmen
- Unabhängige Entwickler
Aufgaben
- Doku-Seiten in RAG-fähige Datensätze verwandeln
- Strukturiertes JSON mit eigenem Schema extrahieren
- Zugangsbeschränkte Inhalte scrapen
- Trainingsdaten-Pipelines aufbauen
Szenarien
- Eine Wissensdatenbank für einen Kundensupport-Chatbot vorbereiten
- KI-Nachrichten und Forschungsarbeiten verfolgen
- Ein LLM mit Text aus der Praxis vergleichen
- Inhalte aus einem alten CMS migrieren
Wichtigste Funktionen
Website-Scraping mit einer einzigen Abfrage
Eine Abfrage deckt eine ganze Website oder eine ganze Wissensdatenbank ab. DataFuels Crawler folgt Links von selbst. Sie bauen für eine Doku-Seite oder ein Wiki keine URL-Liste von Hand. Das ist der Kern jeder RAG-Datenpipeline, die frische Seiten nach Plan braucht. Die Ausgabe kommt als sauberes Markdown, bereits frei von der Navigation und dem Werbemüll, der rohes HTML verschmutzt. Für RAG-Arbeit ist das der Unterschied zwischen brauchbaren Chunks und einem Bereinigungsprojekt.
Markdown-optimierte Ausgabe für RAG
Das Standardformat ist Markdown, zugeschnitten auf Retrieval-Pipelines und Vektordatenbanken. Diese Umwandlung von Website zu Markdown bewahrt Überschriften, Listen und Links. Damit hat Ihre Chunking-Strategie eine echte Struktur zum Arbeiten. Sie können auch JSON für KI-gefilterte Werte oder reines TXT exportieren, wenn Sie nur den Text brauchen. Das richtige Format von Anfang an spart später einen Umwandlungsschritt, und Markdown ist das, was fast jeder RAG-Stack will.
Zugriff auf beschränkte und authentifizierte Inhalte
Sie können DataFuel auf Seiten richten, die hinter einer Anmeldung liegen. Senden Sie Zugangsdaten mit der Anfrage, und die API übernimmt die Authentifizierung, um private Dokumentation, interne Wikis und beschränkte Wissensdatenbanken zu erreichen. Laut DataFuel werden diese Zugangsdaten im Ruhezustand und bei der Übertragung verschlüsselt, und das zählt, wenn Sie interne Quellen statt öffentlicher Seiten scrapen. Nicht jeder Scraper macht das, und es ist eine echte Lücke, wenn Ihre besten Daten hinter einer Anmeldung liegen.
JSON-Extraktion mit GPT-4o
Legen Sie ein eigenes JSON-Schema fest, und die API nutzt GPT-4o, um strukturierte Werte von jeder Seite zu ziehen. DataFuel gibt eine Genauigkeit von 100 % bei der strukturierten Extraktion von Feldern wie E-Mails und anderen klar definierten Daten an. Der Preis dafür sind die Kosten. KI-Extraktion verbraucht 15 Credits pro URL statt einem. Nutzen Sie sie, wenn der Gewinn an sauberen strukturierten Daten den 15-fachen Credit-Verbrauch aufwiegt. Für einen Crawl mit einer Million Seiten nicht ideal, für ein paar hundert wertvolle Seiten perfekt.
Crawler mit automatischen Wiederholungen
Der eingebaute Crawler durchläuft große Websites und wiederholt fehlgeschlagene Anfragen, ohne dass Sie Fehlerbehandlung schreiben. Bei großen Domänen ist diese Zuverlässigkeit der Unterschied zwischen einem vollständigen Datensatz und einem voller Lücken. Die Nebenläufigkeit skaliert mit Ihrem Plan, von einer einzelnen Anfrage bei Freelancer bis zu 50 gleichzeitig bei Ultimate, ein langsamer Crawl im Einstiegstarif wird also deutlich schneller, je höher Sie gehen.
Integrationen mit No-Code-Buildern
DataFuel verbindet sich mit Zapier und Make, sodass Sie einen Scrape aus einem No-Code-Workflow statt aus einem Skript auslösen können. Die native n8n-Unterstützung ist als „bald verfügbar" gelistet. Wenn Ihr Team eher auf Automatisierungstools als auf einer Codebasis aufbaut, bleibt die Datenvorbereitung in den Tools, die Sie ohnehin nutzen. Kein Klebecode nötig.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Die Ausgabe ist sofort LLM-fähiges Markdown, es gibt also keinen Bereinigungsschritt, bevor eine RAG-Pipeline sie nutzen kann.
- Eine einzige API-Anfrage scrapt eine ganze Website, was den eigenen Crawler überflüssig macht.
- Verarbeitet authentifizierte und beschränkte Inhalte und öffnet so private Dokumente und interne Wissensdatenbanken.
- Arbeitet über GPT-4o mit eigenen JSON-Schemata für strukturierte Extraktion wie E-Mails und Preise.
- Lässt sich in Zapier und Make integrieren, n8n-Unterstützung ist unterwegs.
Nachteile
- KI-gestütztes Scraping und die Generierung von JSON-Schemata kosten 15 Credits pro URL, große KI-Extraktionsjobs leeren die Credits also schnell.
- Die veröffentlichten Tarifpreise waren auf der öffentlichen Website nicht sichtbar, was die Budgetplanung vor der Anmeldung erschwert.
- Der kostenlose Tarif ist nur eine 3-tägige Testphase statt eines dauerhaften Gratis-Plans, langfristiges Testen bedeutet also zu zahlen.
- Da die Plattform neu ist, ist die Community-Dokumentation dünn, Sie sind bei Sonderfällen also stärker auf den offiziellen Support angewiesen.
Häufige Fragen
Es scrapt Websites und Wissensdatenbanken und gibt den Inhalt als saubere, markdown-strukturierte Daten zurück. Ziel ist es, die manuelle Bereinigung zu überspringen, die sonst zwischen rohem HTML und einem LLM-fähigen Datensatz liegt. Denken Sie an einen Website-zu-Markdown-Konverter, der im API-Maßstab läuft.
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