The new Firecrawl /search

Firecrawl /search란 무엇인가요?

Firecrawl /search는 단순한 웹 검색을 넘어 각 결과에서 쿼리와 관련된 발췌문을 반환하는 검색 API입니다. AI 에이전트가 전체 페이지를 읽도록 강제하는 대신, Firecrawl는 훈련된 모델을 사용해 사용자의 질문에 직접 답하는 구절을 추출합니다. 이 접근 방식은 전체 페이지 스크래핑 대비 최대 10배 적은 토큰을 사용하면서도 매우 관련성 높은 컨텍스트를 제공합니다. SimpleQA 벤치마크에서 Firecrawl /search를 사용하는 AI 에이전트는 94.7%의 정확도를 달성하여 다른 모든 제공업체를 능가합니다.

대상 사용자

• AI 개발자 – 웹에서 고품질의 토큰 효율적인 근거를 필요로 하는 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인 구축.
• 에이전트 빌더 – 관련 없는 콘텐츠에 컴퓨팅 낭비 없이 빠르게 답변을 추출해야 하는 자율 웹 서핑 에이전트 생성.
• 제품 팀 – 속도, 정확성, 쿼리당 비용이 중요한 대화형 인터페이스 또는 의사 결정 지원 도구에 검색을 통합.

주요 기능

쿼리 인식 하이라이트 기본 제공

모든 /v2/search 호출은 자동으로 하이라이트를 반환합니다. 즉, 각 페이지에서 쿼리와 가장 관련성 높은 발췌문입니다. 추가 매개변수, 출력 형식 또는 스크래핑 옵션이 필요하지 않습니다. 기존 응답 형태는 변경되지 않습니다. URL, 제목, 순위는 그대로 유지되며, 하이라이트된 텍스트가 description(웹) 또는 snippet(뉴스)를 대체합니다.

마크다운이 풍부한 발췌문

페이지 콘텐츠에 제목, 목록, 표 또는 코드가 포함된 경우 하이라이트에는 마크다운 서식이 포함될 수 있습니다. 이는 다운스트림 렌더링 또는 처리를 위해 구조를 유지하여 채팅 인터페이스나 대시보드 내에서 구조화된 답변을 쉽게 표시할 수 있게 합니다.

정상적인 폴백 및 유형별 제어

Firecrawl가 특정 결과에 대한 하이라이트를 생성할 수 없는 경우, 일반 웹 사이트 설명이나 스니펫이 대신 반환됩니다. 하나의 페이지를 사용할 수 없다고 해서 다른 결과가 차단되지는 않습니다. 개발자는 highlights: false를 설정하여 하이라이트를 비활성화하고 표준 설명으로 되돌릴 수도 있습니다. 이미지 결과 및 Zero Data Retention 검색은 하이라이트 없이 처리됩니다.

다국어 SDK 및 MCP 지원

Firecrawl /search는 공식 SDK(Python, Node.js, cURL, CLI)와 MCP 도구 firecrawl_search를 통해 접근할 수 있으며, 모두 기본적으로 하이라이트를 반환합니다. 따라서 다양한 스택이나 에이전트 프레임워크를 사용하는 팀이 쉽게 통합할 수 있습니다.

돋보이는 점

"전체 페이지를 처리하면서 10배 적은 토큰을 사용하는 것보다 뛰어난 성능을 발휘합니다."

이 핵심 수치—SimpleQA에서 94.7% 정확도, 토큰 비용은 10분의 1—이 제품의 핵심 강점입니다. 대부분의 검색 API는 일반 메타데이터를 반환하여 AI 에이전트가 관련 답변을 찾기 위해 전체 페이지를 스크래핑하고 파싱하도록 강제합니다. Firecrawl /search는 낭비되는 단계를 없애고 필요한 정보를 직접 제공하여 지연 시간과 비용을 줄이면서도 정확도를 희생하지 않습니다. 하이라이트가 기본적으로 활성화되어 있기 때문에 기존의 모든 /v2/search 호출이 즉시 더 스마트하고 저렴해집니다.

이런 경우에 살펴볼 가치가 있습니다

실시간 Q&A, 리서치 에이전트, 자동 팩트 체크 등 웹 기반 근거에 의존하는 AI 애플리케이션을 구축 중이라면 특히 유용합니다. Firecrawl /search는 답변 품질을 희생하지 않으면서 토큰 소비를 줄이려는 경우, 또는 언어 모델에서 바로 사용할 수 있도록 미리 구조화된 검색 결과가 필요한 경우에 특히 가치가 있습니다.