想把網頁上有用的資料抓下來，又不想寫很多規則嗎？傳統爬蟲常常要處理亂碼、複雜 HTML，會很麻煩。現在有工具可以把網頁先整理成好讀的格式，再把資料抽出來，讓爬資料變得容易。
像 Crawl4AI 這類工具會把頁面轉成乾淨的 Markdown。再搭配大模型（例如 DeepSeek 或 Gemini），可以直接用自然語言把資料抽成 JSON。這樣就不用寫一堆規則。缺點是，如果大量呼叫 LLM，會產生明顯成本。
這篇內容適合想快速拿到表格或清單資料的人。也適合想把資料直接存成固定格式的工程師或資料分析師。若你需要大量、頻繁的抓取，請先評估成本與模型速度。
| 方法 | 易用性 | 成本 | 結構化輸出 | 速度 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 傳統爬蟲 (BeautifulSoup) | 中 | 低 | 需自訂規則 | 快 | | Crawl4AI（無 LLM） | 高 | 中 | 可產生 Markdown | 中 | | Crawl4AI + LLM | 最高 | 高（API Token） | 可直接產生 JSON | 視模型而定 |
想立刻試試看？用 Crawl4AI 加上你選的模型（例如 DeepSeek 或 Gemini）去抓一頁資料，就能直接得到結構化結果。開始動手，去使用 Crawl4AI，看哪種組合最適合你的需求。
想不寫一堆規則就抓到網頁資料嗎？用 Crawl4AI 搭配像 DeepSeek 或 Gemini，可以把網頁先清理成好讀的格式，再用模型把資料抽出來。這樣省時又方便，尤其適合常更新的網站資料。
Crawl4AI 是一個開源的爬蟲工具。它會把網頁內容整理成 Markdown，並移除多餘的 HTML。你可以直接用它抓資料，不一定要每次都用 LLM，或是在抓完後再用 LLM 做結構化擷取。
Light LLM Proxy 可以把不同模型包在同一個 API 下呼叫。意思是你換模型不用改太多程式。這在測試速度與成本時很有用。
DeepSeek 與 Gemini 都能把文字轉成結構化資料，但表現不同。DeepSeek 在格式化輸出上穩定；Gemini 速度快但對提示詞比較敏感。挑模型時要同時考慮速度與費用。
| 項目 | 優點 | 缺點 | 建議用法 | | --- | --- | --- | --- | | Crawl4AI | 開源、可轉 Markdown、可不靠 LLM | 複雜頁面需調參數 | 先用來清洗再用模型抽取 | | DeepSeek | 結構化輸出穩定、適合格式化資料 | 較多 token 成本（視用量） | 需優化 prompt 以取得完整欄位 | | Gemini | 速度快、回應時間短 | 對同一 prompt 反應不同、需微調 | 適合大規模且需快速回應的場景 | | Light LLM Proxy | 單一介面管理多模型 | 設定不同模型仍需測試 | 用於快速比較模型成本與效果 |
想開始動手？去使用 Crawl4AI 搭配 DeepSeek 或 Gemini，用 Python 實作一次網站爬蟲，看看哪種組合最適合你的資料與預算。
想知道怎麼用Python 爬蟲快速抓資料嗎？用Crawl4AI搭配DeepSeek或Gemini，可以把網頁變成結構化資料。現在就去使用Crawl4AI，依照下面步驟試一次。
先建立虛擬環境。用你熟悉的 Python 版本。接著安裝套件：Crawl4AI、light-llm、playwright 等。這些套件能讓你用同一套接口，切換不同的 LLM 供應商。
如遇到瀏覽器問題，先安裝 Playwright 的瀏覽器。執行安裝指令就能解決多數錯誤。若要穩定抓取，記得設定好瀏覽器選項與超時時間。
程式會接收一個或多個 URL。再定義想要的 JSON schema（例如 rank、model name、score、license 等）。接著設定 LLM 提供者跟 API 金鑰。可以選擇讓 Crawl4AI 直接抓取，或先抓再用 LLM 做精準的LLM 資料擷取。
執行腳本（例如 python webscraping.py）。檢查輸出 JSON。確認每個欄位是否對應到網頁上的資料。若名稱抓得不完整，可調整系統提示詞，或改用更快的模型。
| 模型 | 平均速度 | 名稱提取準確度 | 測試成本 | 建議用途 | | --- | --- | --- | --- | --- | | DeepSeek v3 | 約 90 秒 | 需提示微調後較好 | 測試範例約 $0.08 | 需要細緻解析時用 | | Gemini Flash | 約 60 秒 | 有時需調整提示詞 | 成本視供應商而定 | 追求速度與成本平衡 |
你想用爬蟲抓網站資料嗎？要先想清楚三件事：錢、速度、還有如何提示模型。用好工具可以省很多力氣，但也會有費用。
實驗中，使用 DeepSeek R1 和 V3，一共用到大約 150,000 個 token，分成 25 次請求。總成本只有約 $0.08。但如果放大到很多網站或上千萬次 API 呼叫，費用會迅速增加。請務必先估算好規模再決定。
| 項目 | 模型 | 處理時間 (約) | 準確性/備註 | 成本趨勢 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 範例 A | DeepSeek v3 | 約 90 秒 | 輸出完整但較慢 | 中等 | | 範例 B | Gemini (Flash) | 約 60 秒 | 較快但需調整提示詞 | 較高（視用量） | | 建議 | 非 LLM 模式 | 最快／最省費 | 需額外後處理 | 最低 |
用 schema 把輸出固定成 JSON，能直接把資料寫進資料庫。用 chunking 把長網頁分段，避免一次吃進太多 token。提示詞要清楚；同一句系統提示，換不同模型常常需要重新調整。也可以只讓 Crawl4AI 做原始抓取，不用 LLM，就能省錢。
「大規模用 LLM 爬蟲時，成本會是最重要的考量。」
總結建議：先用小批測試，量化 token 與時間，然後再選模型。若想馬上試，先用 Crawl4AI 做原始抓取，再視情況加上 LLM 資料擷取。馬上動手，調整提示詞，就會越來越準。
想知道怎麼用 網站爬蟲 搭配 Crawl4AI、DeepSeek 或 Gemini，快速抓出表格並轉成 JSON 嗎？下面用簡短問答幫你解惑。
若你重視速度與成本，可考慮用輕量模型或只用 Crawl4AI 的解析器；若要結構化輸出且容錯高，使用 LLM 資料擷取（如 DeepSeek / Gemini）比較方便。
| 方案 | 成本 | 精準度 | 適合情境 | | --- | --- | --- | --- | | LLM（DeepSeek/Gemini） | 高（API token） | 高（可解析複雜內容） | 少量或需結構化輸出 | | 純爬蟲（Crawl4AI） | 低 | 中（需自訂規則） | 大量抓取、成本敏感 |
立刻建立虛擬環境，安裝套件並執行範例：建立 venv、pip install crawl4ai light-llm 等，若遇到瀏覽器問題請執行 playwright install。記得設定好 API key，然後用 python webscraping.py 測試。現在就去使用你的範例程式，開始抓資料吧！
