# 模型

> 为你的代理抽取任务选择合适的模型。

import AgentWithModelPython from "/snippets/zh/v2/agent/with-model/python.mdx";
import AgentWithModelJS from "/snippets/zh/v2/agent/with-model/js.mdx";
import AgentWithModelCURL from "/snippets/zh/v2/agent/with-model/curl.mdx";

Firecrawl 代理默认使用 **Spark 2** 模型。它无需再像 Spark 1 模型那样在准确率和成本之间权衡：成本更低、速度更快，准确率与 Spark 1 Pro 持平，且能成功完成更高比例的运行。

<div id="available-models">
  ## 可用模型
</div>

| 模型             | 状态      | 说明                                 |
| -------------- | ------- | ---------------------------------- |
| `spark-2`      | **默认值** | 成本最低、运行时间最短，准确率可媲美 Spark 1 Pro     |
| `spark-1-pro`  | 已弃用     | նախկին用于复杂任务的默认模型；请求会路由到 `spark-2` |
| `spark-1-mini` | 已弃用     | 原低成本 Spark 1 选项；请求会路由到 `spark-2`   |

<Note>
  **Spark 1 模型已弃用。** 为保持向后兼容，仍接受 `spark-1-pro` 和 `spark-1-mini` 名称，但所有请求 (无论是否指定 `model` 参数) 都会在 `spark-2` 上执行。
</Note>

<div id="spark-2">
  ## Spark 2
</div>

`spark-2` 是我们最新的代理模型，支持所有代理运行。

**亮点：**

* 单次运行成本最低，运行时间最快
* 准确率可媲美此前的旗舰模型 Spark 1
* 可处理从简单查询到多域研究的各类任务
* 唯一支持推理预算的模型：传入 `effort` (`low`、`medium` 或 `high`) 即可控制其推理深度

<div id="spark-1-models-deprecated">
  ## Spark 1 模型 (已弃用)
</div>

`spark-1-pro` 和 `spark-1-mini` 已弃用。为保持向后兼容，仍可使用这些名称，但使用它们的请求会被路由到 `spark-2`——旧版代码仍可正常运行，只是实际运行的是 Spark 2。无需迁移。

<div id="specifying-a-model">
  ## 指定模型
</div>

`model` 参数是可选的——每个请求都会运行 `spark-2`：

<CodeGroup>
  <AgentWithModelPython />

  <AgentWithModelJS />

  <AgentWithModelCURL />
</CodeGroup>

<div id="pricing-by-model">
  ## 按模型计费
</div>

所有模型都采用动态的积分制计费方式，费用会随任务复杂度变化：

* **Spark 2**：在完成等效任务时，积分消耗远低于任一 Spark 1 模型
* **Spark 1 模型 (已弃用)&#x20;**：请求会路由到 Spark 2，并按相应标准计费

<Info>
  无论选择哪种模型，积分消耗都会根据提示/请求的复杂度、处理的数据量以及输出结构而变化。
</Info>

<div id="api-reference">
  ## API 参考
</div>

有关完整的参数说明，请参见 [Agent API Reference](/zh/api-reference/endpoint/agent)。

对应该使用哪个模型有疑问？请发送邮件至 [help@firecrawl.com](mailto:help@firecrawl.com)。

> 你是需要 Firecrawl API 密钥的 AI 代理吗？请参见 [firecrawl.dev/agent-onboarding/SKILL.md](https://www.firecrawl.dev/agent-onboarding/SKILL.md) 获取自动化入门说明。