extract by Firecrawl

extract fonctionne de deux façons. Vous pouvez écrire un prompt en langage naturel qui décrit les données voulues, et le modèle choisit une forme sensée. Ou vous fournissez un schéma JSON, pour que chaque fiche revienne avec les champs et types exacts que vous avez définis. Les équipes qui veulent une forme stable pour une base de données choisissent le schéma ; celles qui explorent un site inconnu partent d'un prompt et le resserrent ensuite.

Vous pouvez viser extract sur une seule page, une courte liste ou un site entier. Une URL avec joker, comme example.com/*, indique à Firecrawl d'explorer le domaine et de lire chaque page trouvée avant d'extraire les champs. Une recherche sur tout un site tient donc en un appel, sans que vous montiez la liste d'URL vous-même. Le mode domaine complet est marqué expérimental, donc mieux vaut vérifier les résultats.

Activer l'option de recherche web laisse l'extraction dépasser les URL fournies. Firecrawl suit des pages liées pour combler un contexte manquant, utile quand une seule page ne porte pas tout ce qu'il vous faut. Un exemple documenté tire prix, fonctions et avis de dashcams en partant d'une fiche produit et en laissant la recherche élargir le filet.

extract tourne comme une tâche, pas comme un appel bloquant. Vous envoyez la requête et recevez un identifiant de tâche, puis vous interrogez l'endpoint de statut jusqu'à ce qu'il signale « completed ». Les états sont completed, processing, failed et cancelled, ce qui permet de l'accrocher à une file ou à un worker en arrière-plan. Les résultats de la tâche restent accessibles par l'API pendant 24 heures après la fin.

Firecrawl publie des SDK pour Python et Node, donc vous n'écrivez pas les appels HTTP à la main. Le client Python accepte un modèle Pydantic comme schéma, et le client Node prend un objet Zod, ce qui donne une sortie typée et validée. Les deux offrent une méthode de démarrage qui renvoie un identifiant de tâche tout de suite, plus une méthode de statut pour récupérer les résultats quand la tâche se termine.

extract facture désormais en crédits, la même monnaie que les autres endpoints. Les tarifs des offres Firecrawl suivent cette logique de crédits. Un crédit vaut 15 jetons (tokens) sur extract, alors qu'un scrape de base coûte 1 crédit par page. Les crédits sont partagés entre tous les endpoints : résultats de recherche et pages aspirées puisent dans un seul solde. Le budget devient donc plus prévisible quand une tâche mêle extraction et exploration.

Firecrawl présente extract comme l'outil plus ancien et dirige les nouveaux projets vers /agent, son successeur. Agent garde les options de prompt et de schéma, mais abandonne l'exigence d'URL, ce qui lui permet de chercher et de naviguer seul. Si votre besoin est « trouvez ces données quelque part sur le web », Agent est la voie ; si vous connaissez déjà les URL, extract fait encore le travail.