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Quer pegar dados de um site sem criar regras longas e frágeis? Hoje em dia isso é possível. Ferramentas modernas usam LLMs para entender páginas. Assim, dá para extrair tabelas e textos de forma mais simples. Neste guia curto você vai ver como isso funciona na prática.
A internet muda toda hora. Muitos dados úteis só estão em páginas. Por isso a raspagem de dados ou web scraping segue sendo importante. Com as novas ferramentas, a tarefa fica mais rápida e menos propensa a erro.
Em vez de regras fixas, usamos um modelo que entende o conteúdo. Ferramentas como Crawl4AI pegam a página e chamam um modelo — por exemplo DeepSeek ou Gemini — para transformar a página em dados estruturados. Isso facilita criar JSONs prontos para banco de dados. Mas atenção: há custo por token. Sempre verifique o gasto ao escalar.
Quer transformar uma página cheia de HTML bagunçado em dados fáceis de usar? O Crawl4AI faz isso. Ele lê a página e cria texto limpo. Depois, você pode usar um LLM como DeepSeek ou Gemini para tirar os dados que importam. Isso funciona bem com Python e o navegador Playwright.
O Crawl4AI converte o HTML em markdown. Assim fica fácil ler. Ele também quebra o texto em pedaços menores. Isso se chama chunking. Pedaços pequenos ajudam o modelo a entender e responder diretos ao formato que você quer.
Se for alto volume, o custo pode subir. Modelos como DeepSeek e Gemini consomem tokens. Para milhões de chamadas, considere usar só o Crawl4AI sem LLM. Ele já faz boa parte do trabalho e gera markdown pronto. Depois, salve os dados ou use um modelo menor só quando precisar de análise avançada. Agora, vá usar essas ferramentas e experimente com seus próprios sites.
Quer raspar sites com Python? Primeiro, vamos arrumar o ambiente. Isso evita erros e torna tudo mais rápido. Aqui você aprende os passos básicos. Use um ambiente virtual. Instale as ferramentas certas. Configure as chaves de API.
Crie um ambiente para isolar dependências. Com venv use: python -m venv env && source env/bin/activate. Com conda use: conda create -n meuenv python=3.10 && conda activate meuenv. Ative o ambiente antes de instalar pacotes.
Instale os pacotes com pip. Por exemplo: pip install Crawl4AI light-llm-proxy playwright. Depois rode: playwright install. Esses pacotes permitem raspar páginas e conectar LLMs.
| Ambiente | Comando principal | Observação | | --- | --- | --- | | venv (pip) | python -m venv env source env/bin/activate pip install crawl4ai light-llm-proxy playwright | Simples e leve | | conda | conda create -n meuenv python=3.10 conda activate meuenv pip install crawl4ai light-llm-proxy playwright | Útil em data science |
Guarde suas chaves de API em variáveis de ambiente. Exemplo: export DEEPSEEK_API_KEY="sua_chave" ou export GEMINI_API_KEY="sua_chave". Nunca envie a chave no código. Use variáveis para segurança.
Se aparecer erro, rode: playwright install --with-deps. Isso instala navegadores e dependências. Depois reinicie o terminal e ative o ambiente novamente. Assim o scraping roda sem problemas.
Quer transformar uma página da web em dados organizados? Vamos ver como pegar uma URL e virar um JSON limpo. Isso ajuda a guardar e usar os dados depois.
Comece listando as páginas que quer raspar. Pode ser uma só ou várias. Diga claramente o que quer extrair. Por exemplo: apenas a tabela de um ranking. Ignore gráficos ou elementos que não interessam. Use Crawl4AI para visitar cada URL e coletar o conteúdo bruto.
Desenhe um esquema JSON antes de rodar. Defina campos como: rank, model_name, score, confidence_interval, words, organization e license. Peça que a saída seja um JSON válido. Assim você já pode salvar direto no banco de dados.
Peça ao scraper para transformar a página em Markdown antes de enviar ao LLM. Use chunking para dividir textos grandes. Ajuste o tamanho dos pedaços e o limite de tokens. Se quiser, desative iframes e links externos. Lembre-se do custo por token ao usar LLMs. Você também pode raspar sem LLM usando Crawl4AI, e rodar no Playwright + Python.
Escreva um prompt claro. Diga para extrair o nome completo do modelo, não abreviações. Exemplo curto: "Extraia o nome completo do modelo exatamente como aparece na tabela." Teste e melhore o prompt até o resultado ficar consistente.
Comece testando com DeepSeek. Meça tempo e custo. Se for lento ou caro, tente Gemini ou Gemini Flash para ganhar velocidade. Para modelos personalizados via proxy, configure o base URL e a chave de API. Sempre valide os resultados e compare custo x precisão.
Você já pensou quanto custa raspar sites com um modelo grande? A boa notícia é que dá para controlar isso. A má notícia é que os tokens somam rápido. Vou mostrar exemplos e dicas simples.
Em um teste com DeepSeek (R1 e V3) usei ~150.000 tokens. Foram ~25 pedidos. O custo total saiu em cerca de US$0,08. Parece pouco, mas se subir para milhares de pedidos, o preço cresce rápido.
Se o custo for problema, rode o Crawl4AI sozinho. Ele faz scraping e gera markdown. Depois você decide se precisa do LLM só para partes específicas.
Confira sempre se os nomes e números batem com a página original. Às vezes o LLM encurta nomes. Um ajuste no prompt corrige isso.
| Método | Custo | Quando usar | | --- | --- | --- | | Com LLM | Alto (muitos tokens) | Quando precisa de saída estruturada e lógica | | Sem LLM (Crawl4AI) | Baixo | Quando só precisa do conteúdo bruto ou markdown | | Híbrido | Médio | Processar em Crawl4AI e usar LLM só onde precisa |
Teste primeiro com poucas páginas. Meça os tokens. Ajuste o prompt. Use modelos rápidos como Gemini Flash para acelerar. Se quiser economizar, processe mais com Crawl4AI antes de chamar o LLM.
