- РесурсыИспользование продуктаОнлайн-инструменты
- Цены
- Реферальная
- Разработчикам
Хотите ли вы упростить сбор данных с сайтов и получить чистую таблицу без длинных правил? Парсинг сайтов стал проще с новыми инструментами. Вместо ручных правил можно дать задачу большой языковой модели. Это помогает извлечь нужные поля прямо в нужном формате. Но важно помнить про стоимость — с LLM это может быть дороже.
Да. Комбинация Crawl4AI и моделей, таких как DeepSeek или Gemini, даёт умный парсинг. Crawl4AI сначала собирает страницу. Потом LLM читает Markdown и возвращает структурированный JSON. Это удобно для баз данных. Для работы часто используют Python и Playwright. Но если нужно много запросов, счёт за токены может вырасти.
Мы покажем: как настроить простой скрипт, какие модели выбирать и на что смотреть по цене. Также объясним, когда можно обойтись без LLM.
| Инструмент | Плюсы | Минусы | | --- | --- | --- | | Crawl4AI (без LLM) | Быстро и дёшево | Меньше гибкости в сложных страницах | | Crawl4AI + DeepSeek | Хорошая точность | Может быть дороже (токены) | | Crawl4AI + Gemini Flash | Быстрое время ответа | Иногда нужно менять подсказки | | Простой парсер (BeautifulSoup) | Полный контроль | Требует много правил |
Готовы попробовать? Установите Python, включите Playwright и запустите скрипт с Crawl4AI. Если нужны точные поля, подключите DeepSeek или Gemini и следите за стоимостью.
Хотите быстро и просто брать данные с сайтов? Как это сделать без долгой ручной работы и сложных правил? Вопрос важный. Сейчас много информации живёт в интернете. Она меняется часто. Чтобы брать её автоматически, используют парсинг сайтов и инструменты для web scraping.
Crawl4AI — это открытый инструмент. Он помогает собирать данные со страниц. Он умеет чистить страницу и переводить её в удобный вид. Можно получить описание в формате Markdown. Это удобно для дальнейшей работы. Важно: Crawl4AI может работать и без больших языковых моделей. Так можно сэкономить на стоимости. Но если нужно — можно подключить LLM и сразу просить результат в виде нужной структуры, например в JSON.
Есть разные модели, которые помогают вытащить нужные поля из текста. Например, DeepSeek и Gemini. DeepSeek может быть точным, но иногда медленнее. В одном примере работа заняла около 93 секунд. Это бывает важно, если нужно много запросов. Gemini в режиме Flash работала быстрее — около 60 секунд. Но у разных моделей разный стиль ответа. Одна и та же подсказка может работать по-разному у разных моделей. Значит, нужно тестировать подсказки отдельно для каждой модели.
Чтобы подключать внешние модели можно использовать прокси типа Light LLM proxy. Он делает API похожим на OpenAI. Тогда один и тот же код может работать с разными провайдерами. Но при подключении через прокси может понадобиться указать дополнительные адреса и ключи.
Этот подход подойдёт тем, кто хочет быстро получить структурированные данные с сайтов. Например, таблицы, рейтинги, списки. Если нужно собрать много страниц и сразу положить результат в базу — лучше делать парсинг через Crawl4AI и просить модель вернуть готовый JSON по вашей схеме. Так данные сразу ложатся в нужные поля.
| Инструмент | Скорость | Стоимость | Лучшее для | | --- | --- | --- | --- | | Crawl4AI | Средняя | Низкая (без LLM) | Автоматический парсинг, подготовка Markdown | | DeepSeek | Медленнее | Выше (много токенов) | Точная структура, сложные страницы | | Gemini (Flash) | Быстро | Ниже (быстрая модель) | Быстрая обработка, меньше задержек | | Light LLM proxy | Зависит от модели | Зависит | Унификация доступа к разным LLM |
Есть и технические детали. Например, иногда нужно установить расширение Playwright. Это помогает запускать браузер и получать динамические страницы. Также полезно включать опции: не переходить по iframe, разбивать текст на части (chunking) и просить вывод в Markdown. Тогда модель работает проще и ошибки меньше.
Важно подумать о стоимости. При эксперименте с моделями было примерно 150 000 токенов и около 25 запросов. Это обошлось всего в небольшую сумму — примерно $0.08 в том примере. Но если делать миллионы запросов, расходы быстро вырастут. Поэтому стоит тестировать и оптимизировать: уменьшать длину входа, использовать быстрые модели и стараться избегать лишних вызовов LLM.
Ещё один нюанс — подсказки. Одна и та же подсказка не всегда работает у разных моделей. Иногда надо менять слова, формат ответа или систему инструкций. Проверяйте результат и корректируйте подсказку под конкретную модель.
Если нужно быстро начать: установите окружение, поставьте Python, добавьте Playwright и Crawl4AI. Опишите простую JSON-схему и протестируйте на одной странице. Так вы увидите, как модель заполняет поля и сколько это стоит.
Готовы попробовать? Попробуйте Crawl4AI вместе с DeepSeek или Gemini прямо сейчас. Это даст быстрый результат и покажет, что именно нужно менять в подсказках и настройках. Если важно снизить расходы, сначала используйте парсинг без LLM, а потом подключайте модель только для сложных мест.
Хотите научиться быстро и просто делать парсинг сайтов? Это реально. Мы покажем, как установить все нужное и запустить пример на Python с Crawl4AI.
Создайте виртуальное окружение и включите его. Установите нужные пакеты: Crawl4AI, прокси для LLM и библиотеки для работы с моделями. Это даст вам единый интерфейс для web scraping и работы с LLM.
Если сайт рендерится в браузере, установите Playwright. Это поможет корректно загружать страницы и контент. После установки запустите команду установки браузеров. Playwright нужен не всегда, но часто спасает от проблем с динамикой.
В скрипте укажите URL или список URL. Настройте провайдера модели: например, DeepSeek или Gemini, добавьте API-ключ. Попросите вывести данные в нужном формате (JSON по схеме). Можно включить разбиение на чанки и вывод в Markdown. Запустите: python webscraping.py. Проверяйте результат и корректируйте подсказки под каждую модель.
| Метод | Скорость | Стоимость | Примечание | | --- | --- | --- | --- | | Crawl4AI без LLM | Высокая | Низкая | Хорош для большого объёма; меньше токенов | | Crawl4AI + DeepSeek | Средняя | Средняя | Точная разметка, но растут расходы на токены | | Crawl4AI + Gemini Flash | Высокая | Средняя | Быстрее, но промпты нужно править для модели |
Готово? Попробуйте Crawl4AI в связке с Gemini Flash или DeepSeek. Скачайте пример, запустите и посмотрите, как быстро вы получите структурированные данные.
Хотите легко вытаскивать таблицы и важные цифры с сайтов? Это простая задача, если сочетать Crawl4AI и модель LLM. В этой статье я объясню, как задать правила, чтобы модель вернула аккуратный JSON. Попробуйте настроить всё и сразу использовать на своём проекте.
Первое — придумать простую схему. Например, для таблицы с лидерами нужно: ранг, название модели, счёт, доверительный интервал, слова, организация, лицензия. Описываем это как валидный JSON. Затем даём модели чёткие правила: «Отвечай ТОЛЬКО в этом JSON». Так легче сохранить данные в базу. Если формулировка простая, модель точнее выполняет задачу. Подсказка: добавляйте примеры JSON прямо в инструкцию.
Crawl4AI умеет готовить страницу в виде markdown и разбивать текст на куски (chunking). Это важно, когда сайт большой. Если не разбивать, модель получит слишком много токенов. Также можно отключить обход iframe и внешних ссылок. Так вы сэкономите время и деньги. Нужные опции настраиваются в конфиге при запуске.
Ещё одна важная вещь — в некоторых случаях не нужен LLM. Crawl4AI может извлечь данные и без модели. Тогда стоимость почти нулевая. Но с LLM вы получаете структурированный JSON сразу. Решайте по задаче: экономия или удобство.
| Инструмент | Скорость | Точность | Стоимость | Когда выбирать | | --- | --- | --- | --- | --- | | Crawl4AI | Средняя | Хорошая (с правилами) | Низкая (без LLM) | Быстрый парсинг страниц, когда нужны правила | | DeepSeek | Медленнее | Высокая | Средняя — высокая (по токенам) | Когда нужна глубокая логика в извлечении | | Gemini | Быстрая (Flash) | Хорошая | Зависит от модели | Когда важна скорость | | Playwright | Зависит от кода | Точное в рендере | Низкая | Для рендеринга JS-страниц перед парсингом |
Если вы хотите менять модели без переписывания кода, используйте light LLM proxy. Этот прокси даёт единую точку для разных API. Так можно быстро переключаться между DeepSeek и Gemini. Помните: одна и та же подсказка может работать по-разному у разных моделей. Надо проверять и корректировать промпты под каждую модель.
Минимальный набор настроек для запуска в Python: создать virtualenv, установить пакеты (например, crawl4ai и light-llm-proxy) и, при необходимости, установить расширение Playwright. Эти шаги простые, но их нужно выполнить заранее.
Небольшой совет по деньгам: в экспериментах с одной страницей 150 000 токенов дал лишь пару десятков запросов и стоил центы, но при масштабировании миллионы запросов быстро поднимут стоимость. Планируйте бюджет заранее.
Парсинг сайтов становится проще, если вы комбинируете Crawl4AI с правильной LLM-стратегией. Настройте JSON-схему, следите за chunking и тестируйте промпты для каждой модели. Готовы начать? Установите инструменты и используйте подход прямо сейчас.
Как понять, когда парсинг сайтов станет дорогим? Ответ прост. Если вы используете LLM для обработки страниц, то растёт число токенов и цена. Это важно для парсинг сайтов на больших объёмах.
В одном примере для разбора таблицы сайт занял около 150000 токенов. Это около 25 запросов. Цена была небольшой — но при миллионах запросов сумма вырастет. Тут играют роль модель и её скорость.
| Вариант | Время | Стоимость | Точность | | --- | --- | --- | --- | | LLM (DeepSeek / Gemini) | Медленнее | Выше (зависит от токенов) | Высокая, если хорошо настроен промпт | | Crawl4AI без LLM | Быстро | Низкая | Средняя — нуждается в доп. обработке | | Быстрые модели (Gemini Flash) | Быстро | Умеренная | Хорошая при корректных инструкциях |
Если важна цена и вы парсите много страниц, лучше сначала пробовать Crawl4AI без LLM. Он умеет очищать HTML и выдавать markdown. Потом можно подставить LLM для финальной структуры.
Советы просты. Выбирайте быстрые модели типа Gemini Flash. Сокращайте текст до нужного минимума. Разбивайте страницу на чанки. Можно также комбинировать Python и Playwright для предварительной фильтрации.
Если вы хотите снизить стоимость, начните с чистого Crawl4AI. Потом добавляйте DeepSeek или Gemini только там, где нужна точность. Попробуйте прямо сейчас и сравните результат.
Хотите быстро собирать данные с сайтов и не тратить весь бюджет на запросы? Задача проста: получить точные поля из страницы и понять, стоит ли дальше платить за обработку. В этой статье мы разберём, как проверять результаты парсинга и на что смотреть при работе с парсинг сайтов с помощью Crawl4AI, DeepSeek и Gemini.
После запуска парсера важно не полагаться только на автомат. Откройте несколько примеров и сравните их с тем, что есть на странице. Частые поля: ранг, название модели, оценка, доверительный интервал, число слов, организация и лицензия. Проверьте каждый элемент. Иногда модель вырывает не полное имя, а только бренд. Это видно по тому, что вместо полного названия она возвращает просто «Anthropic» или «Google».
Советы по проверке: держите короткие списки проверок. Смотрите на совпадение чисел. Проверяйте формат JSON, если вы его запросили. Убедитесь, что поля соответствуют вашей схеме. Если что-то не так — меняйте системную подсказку и пробуйте снова.
| Проблема | Что проверить | Как исправить | | --- | --- | --- | | Некорректное имя модели | Сравнить с текстом страницы | Уточнить промпт: «Извлечь полное имя, включая номер версии» | | Отсутствуют цифры или единицы | Проверить число и единицы измерения | Настроить правила парсинга или схему JSON | | Формат не JSON | Запустить валидацию JSON | Сказать модели вернуть строго валидный JSON |
Ещё одна важная вещь — размер входа. Crawl4AI может разрезать страницу на чанки и конвертировать в markdown. Но чем сложнее страница, тем больше токенов уйдёт на обработку. Это влияет на стоимость.
Одна и та же подсказка работает по-разному на разных моделях. Что хорошо для DeepSeek, может не сработать для Gemini. При переключении моделей всегда проверяйте результаты на паре страниц.
Примеры проблем: модель игнорирует инструкцию и даёт сокращённые имена; возвращает данные в другом порядке; или добавляет лишние объяснения. Решение простое. Сформулируйте промпт точнее. Попросите «вывести только JSON по заданной схеме». Уберите лишний текст. Добавьте примеры желаемого вывода.
Также меняйте настройки LLM: модель, температура, размер контекста и chunking. Для больших объёмов используйте быстрые варианты моделей. Например, Gemini Flash часто быстрее и дешевле, чем тяжёлые версии. Но и он может требовать другой формулировки промпта.
| Модель | Скорость | Стоимость | Точность | Замечания | | --- | --- | --- | --- | --- | | DeepSeek R1 | Средняя | Выше при больших токенах | Хорошая, но чувствительна к промпту | Потребляет много токенов на большие страницы | | DeepSeek v3 | Медленнее | Средняя | Высокая при правильном промпте | Требует времени, может быть дороже при большом объёме | | Gemini Flash | Быстрая | Ниже на единичные запросы | Хорошая, но разный стиль вывода | Промпт нужно адаптировать | | Crawl4AI без LLM | Зависит от настроек | Очень низкая | Ограниченная по логике | Хорошо для дешёвого масштабного сбора |
В одном эксперименте автор получил около 150000 токенов и 25 запросов. Это дало низкую общую сумму — но это единичный пример. Если делать миллионы вызовов — счёт вырастет. Поэтому планируйте тестовую часть и просчитайте стоимость заранее.
Не забывайте про окружение. Для запуска нужно создать виртуальное окружение, установить пакеты: Crawl4AI, обёртку для LLM (например, Light LLM Proxy) и драйвер браузера. Для Playwright может потребоваться отдельная команда установки. Это простые шаги. Но без них парсер не запустится.
Готовы попробовать? Начните использовать Crawl4AI с тестовой страницей и сравните результаты при разных моделях. Пробуйте DeepSeek и Gemini, считайте токены и выбирайте вариант, который даёт нужную точность при приемлемой стоимости.
Запустите Crawl4AI. Установите виртуальное окружение, Python и Playwright. Подключите ключи для DeepSeek или Gemini. Тестируйте сначала на одном URL. Так вы быстро поймёте скорость и стоимость.
| Шаг | Что сделать | | --- | --- | | Окружение | Создать venv, установить Python и Playwright | | API | Добавить ключи для DeepSeek / Gemini в переменные окружения | | Код | Запустить пример с Crawl4AI: задать схему и LLM | | Проверка | Посчитать токены и оценить стоимость |
Начните с одной страницы. Посмотрите, сколько токенов тратится при парсинге. Пробуйте разные модели и параметры. Это важно для управления стоимостью.
Запустите прямо сейчас. Экспериментируйте с настройками LLM. Сохраняйте данные в удобном формате и сравнивайте результаты по скорости и цене.
