前缀式网页读取
在任意 URL 前加 r.jina.ai 即可读取该网址并抓取其内容，无需自建爬虫，直接得到适合 LLM 使用的输入。
价格官网未公开具体价格，仅说明用 API Key 可获得更高速率限制。
平台API / Web
归类大模型与开发平台
收录2024-01-01
复核2024-01-01
编辑评分
4.3 / 5
★★★★☆
Jina Reader编辑总结
Jina Reader 是一个网页转 LLM 输入的接口工具，在任意 URL 前加上 r.jina.ai 即可读取并抓取该页内容，无需写爬虫。返回 JSON 格式，包含 URL、标题、内容与时间戳；另有 s.jina.ai 用于搜索并获取 SERP，还可把 mcp.jina.ai 作为 MCP 服务器接入 LLM。它提供引擎选择、内容格式、超时、Token 预算、CSS 选择器过滤、链接与图片摘要等参数。借助 API Key 可获得更高速率限制，OCR 模式按 40× 计费。
Jina Reader是什么？
Jina Reader 是 Jina AI 提供的网页读取接口，核心用法是在目标网址前拼接 r.jina.ai，服务端会抓取该页内容并转成对 LLM 友好的文本输入，省去自建爬虫与正文抽取的工作。
除读取外，它还提供搜索入口 s.jina.ai，用于联网搜索并返回 SERP；同时可把 mcp.jina.ai 添加为 MCP 服务器，让 LLM 直接调用这些 API。请求可通过多个参数调节：Browser Engine（X-Engine）决定抓取所用引擎，影响质量、速度、完整性与可访问性；Return-Format 控制返回细节程度，默认管线面向多数网站与 LLM 输入优化；Accept 设为 JSON 时，响应包含 URL、标题、内容与时间戳，搜索模式下返回五条结果列表。
不同角色的用法不同：普通用户或内容工作者直接用前缀方式快速取正文；开发者通过 API Key 提升速率限制，并用 X-Timeout、X-Token-Budget、X-Page、CSS 选择器（X-Target-Selector、X-Wait-For-Selector、X-Remove-Selector）、X-Retain-Images、X-Retain-Links、X-With-Links-Summary、X-With-Images-Summary、X-Set-Cookie、X-Proxy-Url 等参数精细控制抓取与输出；需要接入大模型的团队可用 MCP 方式把读取与搜索能力挂到 LLM 上。
Jina Reader核心功能
联网搜索获取 SERP
使用 s.jina.ai 可搜索网络并返回 SERP 结果，适合让模型先检索再基于结果回答，而不只是读取已知网址。
MCP 服务器接入
把 mcp.jina.ai 添加为 MCP 服务器，即可在 LLM 中使用这些 API，让模型直接调用读取与搜索能力，无需自行封装。
抓取引擎可切换
通过 X-Engine 选择抓取网页所用的浏览器引擎，不同引擎在内容质量、速度、完整性与可访问性上表现不同，可按页面类型取舍。
返回格式与 JSON
Return-Format 控制响应细节程度以避免过度过滤，默认管线面向多数网站与 LLM 输入优化；Accept 设为 JSON 时返回 URL、标题、内容与时间戳。
超时与 Token 预算
X-Timeout 设定等待页面加载的最长时间，慢页面调大、简单静态页调小；X-Token-Budget 限制本次请求使用的最大 token 数，超出即请求失败。
OCR 解析复杂文档
X-Respond-With 使用 jina-ocr-v1 把图片转成 Markdown，在结构和内容复杂的页面与文档上效果更好，代价是消耗 40× 的 token。
CSS 选择器精细过滤
X-Target-Selector 只提取匹配选择器的内容，X-Wait-For-Selector 等待元素出现再抽取，X-Remove-Selector 先移除导航、页脚等干扰元素。
链接图片与 Cookie
可加链接摘要与图片摘要小节，把图片转成 OpenAI 引用格式便于 GPT 使用，移除全部图片省 token；X-Set-Cookie 支持转发 Cookie，X-Proxy-Url 可走自有代理。
Jina Reader值不值得用？
把网页内容喂给大模型时，Jina Reader 是省事的选择：加个前缀就能拿到正文，还能用 CSS 选择器去掉导航广告、用链接与图片摘要帮模型理解页面结构。需要联网搜索时换用 s.jina.ai，要把能力挂进 LLM 就用 MCP。要注意的是 OCR 模式消耗 40× token，处理图片型文档前先确认预算；带 Cookie 的请求不会被缓存，重复抓取同一登录页会更慢。价格与各档速率未公布，若调用量大，需要先确认计费方式再决定是否依赖它做核心链路。
建议选它的情况
- 要把大量网页转成 LLM 输入，又不想自建爬虫与正文抽取
- 需要联网搜索并把 SERP 结果交给模型处理
- 希望用 CSS 选择器精确控制抓取范围、去掉页脚导航等噪音
- 要把网页读取能力接入 LLM 或 agent 工作流
不建议选它的情况
- 需要确认明确价格与速率上限后再决定，官网未公布具体计费信息
- 处理图片型复杂文档且对 token 成本敏感，OCR 模式按 40× 计费
- 需要稳定缓存登录后页面，带 Cookie 的请求不会被缓存
Jina Reader使用建议
入门先把路子走对
- 先用前缀试一次在目标网址前直接拼上 r.jina.ai 发起请求，先看返回的正文质量是否够用，再决定是否需要加参数调优。
- 填 API Key 提速在接口中填入 Jina API key 可访问更高的速率限制，速率限制的具体数值请参考官方表格，未填 Key 时更适合少量试用。
- 要 JSON 就设 Accept把 Accept 设为 JSON，响应会包含 URL、标题、内容与时间戳；搜索模式下返回五条结果，每条结构相同，便于程序直接解析。
进阶省时间也省钱
- 用选择器去噪音用 X-Target-Selector 只取正文容器，如 article、.main-content；再用 X-Remove-Selector 去掉 nav、footer、.sidebar、#ads，明显减少无用 token。
- 动态页面等元素内容靠脚本加载时，用 X-Wait-For-Selector 等待目标元素出现再抽取，避免抓到还没渲染完的空壳页面。
- 按需关闭图片图片对回答没有帮助时，用 X-Retain-Images 去掉全部图片以降低 token 消耗；反之可用图片摘要小节给模型一份页面视觉概览。
- 多页文档翻页读处理 PDF 等多页文档时，用 X-Page 指定要处理的页码，一次只取需要的页，避免整份文档占用过多 token。
Jina Reader适合谁用？
LLM 应用开发者
推荐需要把任意网页变成模型可读输入，用前缀或 API 即可接入，还能用 X-Engine 按页面类型在质量与速度间取舍。
做检索增强的团队
推荐可在读取之外用 s.jina.ai 联网搜索并拿 SERP，适合先检索再回答的流程，减少自己维护搜索链路的工作。
抓取有版式要求的分析者
有条件面对结构复杂的页面与文档，可切到 jina-ocr-v1 把图片转 Markdown，解析质量更高，但要接受 40× 的 token 消耗。
成本敏感的高频调用方
有条件价格与各档速率限制未公布，调用量大时难以先算清成本；OCR 模式按 40× 计费，大批量处理前需先确认计费方式。
需要登录态稳定缓存的场景
有条件可用 X-Set-Cookie 转发自定义 Cookie 访问需额外认证的页面，但带 Cookie 的请求不会被缓存，重复抓取同一页面会更慢。
Jina Reader优点和缺点
优点
- 在网址前加 r.jina.ai 即可读取并抓取内容，接入成本极低
- JSON 响应含 URL、标题、内容与时间戳，搜索模式返回五条结果
- 提供 s.jina.ai 搜索拿 SERP，读取与搜索能力可组合使用
- 支持 MCP 服务器方式，让 LLM 直接调用这些 API
- 可用 CSS 选择器只取正文、移除导航页脚，显著减少噪音
- 带 API Key 可获得更高速率限制，便于提升调用量
- X-Page 支持多页文档按页处理，避免一次读入整份 PDF
缺点
- OCR 模式按 40× 计费，复杂文档的 token 成本明显抬高
- 带 Cookie 的请求不会被缓存，重复抓取登录页更慢
- 超出 X-Token-Budget 的请求会直接失败，需自行估算额度
- 具体价格与速率限制数值未公布，成本不易事先核算
Jina Reader常见问题
怎么用最简单的方式把一个网页转成 LLM 能读的内容？＋
在目标网址前面拼上 r.jina.ai，请求该地址即可读取并抓取页面内容。返回默认面向多数网站与 LLM 输入做过优化，如果正文里混了导航或广告，再用 X-Target-Selector、X-Remove-Selector 这类选择器参数做取舍。
除了读取网页，它还能搜索吗？＋
可以。除了用 r.jina.ai 读取指定 URL，还能用 s.jina.ai 搜索网络并获取 SERP。搜索模式下 JSON 响应返回一个五条结果的列表，每条都包含 URL、标题、内容与时间戳这类结构，适合先检索再交给模型总结。
返回内容能不能按需控制详略和格式？＋
可以。Return-Format 控制响应细节程度以避免过度过滤，默认管线面向多数网站与 LLM 输入优化；Accept 设为 JSON 时，响应包含 URL、标题、内容与时间戳。还可用 X-With-Links-Summary 追加「Buttons & Links」小节，或用 X-With-Images-Summary 追加图片小节，帮助下游模型理解页面结构。
抓取会超时或者消耗太多 token 吗？＋
两个参数分别管这两件事。X-Timeout 设定等待页面加载的最长时间，慢页面调大、简单静态页调小；X-Token-Budget 限制本次请求使用的最大 token 数，一旦超出该限制请求就会失败，所以预算要给足。
图片很多的文档要怎么处理？＋
X-Respond-With 会使用 jina-ocr-v1 把图片转成 Markdown，在结构和内容复杂的页面与文档上效果更好，代价是消耗 40× 的 token。如果图片对结果没有帮助，可以直接用 X-Retain-Images 去掉全部图片以降低用量；也可以用 X-With-Generated-Alt 给缺少说明的图片补上描述，便于模型推理和总结。
怎么把它接进大模型里一起用？＋
把 mcp.jina.ai 添加为 MCP 服务器，即可在 LLM 中使用这些 API。这样模型可以直接调用网页读取与联网搜索能力，不需要自己再封装一层调用逻辑，适合把取网页这一步交给模型自主决定。
遇到需要登录才能看的页面怎么办？＋
可以用 X-Set-Cookie 转发自定义 Cookie 设置，接口服务端在访问该 URL 时会带上这些 Cookie，适用于需要额外认证的页面。需要注意带 Cookie 的请求不会被缓存，因此重复访问同一页面会比普通请求慢一些。
抓取用的引擎可以换吗？＋
可以，用 X-Engine 选择抓取网页内容所使用的浏览器引擎。不同引擎在内容质量、速度、完整性和可访问性上各有差别，因此要根据页面类型取舍，而不是默认一直用同一个引擎。对于需要经过特定网络才能访问的页面，还可以用 X-Proxy-Url 指定自有代理。
