Почему Firecrawl стоит как космический корабль, а парсить нужно уже сегодня
Открываешь сайт Firecrawl. Красиво. API. Документация. Цены. А потом понимаешь - $99 в месяц за 10 тысяч страниц. Хочешь обогатить CRM тысячей компаний? Готовь $500-1000. За что? За то, что по сути - fetch запрос и парсинг HTML.
Вот вам реальная математика на 2026 год. Ваш AI-агент через AgentCrawl может получить данные с сайта за 300-500 мс. Firecrawl делает то же самое. Но берет за это в 10-20 раз дороже, чем стоимость самих вычислений AI.
Ключевая проблема не в технологии, а в бизнес-модели. Сервисы типа Firecrawl продают не парсинг, а спокойствие. Они берут деньги за то, чтобы вам не пришлось думать о капчах, блокировках и JavaScript-рендеринге. Но если вы готовы немного подумать сами - можно сэкономить 90% бюджета.
Кейс, который заставит вас пересмотреть все: CRM enrichment за $50 вместо $500
Представьте задачу. Нужно обогатить 1000 записей в CRM. Для каждой компании найти:
- Описание деятельности
- Количество сотрудников
- Технологический стек
- Контакты ключевых лиц
Firecrawl предложит вам корпоративный план. Минимум $500. А мы сделаем это за $50. Как? Собираем пазл из открытых инструментов.
1 Берем дешевый хостинг для парсеров
Не нужны AWS или Google Cloud. Берите Hetzner или DigitalOcean. VPS за $6 в месяц хватит на 10 тысяч запросов в день. Почему так дешево? Потому что парсинг - это не вычисления, а в основном ожидание ответа от сайта.
2 Выбираем стек: что реально работает в 2026
| Инструмент | Стоимость | Для чего | Подводные камни |
|---|---|---|---|
| Scrapy + Scrapy Playwright | $0 (опенсорс) | Массовый парсинг, очереди задач | Сложная настройка, нужно знать Python |
| Puppeteer Cluster | $0 (опенсорс) | Параллельный парсинг JS-сайтов | Жрет память, нужен мощный сервер |
| Browserless (self-hosted) | ~$10/мес | Headless Chrome как сервис | Нужно настраивать Docker |
| Crawl4AI | $0 (опенсорс) | Парсинг специально под LLM | Молодой проект, могут быть баги |
Мой выбор на 2026 - Crawl4AI. Потому что он из коробки выдает чистый Markdown, оптимизированный под LLM. Не нужно дополнительно чистить HTML от мусора.
3 Обходим блокировки без прокси за $200/мес
Вот где все платные сервисы наживаются. Они продают вам ротацию прокси, капча-сервисы и магию обхода Cloudflare. На деле в 80% случаев хватает:
- Реальных User-Agent (не 'python-requests/2.28')
- Случайных задержек между запросами
- Куки-сессий, которые живут несколько запросов
- Разных рефереров
Для остальных 20% - Bright Data Residential прокси. Но не покупайте пакет на месяц. Берите pay-as-you-go. 1000 самых сложных сайтов обойдутся в $20-30.
Готовое решение: парсим 1000 сайтов за $15, а не за $150
Вот архитектура, которая работает прямо сейчас. Проверено на реальных проектах.
Шаг 1: Сбор URL
Берем список компаний. Ищем их сайты через быстрый поиск. Не через API Google за $5 за 1000 запросов, а через комбинацию Bing и DuckDuckGo. Получаем 90% сайтов бесплатно.
Шаг 2: Парсинг в два этапа
Сначала пытаемся через простой HTTP-запрос. Если сайт статический - получаем данные сразу. Если нет - запускаем Playwright. Именно так работает AgentCrawl, и это экономит 70% времени.
Шаг 3: Извлечение данных в JSON для AI
Не кормим LLM сырым HTML. Используем библиотеки типа trafilatura или newspaper3k для извлечения чистого текста. Или Crawl4AI, который делает это из коробки.
# Пример минимального парсера на Crawl4AI
from crawl4ai import WebCrawler
crawler = WebCrawler()
result = crawler.run(
url="https://example.com",
bypass_cache=True,
remove_overlay_elements=True, # убирает попапы, куки-баннеры
extract_meaningful_content=True # магия для LLM
)
# Готовый Markdown для GPT-4o-mini
print(result.markdown[:500])Где Firecrawl все же выигрывает (и когда его стоит брать)
Я не говорю, что Firecrawl - плохой сервис. Он отличный. Просто дорогой. Брать его стоит если:
- У вас нет ни одного разработчика в команде
- Парсите меньше 5000 страниц в месяц (тогда разница в цене незначительна)
- Нужно парсить действительно сложные сайты вроде LinkedIn или Instagram
- Нет времени на поддержку собственного решения
Но если вы технарь, или в команде есть хотя бы один разработчик - свой парсер окупится за первый же месяц.
Типичные ошибки, которые удваивают стоимость
Видел десятки проектов, где люди наступали на одни и те же грабли.
Ошибка 1: Парсить через headless-браузер ВСЕ сайты. Даже статические. Это все равно что ехать на работу на танке. Да, пробки не страшны. Но бензин...
Ошибка 2: Не кэшировать результаты. Парсите одни и те же сайты каждый день? Большинство компаний обновляют сайт раз в месяц. Кэшируйте на 7-30 дней.
Ошибка 3: Отправлять в LLM весь HTML. Современные модели типа GPT-4o-mini дешевые, но не бесплатные. 100К токенов лишнего текста - это реальные деньги. Всегда чистите контент перед отправкой.
Что будет через год: прогноз на 2027
Рынок парсинга для AI взорвется. Уже сейчас вижу тренды:
- Появятся ultra-cheap альтернативы Firecrawl. Уже есть наброски вроде ScrapeGraphAI
- Браузеры станут умнее в обнаружении парсинга. Но и инструменты обхода - тоже
- Локальные LLM будут парсить сами. Зачем отдельный сервис, если модель может читать HTML?
Мой совет - не привязывайтесь к одному инструменту. Держите архитектуру гибкой. Сегодня Crawl4AI, завтра - что-то новое. Главное - понимать принципы, а не конкретные библиотеки.
P.S. Если совсем нет времени строить свое - посмотрите на ScrapingBee или Apify. Они дороже самописного решения, но дешевле Firecrawl в 2-3 раза. И да, у них тоже есть тестовый период.
