İki araç, aynı hedefe gidiyor; ama yola çıkış biçimleri bambaşka. Thunderbit sana bir tarayıcı eklentisi uzatıp “tıkla ve seç” diyor. Firecrawl ise eline bir API anahtarı verip “bir istek yaz” diyor.
İşte bu gerilim — Kodsuz web kazıma yaklaşımı ile API öncelikli yapı arasındaki fark — bugünün web kazıma dünyasını şekillendiriyor. Küresel web kazıma pazarı büyümeye devam ederken, öne çıkmaya çalışan araçlar da iki ayrı kampa ayrılıyor: görsel, iş kullanıcılarına uygun platformlar ve AI iş akışları için geliştirilen, geliştirici odaklı bağlam motorları. Thunderbit ile Firecrawl arasında karar vermeye çalışıyorsan, aslında iş akışına, teknik seviyene ve bütçene en uygun tarafı seçiyorsun demektir. Bu iki aracı; dokümantasyonları, fiyat sayfaları, topluluk tartışmaları ve gerçek ürün deneyimleri üzerinden detaylıca inceledim. Keşke ben başlarken böyle bir özet bulabilseydim dediğim karşılaştırma tam olarak bu. Özellikler, iş akışları, fiyatlandırma mantığı, AI/LLM entegrasyonu ve sonunda da taraf seçmeni kolaylaştıracak bir karar çerçevesiyle ilerleyeceğiz.
Siz Nasıl Bir Kazıma Kullanıcısısınız? (Özelliklerden Daha Önemli)
Tek bir özelliği kıyaslamadan önce kendine şunu sor: Sen kimsin?
Bunu felsefi anlamda söylemiyorum. Öğlene kadar rakip fiyatlarını bir tabloya aktarması gereken bir pazarlamacı mısın, yoksa üretim ortamı için bir RAG pipeline kuran bir geliştirici mi? Cevap, her şeyi değiştirir — hangi aracın daha hızlı, daha ucuz ve senin işin için daha az can sıkıcı olacağını.
İki temel kullanıcı tipini şöyle düşünüyorum:
| Boyut | Arketip A — İş Kullanıcısı | Arketip B — Geliştirici / AI Mühendisi |
|---|---|---|
| Birincil araç yüzeyi | Tarayıcı eklentisi (Thunderbit) | API / CLI / MCP (Firecrawl veya Thunderbit API) |
| Tipik görev | Lead, fiyat ve ilan verilerini Excel’e aktarma | Alan adlarını tarama, Markdown’u RAG’a aktarma, n8n ile otomasyon |
| Beceri varsayımı | Kod yok, terminal yok | Python, cURL, CI/CD konusunda rahat |
| Başarı ölçütü | Tablonun oluşma süresi | İş hacmi, sayfa başı maliyet, Markdown doğruluğu |
Aşağıdaki her bölüm bu iki bakış açısıyla değerlendirildi. Eğer Arketip A isen, geliştirici odaklı bölümleri hızlıca geçebilirsin. Eğer Arketip B isen, AI ajanları ve ölçekli fiyatlandırma bölümlerine özellikle dikkat et.
Thunderbit Nedir?
Thunderbit, ajan destekli bir web kazıma ve otomasyon platformudur. Ana kullanım yüzeyi, kod yazmayan kullanıcılar için tasarlanmış bir Chrome/Edge tarayıcı eklentisidir. Temel akış oldukça basit: bir sayfayı açın ve One Click Extract’e tıklayın. Ajan sayfayı algılar, okur ve analiz eder; Run Now ile hemen başlayabilir, aksi halde dışa aktarmadan önce süreç otomatik olarak Excel, Google Sheets, Airtable, Notion veya desteklenen diğer hedeflere çıkar.
Ama Thunderbit yalnızca tarayıcıyla sınırlı değil. Ayrıca bir Open API (Distill ve Extract uç noktalarıyla), Claude ve Cursor gibi AI ajan ana bilgisayarları için resmi bir MCP Server ve terminal tabanlı iş akışları için bir CLI sunuyor. Yani hem Kodsuz web kazıma isteyen iş kullanıcılarını hem de programatik erişim isteyen geliştiricileri kapsıyor.
Bilmen gereken temel noktalar:
- One Click Extract, anlamlı çıktı sütunlarını otomatik önerir; Field AI Prompts değerleri dönüştürme, sınıflandırma, çevirme veya temizleme işlerinde kullanılabilir.
- Uyumlu sayfalarda sayfalama, sonsuz kaydırma ve alt sayfa zenginleştirme desteklenir.
- Browser Mode aktif oturumunu kullanır; Cloud Mode ise herkese açık, zamanlanmış ve paralel iş yüklerini destekler.
- API, Markdown (Distill ile) ve yapılandırılmış JSON (Extract ile) üretir; ayrıca asenkron toplu işler, webhook’lar ve render kontrolü sunar.
Firecrawl Nedir?
Firecrawl, kendisini AI ajanları için bir web bağlam API’si olarak tanımlar. Geliştirici merkezli ve API öncelikli bir yapıya sahiptir; web sayfalarını LLM’e hazır verilere dönüştürmek için tasarlanmıştır — temiz Markdown, yapılandırılmış JSON, ekran görüntüleri, bağlantılar, medya ve daha fazlası.
Ürün yüzeyi yalnızca “kazıma”dan ibaret değildir. Güncel uç noktalar şunlardır:
| Uç Nokta | Ne yapar |
|---|---|
| Scrape | Tek bir URL → Markdown, HTML, JSON, ekran görüntüsü, bağlantılar, medya vb. |
| Crawl | Bir site içinde sayfaları yinelemeli olarak keşfeder ve kazır |
| Map | İçeriği kazımadan hızlı URL keşfi sağlar |
| Search | Web/haber/görsel keşfi yapar, istenirse kazınmış sonuçlarla birlikte |
| Agent | Prompt yönlendirmeli özerk arama/navigasyon/çıkarma (Research Preview) |
| Interact | Prompt veya kod ile tarayıcı oturumunu sürdürür |
| Parse | PDF/belge ayrıştırma |
| Monitor | Zamanlanmış değişiklik takibi |
| Batch Scrape | Bilinen URL listesini asenkron işler |
Firecrawl artık sadece kodla kullanılmıyor. Scrape, Crawl, Map ve Agent için Playground’ları var; ayrıca n8n, Zapier ve Make ile resmi entegrasyonları bulunuyor. Agent Playground hatta CSV benzeri bir ızgara çıktısını da destekliyor. Bunlar hâlâ bir tarayıcı eklentisinde sayfa üzerinde alan seçmekten farklı; yine de “Firecrawl kod gerektirir” söylemi artık mutlak doğru değil.
Firecrawl’ın GitHub deposu, araştırma sırasında yaklaşık 166 bin yıldıza sahipti — bu da geliştirici ilgisi ve topluluk erişimi açısından güçlü bir sinyal, ancak tek başına güvenilirlik ya da kalite ölçütü değildir.
Thunderbit ve Firecrawl: Özellik Bazında Karşılaştırma
İki kullanıcı tipi için en önemli boyutlarda yan yana karşılaştırma:
| Özellik | Thunderbit | Firecrawl |
|---|---|---|
| Ana arayüz | Tarayıcı eklentisi (Chrome/Edge) + Web App | REST API / SDK’lar / CLI / Playground’lar |
| Kurulum | Eklentiyi kurun, temel kullanımda API anahtarı gerekmez | API anahtarı alın, SDK kurun veya Playground kullanın |
| Alan tanımı | One Click Extract, UI’da düzenlenebilir | JSON şema, LLM ile tahmin edilen yapı veya Markdown çıktısı |
| JS render | Browser Mode (aktif oturum) veya Cloud | Bekleme, tıklama, yazma, kaydırma gibi işlemlerle yönetilen render |
| Sayfalama | Uyumlu sayfalarda desteklenir | Özyinelemeli Crawl ile derinlik/filtre kontrolleri |
| Tüm siteyi tarama | Sayfalama + alt sayfalar + API keşfi/toplu işler | Birinci sınıf recursive Crawl ve Map uç noktaları |
| Çıktı formatları | Tablo (eklentide), Excel, CSV, JSON, Google Sheets, Airtable, Notion | Markdown, HTML, JSON, ekran görüntüleri, bağlantılar, medya, özet, sorgu çıktıları |
| Zamanlama | Kaydedilmiş yapılandırmalardan tekrarlayan kazıyıcılar | Planlı kontroller için Monitor uç noktası |
| Anti-bot yönetimi | Yönetilen render/proxy (Browser ve Cloud modları) | Basic ve Enhanced proxy modları (Enhanced: +4 kredi/sayfa) |
| Açık kaynak | Hayır | Çekirdek AGPL-3.0; bazı SDK’lar MIT; self-hosted sürüm bazı Cloud özelliklerini içermez |
Kurulum ve Öğrenme Eğrisi
Thunderbit: eklentiyi kurun, bir sayfa açın, tıklayın. Bir iki dakika içinde veri çekmeye başlarsınız. API anahtarı yok, terminal yok, şema dosyası yok.
Firecrawl: hesap açın, API anahtarı alın (veya deneme için Playground / anahtarsız MCP yolunu kullanın), ardından bir istek yazın ya da bir otomasyon düğümü yapılandırın. Playground’lar bariyeri düşürüyor; ancak zihinsel model hâlâ “bir API çağrısı yapılandır” şeklinde, “sayfayı işaret et” değil. Geliştiriciler için normal. Sadece birkaç lead listesi isteyen bir satış temsilcisi içinse bambaşka bir dünya.
Karar: Arketip A için Thunderbit kazanır. Arketip B için Firecrawl standart araçtır.
Veri Çıkarma ve Alan Tanımı
Thunderbit’in One Click Extract özelliği, üzerinde bulunduğunuz sayfayı analiz eder ve sütunlar önerir — ürün adı, fiyat, puan, URL, sayfada ne varsa. Ajan çıktıyı otomatik hazırlar; özel dönüşümler gerektiğinde alan kontrolleri yine kullanılabilir. Field AI Prompts ile her sütun için ayrı yönergeler ekleyebilirsin: “Elektronik veya Giyim olarak sınıflandır”, “İspanyolcaya çevir”, “yalnızca sayısal fiyatı çıkar” gibi. Kod gerekmez.
Firecrawl’ın yapılandırılmış çıkarımı ise API çağrında tanımladığın bir JSON şeması üzerinden çalışır (veya Agent’in prompt yönlendirmeli yaklaşımıyla). Scrape içinde jsonOptions parametresi, alanları ve türleri belirtmene olanak tanır. Agent, doğal dildeki bir prompt’a göre otonom biçimde gezip veri çıkarabilir. İkisi de güçlüdür; ancak görsel bir tabloyu incelemek yerine veri gereksinimlerini JSON veya prompt ile ifade etmeye hazır olduğunu varsayarlar.
Çıktı Formatları ve Dışa Aktarma Hedefleri
Arketip ayrımı burada en keskindir.
Thunderbit, veriyi Google Sheets, Airtable, Notion, Excel, CSV ve JSON’a doğrudan, eklentinin içinden ve birkaç tıklamayla aktarır. Çıktı tablosunu dışa aktarmadan önce görebilir ve kontrol edebilirsin. Bir iş kullanıcısı için asıl amaç zaten budur.
Firecrawl ise veriyi API yanıtları olarak döndürür. Markdown, temizlenmiş HTML, ham HTML, yapılandırılmış JSON, ekran görüntüleri, bağlantılar, görseller, marka verisi, ses/video, özet ve doğal dille sorgu çıktıları mevcuttur. Bu veriyi bir tabloya taşımak için ek kod ya da bir otomasyon platformu (n8n, Zapier, Make) gerekir. Bir LLM pipeline’ına veri besleyen geliştirici için API yanıtı zaten hedefin kendisidir. Pazarlamacı için ise bu ekstra bir adımdır.
Tarama ve Sayfalama
Firecrawl, tüm siteyi tarama konusunda belirgin avantaja sahiptir. Crawl uç noktası, dahil etme/hariç tutma yol filtreleri, derinlik kontrolleri, alt alan ayarları ve varsayılan olarak 10.000 sayfalık istek limitiyle bir alan adı genelinde sayfaları özyinelemeli olarak keşfeder ve kazır. Map ise içeriği kazımadan URL keşfeder — URL başına değil, çağrı başına bir kredi tüketir.
Thunderbit, eklentisi aracılığıyla uyumlu sayfalarda sayfalama, sonsuz kaydırma ve alt sayfa zenginleştirmeyi destekler. API’si bağlantı keşfi ve ardından filtrelenmiş toplu işleme imkânı sunar; dokümantasyon 10K+ URL setlerinin orkestrasyonundan da bahseder. Ancak Firecrawl’daki gibi tek bir birinci sınıf recursive Crawl veya Map uç noktası yoktur. Etkileşim modeli farklıdır: Thunderbit çok sayfalı işleri keşif + toplu Distill/Extract ile birleştirir; Firecrawl ise bunu tek bir API çağrısı içinde paketler.
Özet: “Tüm bir siteyi kazıyın” ana ihtiyacınsa Firecrawl’ın Crawl/Map soyutlaması daha doğrudandır. Belirli sayfalardan veya sayfalı listelerden yapılandırılmış veri alıyorsan Thunderbit’in eklenti akışı daha hızlı kurulur.
Aynı Görev, İki Araç: Yan Yana İş Akışı
Aynı çıkarımın iki araçta da nasıl yapıldığını gösteren tek bir karşılaştırma yazısı bulamadım. O yüzden burada vereyim: herkese açık bir e-ticaret kategori sayfasından ürün listelerini (ad, fiyat, puan) çekmek.
Thunderbit ile Ürün Verisi Nasıl Çekilir?
- Sayfayı açın — ürün listelerinin olduğu kategori sayfasına gidin.
- Thunderbit eklenti simgesine tıklayın — araç çubuğundan açın.
- “One Click Extract”e tıklayın — Thunderbit sayfayı analiz eder ve Product Name, Price, Rating, Image URL gibi sütunlar önerir.
- İsteğe bağlı ince ayar — ajan çıkarımı zaten hazırlamıştır; yalnızca özel çıktı gerekiyorsa alan yönergesi ekleyin.
- Otomatik çalışmasına izin verin veya Run Now kullanın — ikinci bir işlem yapmazsanız görev otomatik başlar ve sonuçlar eklenti içindeki tabloya doldurulur.
- Dışa aktarın — “Export to Google Sheets”e tıklayın (veya Excel, Airtable, Notion, CSV’ye).
Tahmini süre: 2–5 dakika. Kod yok. Terminal yok. Şema dosyası yok.
Firecrawl ile Ürün Verisi Nasıl Çekilir?
- API anahtarınızı alın — Firecrawl dashboard üzerinden.
- Python SDK’yı kurun (
pip install firecrawl-py) veya cURL kullanın. - Çıkarma çağrısını yazın:
from firecrawl import FirecrawlApp
app = FirecrawlApp(api_key="your-api-key")
result = app.scrape_url(
"https://example.com/category-page",
params={
"formats": ["json"],
"jsonOptions": {
"schema": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"product_name": {"type": "string"},
"price": {"type": "string"},
"rating": {"type": "string"}
}
}
}
}
}
)
- Script’i çalıştırın ve JSON yanıtını ayrıştırın.
- Veriyi hedefe yükleyin — tabloya, veritabanına veya vector store’a göndermek için ek kod yazın.
Tahmini süre: SDK ve şema tanımına aşinalığınıza bağlı olarak 5–30 dakika.
İş Akışı Karşılaştırma Özeti
| Adım | Thunderbit (Tarayıcı Eklentisi) | Firecrawl (API) |
|---|---|---|
| Kurulum süresi | Eklentiyi kurun, temel kullanımda doğrulama gerekmez | API anahtarı alın, SDK kurun veya cURL kullanın |
| Alan tanımı | AI önerili, UI’da düzenlenebilir | JSON içindeki şema veya LLM ile tahmin |
| Çalıştırma | Tarayıcı içinde veya bulutta | Bulut API çağrısı |
| Çıktı | Excel, Google Sheets, Airtable, Notion vb. | JSON / Markdown yanıtı |
| Öğrenme eğrisi | Düşük (tıkla ve seç) | Orta (kod gerekir veya deneme için Playground) |
Thunderbit yolu, “bu veriyi şimdi bir tabloya almam gerekiyor” senaryosu için optimize edilmiştir. Firecrawl yolu ise “bu veriyi uygulama pipeline’ıma almam gerekiyor” senaryosu için optimize edilmiştir.
Thunderbit ve Firecrawl: Gerçek Dünya Ölçeğinde Fiyatlandırma
Karşılaştırma yazılarının çoğu fiyatlandırmada tembellik eder — plan adlarını sıralayıp geçer. Bu iki aracın kredi sistemleri o kadar farklı ki “sayfa başı maliyet” tek başına basit bir sayı değil. Daha kullanışlı bir çerçeve oluşturmak için iki ürünün resmi fiyat sayfalarını inceledim (2026-08-13 tarihinde doğrulandı).
Önemli not: Her iki ürünün fiyatlandırması değişken olabilir. Karar vermeden önce güncel planları mutlaka Thunderbit Pricing / Thunderbit API Pricing ve Firecrawl Pricing üzerinden doğrula. Aşağıdaki rakamlar, araştırma sırasında yayınlanan bilgilere dayanır.
Thunderbit Fiyatlandırma Özeti
Thunderbit’te kodsuz eklenti ile Open API için ayrı sayaçlar vardır. Bunları karıştırma.
Eklenti/Web App planları:
| Plan | Aylık Fiyat | Aylık Kredi |
|---|---|---|
| Free | $0 | 6 sayfa/ay (sayfa başına en fazla 30 kredi) |
| Starter | $15 | 500 |
| Pro Tier 1 | $38 | 3.000 |
| Pro Tier 2 | $75 | 6.000 |
| Pro Tier 3 | $125 | 10.000 |
| Pro Tier 4 | $249 | 20.000 |
Bir kredi genellikle bir çıktı satırına eşittir; alt sayfa zenginleştirilmiş satırlar iki kredi tüketir. Yıllık ödeme ciddi indirimler sunar.
Open API planları (ayrı):
| Plan | Fiyat | Birim/Yıl | Distill Sayfası | Extract Sayfası |
|---|---|---|---|---|
| Free | Tek seferlik $0 | 600 | 600 | 30 |
| Starter | $16/ay (yıllık) | 60.000/yıl | 60.000 | 3.000 |
| Pro 1 | $40/ay (yıllık) | 600.000/yıl | 600.000 | 30.000 |
Distill sayfa başına 1 birim; Extract sayfa başına 20 birim kullanır. Bunlar eklenti kredileriyle değiştirilemez.
Firecrawl Fiyatlandırma Özeti
Firecrawl kredi tabanlı bir model kullanır; ancak kredi tüketimi, seçtiğin uç noktaya ve seçeneklere göre değişir.
Standart planlar:
| Plan | Aylık Fiyat | Aylık Kredi |
|---|---|---|
| Free | $0 | 1.000 |
| Hobby | $19 | 5.000 |
| Standard | $99 | 100.000 |
| Growth | $399 | 500.000 |
| Scale | $749 | 1.000.000 |
Dikkat edilmesi gereken nokta: Sayfa başına 1 kredi yalnızca ekstra seçenek olmayan temel Scrape/Crawl için geçerlidir. JSON çıktısı eklersen +4 kredi/sayfa eklenir (toplam 5). Enhanced proxy modu eklersen +4 daha gelir (JSON + Enhanced için toplam 9). Interact oturumları, Agent çalıştırmaları, Extract (token bazlı), PDF ayrıştırma, PII maskeleme ve medya çıkarımı da ayrı sayaçlara sahiptir. Değişkenler birbirinin üstüne eklenir.
Pay-as-you-go ile ilgili not: Araştırma sırasında Firecrawl’ın canlı fiyatlandırma arayüzünde 5 dolarlık, tek seferlik 1.000 kredilik bir kart görünüyordu; ancak kendi SSS bölümünde aynı anda pay-per-use sunulmadığı belirtiliyordu. Ödeme aşamasında doğrulayın.
Kullanılmayan plan kredileri genelde devretmez (Scale/Enterprise katmanlarında sınırlı istisnalar hariç).
Maliyet Senaryoları: Sadece Temel Kazıma
Bu tablo, Firecrawl için yalnızca temel, başarılı tek sayfalık Scrape işlemlerini; JSON, Enhanced veya başka ekler olmadan, Thunderbit eklentisi için de sayfa başına bir çıktı satırı varsayar:
| Hacim | Firecrawl Planı | Tahmini Maliyet | Thunderbit Planı | Tahmini Maliyet |
|---|---|---|---|---|
| ~100 sayfa/ay | Free (1.000 kredi) | $0 | Free (sınırlı) veya Starter | $0–$15 |
| ~1.000 sayfa/ay | Free (1.000 kredi) | $0 | Starter ($15) veya Pro T1 ($38) | $15–$38 |
| ~10.000 sayfa/ay | Standard (100K kredi) | $99 | Pro T3 ($125) veya Pro T4 ($249) | $125–$249 |
Ama bu rakamlar yüzeyde görüldüğü kadar basit değildir. 50 ürün satırı üreten bir kategori sayfası, Thunderbit’te yaklaşık 50 kredi tüketirken Firecrawl’da (çıktı formatına ve proxy moduna bağlı olarak) yalnızca 1–9+ kredi tüketebilir. Detay sayfası Markdown iş yükü farklı davranır. Ölçüm birimi — çıktı satırları mı, giriş URL’leri mi — iki araç arasında temelden farklıdır.
Dürüst cevap: Sadece “sayfa sayısı” ile maliyet galibi seçemezsin. Gerçek iş yükünü bilmen gerekir: kaç URL, URL başına kaç çıktı satırı, hangi çıktı formatı, özyinelemeli tarama gerekip gerekmediği ve hangi proxy/render modu kullanılacağı.
AI Ajanları ve LLM Pipeline’ları: Geliştiriciler İçin Thunderbit ve Firecrawl
Kazıma talebinin giderek artan bir kısmı artık RAG sistemleri, otonom ajanlar ve LLM veri akışları kuran geliştiricilerden geliyor. Her iki araç da bu kitleye hizmet ediyor — farklı güçlü yanlarla.
| Yetenek | Firecrawl | Thunderbit |
|---|---|---|
| RAG için Markdown çıktısı | Temel özellik; kalite açısından övgü alır | Distill uç noktası sıkıştırılmış Markdown sağlar |
| LangChain / LlamaIndex entegrasyonu | Dokümante edilmiş loader’lar ve rehberler | API + MCP benzer rol oynar; araştırma sırasında özel loader yoktu |
| AI ajanları için MCP Server | Mevcut (anahtarsız/OAuth yolları dokümante edilmiş) | Resmi @thunderbit/mcp-server |
| Kodlama ajanları için CLI | Resmi CLI mevcut | Resmi @thunderbit/thunderbit-cli |
| Yapılandırılmış JSON çıkarımı | Scrape JSON ve Agent ile şema tabanlı | One Click Extract + API Extract |
| Korpuş oluşturmak için tüm siteyi tarama | Birinci sınıf Crawl/Map uç noktaları | Keşif + toplu işler (farklı model) |
Firecrawl’ın LLM’e Hazır Çıktısı
Firecrawl’ın Markdown çıktısı, LLM tüketimi için sektörün en iyi seçeneklerinden biri olarak görülür. Varsayılan formattır, temizdir ve ekosistemde sıkça kullanılan LangChain ve LlamaIndex entegrasyonlarının temelini oluşturur. Ana iş akışın “siteyi kazı → Markdown’u böl → vector store’a göm → LLM ile sorgula” ise, Firecrawl olgun ve iyi dokümante edilmiş bir yol sunar.
Agent, bunu bir adım öteye taşıyarak prompt’a göre otonom biçimde arama yapar, gezinir ve veri çıkarır — özellikle önceden net URL’leri bilmediğin keşif ağırlıklı RAG akışlarında işe yarar.
Thunderbit’in Ajan İş Akışları İçin API, MCP ve CLI’sı
Thunderbit’in Open API servisi Distill (URL → token açısından verimli Markdown) ve Extract (URL + şema → yapılandırılmış JSON) sunar; ayrıca asenkron toplu işler, webhook’lar, render kontrolleri ve ülke hedefleme içerir. Dokümantasyon RAG ve ajan pipeline’larını açıkça ele alır.
MCP Server, Thunderbit araçlarını uyumlu AI ortamlarına açar — Claude, Cursor, Windsurf, Claude Code. CLI ise terminal ve kodlama ajanı iş akışlarını destekler. Bunlar gerçekten var olan, dokümante edilmiş yüzeylerdir; pazarlama vaadi değildir.
Thunderbit’i gerçekten farklı yapan şey: aynı platformun sana kodsuz bir tarayıcı eklentisi de sunmasıdır. Tek ekip, tek sağlayıcı — anlık iş kazımaları için eklenti, geliştirici pipeline’ları için API/MCP.
Hangi Araç AI İş Akışına Uyar?
- LangChain/LlamaIndex ile RAG pipeline: Bugün Firecrawl’ın daha olgun ve dokümante edilmiş entegrasyon yolu var.
- MCP üzerinden ajan çağrılı çıkarım (Claude Code, Cursor): Her iki araçta da MCP Server mevcut. Thunderbit’in MCP’si resmi ve belgeli; Firecrawl anahtarsız/OAuth yolları sunuyor.
- Tüm siteyi kapsayan korpus oluşturma: Firecrawl’ın recursive Crawl/Map yaklaşımı daha doğrudan. Thunderbit API de keşif + toplu işler ile benzer sonuçlar oluşturabilir, ama etkileşim modeli farklıdır.
- Tek platformda hem kodsuz hem API: Bu durumda tek seçenek Thunderbit’tir.
Açık konuşayım: Dünyan LangChain loader’ları ve RAG rehberleri ise, Firecrawl adını daha sık görürsün. Dünyan “satış ekibim Sheets’te veri istiyor, mühendislik ekibim MCP endpoint istiyor” ise Thunderbit iki ihtiyacı da ek yapıştırıcıya ihtiyaç duymadan karşılar.
Entegrasyonlar ve Otomasyon: Veriniz Nereye Gidiyor?
Thunderbit: Sheets, Airtable, Notion ve Daha Fazlasına Dışa Aktarma
Thunderbit eklentisi veriyi doğrudan Google Sheets, Airtable, Notion, Excel, CSV ve JSON’a aktarır. Bu, ürün içine gömülü doğal bir deneyimdir — aracı yazılım yok, kod yok, üçüncü taraf otomasyon zorunluluğu yok. İş kullanıcıları için en önemli özelliklerden biri budur.
Otomasyon kuranlar için Thunderbit API, n8n, Make veya Zapier üzerinden HTTP request düğümleriyle çağrılabilir. Tek tıklamalı bir entegrasyon değildir; ama HTTP çağrısı yapılandırmaya aşina herkes için gayet rahattır.
Firecrawl: API Yanıtları, Webhook’lar ve Otomasyon Düğümleri
Firecrawl veriyi API yanıtları, işler, SDK’lar, CLI, MCP ve webhook’lar üzerinden döndürür. Veriyi bir tabloya veya CRM’e taşımak için ya kod yazarsın ya da bir otomasyon platformu kullanırsın.
Firecrawl’ın n8n için resmi entegrasyon düğümleri vardır (OAuth ve API anahtarı yollarıyla), doğrulanmış bir Make entegrasyonu ve resmi bir Zapier uygulaması bulunuyor. Bunlar iş hedeflerine giden gerçek kodsuz yollardır — ancak başlangıç noktası hâlâ “bir otomasyon platformunda API tarzı bir işlem yapılandır” mantığıdır; tarayıcı eklentisinde “Export”a tıkla” değil.
Webhook desteği, özellikle asenkron Crawl işleri için kullanışlıdır: bir crawl başlatın, tamamlandığında bildirim alın, sonuçları aşağı akışta işleyin.
| Entegrasyon İhtiyacı | Thunderbit | Firecrawl |
|---|---|---|
| Doğrudan tabloya dışa aktarma | Yerleşik (Sheets, Excel, CSV) | Kod veya otomasyon düğümü ile |
| Airtable / Notion dışa aktarma | Yerleşik | Kod veya otomasyon düğümü ile |
| n8n / Make / Zapier | HTTP düğümü üzerinden API | Resmi düğümler mevcut |
| Webhook’lar | API webhook destekler | Yerleşik webhook desteği |
| LangChain / LlamaIndex | API + MCP | Dokümante edilmiş loader’lar |
Thunderbit ve Firecrawl: İş Akışına Uygun Aracı Seçin
Şimdi taraf seçen karar çerçevesine geldik.
Karar Matrisi
| Eğer sen… | Seçin | Neden |
|---|---|---|
| Bugün veriyi bir tabloya almak isteyen bir pazarlama/operasyon çalışanıysan | Thunderbit (eklenti) | Kod yok, ajan destekli çıkarım, Sheets/Excel/Airtable/Notion’a yerleşik dışa aktarma |
| Bir LLM veri pipeline’ı kuran geliştiriciysen | Firecrawl (API) | Markdown öncelikli, LangChain loader, recursive Crawl/Map, derin framework dokümantasyonu |
| Bir AI ajanı / Claude Code / Cursor kullanıcısıysan | İki MCP yüzeyini de karşılaştırın | Thunderbit’in resmi MCP Server’ı var; Firecrawl anahtarsız/OAuth MCP yolları sunuyor |
| n8n / Make otomasyon kurucusuysan | Entegrasyon düğümlerini karşılaştırın | Firecrawl’ın resmi n8n/Make düğümleri var; Thunderbit API HTTP düğümleriyle çalışır |
| Hem kodsuz hem API erişimi isteyen bir ekipseniz | Thunderbit | Tek platformda tarayıcı eklentisi, API, MCP ve CLI birlikte gelir |
| Alan adlarını özyinelemeli olarak taraman gerekiyorsa | Firecrawl | Birinci sınıf Crawl/Map uç noktaları; Thunderbit’in modeli keşif + toplu işler |
| Düşük hacimde bütçe odaklı bir kullanıcıysan | İkisi de olabilir (ikisi de ücretsiz katman sunuyor) | Firecrawl Free: 1.000 kredi; Thunderbit Free: sınırlı sayfa |
İkisini Birden Ne Zaman Kullanmalı?
Bazı ekipler gerçekten iki aracı birlikte kullanmaktan fayda sağlar. Thunderbit’i hızlı, anlık iş çıkarımları için — örneğin satış temsilcisinin lead çekmesi veya ürün yöneticisinin rakip fiyatlarını alması için — kullanın. Firecrawl’ı ise büyük ölçekli geliştirici pipeline’ları, RAG korpusu oluşturma ve site geneli taramalar için tercih edin. Araştırmamda iki aracı birlikte kullanan tek bir somut gerçek dünya örneği bulamadım; ancak mimari açıdan bu mantıklı: birincil iş akışlarında çok az örtüşme var.
Thunderbit ve Firecrawl: Hızlı Referans Karşılaştırma Tablosu
| Boyut | Thunderbit | Firecrawl |
|---|---|---|
| Hedef kullanıcı | İş kullanıcıları + geliştiriciler | Geliştiriciler + AI mühendisleri |
| Ana arayüz | Tarayıcı eklentisi (Chrome/Edge) | REST API / SDK’lar / CLI / Playground’lar |
| Kurulum | Eklentiyi kurun, anahtar gerekmez | API anahtarı veya Playground/anahtarsız deneme |
| Alan tanımı | One Click Extract (görsel UI) | JSON şeması / LLM prompt’u / Markdown |
| Özyinelemeli site tarama | Crawl/Map’e eşdeğer bir uç nokta yok; keşif + toplu iş kullanır | Birinci sınıf Crawl ve Map |
| Çıktı formatları | Tablo, Excel, CSV, JSON, Sheets, Airtable, Notion | Markdown, HTML, JSON, ekran görüntüleri, bağlantılar, medya, özet, sorgu |
| Fiyatlandırma modeli | Krediler (eklenti) + birimler (API) — ayrı sayaçlar | Uç nokta/seçenek çarpanlı krediler |
| Ücretsiz katman | 6 sayfa/ay (eklenti); 600 birim (API) | 1.000 kredi/ay |
| AI/LLM entegrasyonu | Distill Markdown, Extract JSON, MCP, CLI | Markdown öncelikli, LangChain/LlamaIndex loader’ları, MCP, Agent |
| MCP Server | Resmi @thunderbit/mcp-server | Mevcut (anahtarsız/OAuth yolları) |
| CLI | Resmi @thunderbit/thunderbit-cli | Resmi CLI |
| Zamanlama | Kaydedilmiş yapılandırmalardan tekrarlayan kazıyıcılar | Monitor uç noktası |
| Anti-bot | Yönetilen render/proxy (Browser + Cloud) | Basic + Enhanced proxy (+4 kredi/sayfa) |
| Açık kaynak | Hayır | Çekirdek AGPL-3.0; self-hosted bazı Cloud özelliklerini içermez |
| Yerleşik tablo dışa aktarma | Evet (Sheets, Excel, Airtable, Notion) | Hayır (kod veya otomasyon ile) |
SSS: Thunderbit vs Firecrawl
Teknik olmayan kullanıcılar için Thunderbit mi Firecrawl mı daha iyi?
Thunderbit’in tarayıcı eklentisi ve One Click Extract akışı, kod deneyimi olmayan kullanıcılar için tasarlanmıştır. Sayfayı açarsın, One Click Extract’e tıklarsın, ajan sayfayı analiz edip otomatik başlatır ve dışa aktarırsın — hepsi tarayıcı içinde. Firecrawl’ın ana arayüzü API’dir; ancak artık bariyeri düşüren Playground’lar ve otomasyon platformu entegrasyonları (n8n, Make, Zapier) da sunuyor. Gerçek anlamda kodsuz, tıkla-çalıştır bir deneyim için Thunderbit daha net seçimdir.
Firecrawl doğrudan Google Sheets veya Excel’e aktarım yapabilir mi?
Yerleşik olarak hayır. Firecrawl veriyi API yanıtlarıyla (JSON, Markdown vb.) döndürür. Bu veriyi Sheets veya Excel’e aktarmak için ya kod yazarsın ya da Firecrawl’ın resmi düğümleriyle n8n veya Zapier gibi bir otomasyon aracı kullanırsın. Thunderbit ise veriyi doğrudan ürün içinden Google Sheets, Excel, Airtable ve Notion’a aktarabilir.
Thunderbit’in geliştiriciler için API’si var mı?
Evet. Thunderbit, Distill (Markdown) ve Extract (yapılandırılmış JSON) uç noktaları, asenkron toplu işler, webhook’lar ve render kontrolleri içeren bir Open API sunuyor. Ayrıca AI ajan ana bilgisayarları için resmi bir MCP Server ve terminal iş akışları için bir CLI da var. API’nin fiyatlandırması, eklentiden ayrı bir sayaçla çalışır.
Tüm web sitelerini kazımak için hangi araç daha iyi?
Bu iş için Firecrawl daha uygundur. Crawl uç noktası, derinlik, yol ve alt alan kontrolleriyle bir alan adı genelinde sayfaları özyinelemeli olarak keşfeder ve kazır. Map uç noktası ise içeriği kazımadan URL keşfeder. Thunderbit sayfalama, alt sayfa zenginleştirme ve API tabanlı keşif + toplu işlem sunar; ancak tek çağrıda çalışan eşdeğer bir recursive Crawl uç noktası yoktur. “Bana bu alan adındaki tüm sayfaları ver” senaryosunda Firecrawl daha doğrudandır.
Thunderbit ve Firecrawl’ı birlikte kullanabilir miyim?
Evet; farklı ihtiyaçları olan ekipler için bu mantıklı olabilir. Thunderbit eklentisini hızlı ve anlık iş çıkarımları için kullanın — lead, fiyat, ilan → tablo. Firecrawl API’sini ise büyük ölçekli geliştirici pipeline’ları, RAG korpusu oluşturma ve özyinelemeli site taramaları için kullanın. İki aracın birincil iş akışlarında çok az örtüşme vardır; bu yüzden karışık kullanım senaryosunda rakipten çok tamamlayıcı olurlar.
Daha Fazla Okuma ve Kaynaklar
- Thunderbit: Başlarken — ana sayfa ve hızlı başlangıç rehberi
- Thunderbit Open API Dokümantasyonu — Distill, Extract, batch işlemleri, webhook’lar
- Thunderbit MCP Server — Claude, Cursor, Windsurf için ajan entegrasyonu
- Thunderbit CLI — terminal ve kodlama ajanı iş akışları
- Thunderbit YouTube Kanalı — video anlatımlar
- Firecrawl Dokümantasyonu — tam API referansı
- Firecrawl Fiyatlandırma — güncel planlar ve kredi detayları
- Web Kazıma Nedir — temel kavramlar
- En İyi AI Web Kazıyıcıları — daha geniş pazar karşılaştırması
- Kodsuz Web Kazıma — kodsuz yaklaşımlar
- AI Web Kazıma — AI’ın çıkarım iş akışlarını nasıl değiştirdiği
Daha Fazla Öğrenin
