extract by Firecrawl

extract 有兩種用法。你可以寫一段白話提示詞描述要的資料，由模型挑一個合理的格式；也可以給一份 JSON 結構描述，讓每筆紀錄都帶著你定義好的欄位與型別回來。需要固定格式進資料庫的團隊會選結構描述，正在摸索陌生網站的人則先寫提示詞，之後再收緊。

你可以把 extract 指向單一頁面、一串短清單或整個網站。帶萬用字元的網址，例如 example.com/*，會要 Firecrawl 爬完整個網域、讀過每一頁後再擷取欄位。這麼一來，全站搜尋只要一次呼叫，你不必自己拼出網址清單。整個網域的模式被標為實驗性，記得檢查結果。

開啟網路搜尋選項後，擷取就能超出你給的網址範圍。Firecrawl 會跟著相關頁面補上缺少的脈絡，當單一頁面帶不了所有資訊時很有用。官方文件有個例子，從一個商品頁出發，讓搜尋把網撒大，抓出行車紀錄器的價格、功能與評價。

extract 以任務執行，不是會卡住的呼叫。你送出請求後拿到一個任務 ID，再查狀態端點，直到它回報 completed。狀態有 completed、processing、failed 與 cancelled，所以能接進佇列或背景 worker。任務結果在完成後 24 小時內仍可透過 API 取得。

Firecrawl 推出 Python 與 Node 的 SDK，你不用自己拼 HTTP 呼叫。Python 客戶端可把 Pydantic 模型當結構描述，Node 客戶端則接受 Zod 物件，讓你拿到有型別、經過驗證的輸出。兩者都提供 start 方法，立刻回傳任務 ID，另有狀態方法在任務結束後取回結果。

extract 現在改用點數計費，跟其他端點同一種單位，Firecrawl 的計費也照這個邏輯走。extract 上 1 點等於 15 個詞元，而基本的 scrape 每頁 1 點。點數在所有端點間共用，搜尋結果與爬過的頁面都從同一份餘額扣。任務同時混用擷取與爬取時，花費就更好預估。

Firecrawl 把 extract 標為較舊的工具，把新工作導向後繼者 /agent。Agent 保留提示詞與結構描述選項，卻不再要求網址，因此能自行搜尋與瀏覽。如果你的需求是「在網路上某處找到這筆資料」，就走 Agent；如果網址早已確定，extract 依然能勝任。