幾週前，我們團隊有人丟給我一串 GitHub issue 討論串：一位開發者在週五晚上 11 點，還在除錯他第三次的 PlaywrightCrawler 重試邏輯。緊接著，另一個人回覆：「這種情況直接用 Thunderbit 就好。」原 PO 立刻反擊：「重點不是這個，我需要把它放進我的 pipeline。」其實，兩邊都說得對。這幾乎就是 Thunderbit 和 Crawlee 之爭的全部縮影。
我在 SaaS 和自動化工具之間來回打滾很多年了（也順便致敬一下我在 Automation Anywhere 的那些日子），所以很清楚「哪個爬蟲比較好」通常都不是正確問題。真正該問的是：到底是誰在做爬取？而他接下來需要什麼？我們來好好聊聊。
真正的問題不是「哪個工具比較好」，而是「誰在做爬取？」
每次大家在 Google 搜尋「Crawlee vs [任何工具]」時，最容易掉進的坑就是：他們期待的是一場功能對功能的正面對決，像是在比較兩台咖啡機。但 Crawlee 和 Thunderbit 根本不是在搶同一份工作。它們是為兩種完全不同的人、解決兩種完全不同的問題而設計的。
Crawlee 是 Apify 團隊打造的開源爬取函式庫，它預設你是一位熟悉 JavaScript、TypeScript 或 Python 的開發者。你要安裝它、撰寫 request handler、定義 selector，然後把程式部署出去。Thunderbit 則假設的是另一種人：你可能是業務、行銷或營運團隊的一員，現在就需要從網頁拿到結構化資料，而且完全不想碰終端機。
| 因素 | Crawlee | Thunderbit |
|---|---|---|
| 適合誰 | 打造自訂爬蟲的開發者 | 非技術使用者、營運／業務／行銷團隊 |
| 設定需求 | 安裝 Node.js 或 Python，撰寫爬蟲程式碼 | 安裝瀏覽器擴充功能，點選 One Click Extract |
| 需要寫程式嗎 | 需要（JS/TS 或 Python） | 不需要 |
| 最佳用途 | 生產環境 pipeline、自訂邏輯 | 單次或重複性的頁面結構化擷取 |
我先把這點放前面，是因為我覺得大多數比較文章都直接略過了這個分岔點；但其實它才是真正決定你該評估哪個工具的關鍵。如果你是需要精細控制重試、代理與瀏覽器池的開發者，再方便的一鍵工具也不會滿足你。反過來說，如果你不是開發者，Crawlee 再靈活也沒用——你根本不會去用它。
Thunderbit 是什麼？
Thunderbit 可以說是一種 agentic 網頁爬蟲——也就是由 AI 層來判斷頁面上有哪些資訊、哪些欄位應該被擷取，而不是你自己手動寫 selector。以 Thunderbit Chrome Extension 的核心流程來說：打開你要抓資料的頁面，點一下 One Click Extract，agent 就會讀取並分析頁面，找出有用欄位並準備執行。畫面上會出現 Run Now，你可以立刻啟動；但這是選配——如果你什麼都不做，系統也會自動開始擷取。
整個設定真的就這麼簡單。沒有 schema 建立，也沒有欄位對應的繁瑣流程：agent 會先分析頁面，然後自動執行擷取。
除了瀏覽器擴充功能，Thunderbit 也提供 Web App、可用於程式化存取的 Open API、讓 AI agent 工具調用的 MCP Server，以及適合終端機工作流程的 CLI。後面那一點比很多人想得更重要——我等一下還會回來談，因為這也是它不會變成純粹「無程式碼勝利」文章的原因。
在相容頁面上，Thunderbit 也能處理分頁並補抓子頁面；當你拿到資料後，也可以匯出到試算表或其他支援的目的地。我也要像平常談到「AI 讀頁面」時一樣提醒一下：它在相容、授權的頁面上表現很好，但這不代表網路上每個 JavaScript 框架或反機器人防線都會乖乖配合。
Crawlee 是什麼？
Crawlee 是一個開源函式庫——不是託管產品——用來以 JavaScript/TypeScript 或 Python 建立網頁爬蟲與抓取工具。它由 Apify 維護，這裡我想講得精確一點，因為很多人常常把兩者混在一起：Crawlee 是函式庫，而 Apify 是另一個獨立但相關的雲端平台，可以承載並執行基於 Crawlee 的專案。兩者是近親，不是同一個東西。
Crawlee 真正提供給你的是一套工具箱。它有基於 HTTP 的 crawler，適合輕量、不依賴大量 JS 的抓取；也有建立在 Playwright 和 Puppeteer 上的瀏覽器 crawler，可處理需要真實渲染的網站。它會管理 request queue，讓你不用自己追蹤哪些網址已經跑過。它會負責你擷取資料的儲存。它也內建 autoscaling 和 session pool，所以如果你要跨數千頁做爬取，不必從零重造 concurrency 邏輯。
不過，這一切都不是按一個按鈕就會完成的。你還是得寫程式——定義 request handler、建立 crawler 實例、告訴它到頁面後要做什麼。Crawlee 提供的是骨架；房子還是得你自己蓋。
核心差異：託管式擷取產品 vs 程式庫
到第一個結構化表格的時間
這裡的差距最明顯。用 Thunderbit 的話，從打開頁面到拿到可用資料表，若頁面相容，通常只要幾秒到幾分鐘：點一下、讓 agent 偵測並執行、完成。
換成 Crawlee，即使只是第一個簡單 crawler，也需要一段不短的設定時間。你要先安裝 Node.js 或 Python、加入 Crawlee 套件、寫好 request handler、用人工檢查頁面來找 selector，然後再執行並除錯出錯的地方。對第一次上手的人來說，如果你已經懂一些 JavaScript 或 Python，我會估大概要 30 到 60 分鐘才跑得出一次真正可用的擷取結果。
對瀏覽器／爬蟲邏輯的控制力
這裡就是 Crawlee 完勝，沒什麼好爭的。你可以完全掌控：用哪個瀏覽器引擎、session 怎麼管理、proxy 怎麼輪替、請求失敗時怎麼處理、連結要往多深爬、concurrency 要怎麼限流。如果你的爬取需要自訂邏輯——例如處理多步驟登入流程，或是某個網站的分頁方式很怪，讓標準模式失效——Crawlee 提供的 primitives 正好能讓你照自己要的方式建構。
Thunderbit 的 agentic 做法，則是用速度與易用性換掉了這種細緻控制。你不用自己寫邏輯；AI 會根據它在頁面上看到的內容去推斷。當它運作順利時，這很棒；但如果你需要強制某種非常特定、而且不太直覺的擷取模式，它就沒那麼合適。
部署與維護責任
使用 Crawlee，部署責任在你身上。也就是說，主機環境要你自己負責（自架伺服器、Apify 平台，或你選的任何其他地方），網站 HTML 結構變動導致 selector 壞掉，也要你自己處理；相依套件更新同樣得你顧。這確實是持續性的工作，但也代表你有真正的控制權。
Thunderbit 則運行在託管基礎架構上——瀏覽器擴充功能會在你的工作階段本地執行，排程任務則可在雲端跑，而擷取邏輯的更新則發生在 Thunderbit 這一端，不是你這邊。
實際情境
單次頁面擷取
假設你要在下午 2 點開會前，把競品的商品列表頁抓進試算表。Thunderbit 就是為這種情境而生：開頁面、點 One Click Extract、匯出。對真的只做一次的任務來說，Crawlee 太大材小用；你寫腳本花的時間，可能比省下的還多。
自訂 Playwright/Puppeteer 爬取
再假設你正在打造一個監控 pipeline，需要登入有驗證的後台、往下點三層，並從一個由 JS framework 動態渲染、而且 DOM 時序很不規則的網站擷取資料。這就是 Crawlee 的主場。PlaywrightCrawler 提供的瀏覽器自動化原語，正好能處理這類自訂導覽邏輯。
大規模佇列爬取，含重試與儲存
如果你要爬幾萬個網址，還需要自動重試、request queue 持久化，以及結構化資料輸出，那 Crawlee 內建的 request queue 和 dataset 抽象就是為這種規模設計的。這其實不是 Thunderbit 瀏覽器擴充功能的使用場景——它是偏向單頁，或相容子頁面的工具，不是用來管理大規模佇列的系統。
由 AI agent 呼叫擷取功能
這通常是大家在這類比較裡最容易搞錯的情境。打造 AI agent 工作流的開發者，常常會直接認為「AI agent 需要資料」就等於「要自己寫一套 Crawlee，包成工具」。這是一條可行路徑沒錯。但 Thunderbit 的 MCP Server 正是為了讓像 Claude、Cursor 以及其他相容的 host，能直接把 Thunderbit 的擷取能力當成工具來呼叫，而不需要任何人去寫自訂 crawler。這跟一鍵瀏覽器工作流是不同層次的操作，而且需要先做設定，不是「點一下就好」。但它也絕對不是從零開始打造 Crawlee 工具那種工作量。
動態網站、規模與可靠性
這裡我想特別小心一點，因為這正是行銷文案（包括我自己過去的文案）最容易誇大的地方。Crawlee 的瀏覽器 crawler 可以執行 JavaScript、等待動態內容出現，並像真實使用者一樣與頁面互動——對渲染很重的網站來說，這確實很有用。Thunderbit 的瀏覽器擴充功能同樣是在真實瀏覽器環境中運作，也能處理你目前打開的 JS 渲染頁面。
但兩種工具都不保證在任何地方都成功。Crawlee 讓開發者自己設定 proxy 輪替與 session pool——這是手動、可調校的控制，不是自動繞過。Thunderbit 則是在支援且授權的頁面上，採用託管式渲染與反機器人處理；同樣地，這也不是「任何網站都能成功」的保證。如果你在哪篇比較文裡看到對「全網 100% 打穿反機器人系統」的承諾，那篇文章就是在騙你，毫無疑問。
價格、授權與總成本
Crawlee 本身是免費且開源的——例如 Python 版本採用 Apache License 2.0。不過「免費」不代表「零成本」。你付出的包括：開發者撰寫與維護爬蟲的時間、主機成本（自家伺服器或 Apify 平台，而後者是與函式庫本身分開計費的產品），以及如果目標網站需要 IP 輪替來避免封鎖時的 proxy 服務費用。
Thunderbit 則採訂閱／方案制，並以點數計費——我建議你直接看 Thunderbit Pricing 頁面，因為價格會變動，我不想在這裡寫一個你讀到時可能已經過時的數字。
說到維護成本，老實講：Crawlee 的 crawler 一旦目標網站改版，就很容易壞掉，因為你的 selector 是針對某個特定 DOM 結構寫死的。這時就得有人發現失敗並修程式。Thunderbit 的 agentic 擷取會在每次執行時重新分析頁面，因此可以減少這類故障（但不是完全消除）——目標網站如果大幅改版，還是可能出問題，只是你不需要用同樣方式維護那些硬編碼 selector。
誰適合選 Thunderbit？
如果你不是開發者，但需要從網頁拿結構化資料——不管是名單、競品定價、市場研究，或其他用途——Thunderbit 就是為你這種情境打造的。若你是開發者，想把一個自助式擷取工具交給非技術團隊使用，或你希望透過 Open API 提供程式化存取，而不必從零打造完整爬蟲，Thunderbit 也很適合。
誰適合選 Crawlee？
如果你正在建立一個生產環境資料 pipeline，需要自訂導覽邏輯、對重試與 proxy 行為有精細控制，並且希望從頭到尾擁有原始碼，那 Crawlee 就是很好的基礎。若你的爬取規模真的很大——例如數萬頁，而且需要 request queue 管理——那它也會比瀏覽器擴充功能更合適，因為後者本來就不是為這種問題設計的。
團隊可以兩個都用嗎？
現實一點說，可以，而且我不覺得這是敷衍答案。在我合作過的許多公司裡，我都看過這種模式：工程團隊用 Crawlee 負責重複、規模大、結構化的爬取任務，資料直接餵進資料倉儲；而業務、行銷或營運團隊則使用 Thunderbit 的瀏覽器擴充功能或 Web App，處理那些臨時、現在就需要某一頁資料的任務，否則就會變成工程 backlog 裡的一張工單。雖然沒有官方整合把兩者串在一起——這點我不會憑空編造——但從架構上來看，它們確實解決了相鄰但不同的問題，所以不少團隊最後都同時採用兩者。
結論
如果你是開發者，正在打造需要存在於程式碼庫裡、能擴展到數千頁，或必須處理真正自訂導覽邏輯的東西，Crawlee 能給你足夠的控制力來完成這件事——代價就是你的時間與後續維護成本。如果你是其他任何一種人，只是想從網頁拿資料而不想寫程式，或者你是開發者，但想直接把擷取功能提供給 AI agent 使用，而不是從零打造爬蟲，Thunderbit 會是更快的路。抽象地說，兩者沒有誰比較「好」。它們是在為不同的人解決不同的問題，而真正要避免的，其實只是選錯工具而已。
FAQ
Crawlee 跟 Apify 是同一個東西嗎？
不是。Crawlee 是開源爬取函式庫，由 Apify 團隊維護。Apify 則是另一個獨立的雲端平台，可以承載並執行基於 Crawlee 的專案，也提供 proxy、排程等其他服務。兩者相關，但屬於不同產品，而且收費模式也不同。
Crawlee 是免費的嗎？
函式庫本身是免費且開源的（Python 版本採用 Apache License 2.0）。真正的成本來自開發時間、主機基礎架構，以及你需要的任何 proxy 服務，而不是授權費。
Thunderbit 支援給開發者用的 API 和 MCP 存取嗎？
可以。除了瀏覽器擴充功能之外，Thunderbit 還提供可程式化存取的 Open API，以及可讓相容 AI host 直接呼叫 Thunderbit 擷取工具的 MCP Server。
如果完全沒有程式背景，哪個工具比較容易上手？
毫無疑問是 Thunderbit。瀏覽器擴充功能的 One Click Extract 流程不需要寫程式、不需要手動寫 selector，也不需要先建立 schema。Crawlee 一開始就預設你會 JavaScript/TypeScript 或 Python。
哪個工具對重試與 proxy 這類爬蟲行為有更高控制度？
Crawlee，而且差距很大。它把 session pool、proxy 輪替、request queue 管理與重試邏輯都以可設定的原語提供給開發者。Thunderbit 則是在它那一端處理這些事，把手動控制換成更簡單、更快速的體驗。
