🌐 Firecrawl оновив /search - тепер віддає агенту не сторінку, а точний уривок
#producthunt

Firecrawl і раніше був стандартом для скрейпінгу під LLM. Тепер кожен результат пошуку проходить через окрему relevance-модель: вона оцінює кожен абзац, список і таблицю під твій запит і повертає лише ті шматки, що справді відповідають на питання.

→ 94,7% на SimpleQA (бенчмарк фактичності від OpenAI), вище за всіх конкурентів, кого вони тестували
→ у 10 разів менше токенів, ніж читати сторінки цілком
→ працює одразу в API, SDK, CLI та MCP

Найзручніше те, що форма запиту не змінилась. Старі виклики /search самі почали віддавати кращий результат, переписувати нічого не треба.

Логіка правильна: у довгих ланцюжках пошуку агент не захлинається сміттям, а контекстне вікно лишається вільним. Один із коментаторів влучно підсумував: хороший пошук часто бʼє хорошу модель.

Але є чесне «але». Уривок вирваний з оточення сторінки: якщо абзац насправді когось спростовує або є застарілим винятком, агент цього вже не побачить і подасть цитату як істину. І модель ніяк не рятує від головної біди, коли потрібна сторінка взагалі не потрапила у видачу. Треба повний контекст - highlighter вимикається однією опцією.

YC-команда, десятий запуск Firecrawl. Радше робоча еволюція, ніж революція, але для агентної інфраструктури саме те, що варто ввімкнути.

https://www.firecrawl.dev/

📎 Читайте також:
→ Context.dev - один API замість зоопарку парсерів
→ Parallel - веб-пошук для агентів за 200 мс
→ RTK ріже токени агента на 60-90%