Top 6 LLM-Scraper: ChatGPT, Perplexity & Gemini
Wir haben getestet, wie die führenden LLM-Scraper-Anbieter, darunter Bright Data, Oxylabs und Apify, bei der Extraktion von Ergebnissen aus LLM-Plattformen wie ChatGPT, Gemini, Perplexity und Google KI Mode abschneiden.
Um zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten, haben wir 1.000 Tests pro Anbieter durchgeführt und jeden Prompt 10 Mal wiederholt. Der leistungsstärkste Anbieter wird unten detailliert beschrieben.
Multi-Modell-Unterstützung über LLM-Scraper-Anbieter hinweg
LLM-Web-Scraping-Benchmark-Ergebnisse
Anbieter, die in bestimmten Diagrammen fehlen (z. B. Oxylabs im ChatGPT-Modus oder Apify im Google-KI-Modus), wurden ausgeschlossen, weil ihre Erfolgsquoten die für diesen Benchmark erforderliche Mindestzuverlässigkeitsschwelle von 90 % nicht erreichten.
Was zählt als LLM-Scraper?
Der Begriff wird auf zwei verschiedene Arten verwendet, die unterschiedliche Werkzeuge erfordern:
1. Scraping von LLM-Plattformen: Extrahieren von Antworten, Zitaten und Metadaten direkt aus ChatGPT, Perplexity, Gemini und Google KI Mode. Dies ist der Gegenstand unseres Benchmarks.
2. LLM-gestütztes Scraping: Open-Source-Bibliotheken, die ein LLM verwenden, um strukturierte Daten von beliebigen Websites über natürlichsprachliche Prompts anstelle von CSS-Selektoren zu extrahieren. Wenn Sie daran interessiert sind, lesen Sie unseren Leitfaden zu Open-Source-Webcrawlern für LLM & KI.
Beste LLM-Web-Scraping-Anbieter
Bright Data zeigte die robusteste Leistung über alle getesteten Modelle hinweg und hielt konstant eine Erfolgsquote von nahezu 100 %. Der Anbieter übertraf die Konkurrenz deutlich in puncto Metadatenreichtum und erfasste im ChatGPT-Modus bis zu 25 Felder.
Bright Data war der einzige Anbieter, der die Erfolgsschwelle von 90 % für das Gemini-Modell erfolgreich erreichte, und etablierte sich damit als die vielseitigste Option für Multi-LLM-Prompt-basiertes Scraping.
Bright Data bietet eine Vielzahl von vorgefertigten Vorlagen für KI-Plattformen.
- ChatGPT-Scraper: Sendet Prompts an die ChatGPT-Oberfläche und sammelt Antworten.
- Perplexity-Suche (per Prompt): Sammelt Zitate und Quellenlisten von Perplexity, einer KI-gestützten Suchmaschine.
- Google Gemini und Claude (Sammlung per URL): Der Scraping-Browser von Bright Data automatisiert den Zugriff auf diese Plattformen, die über starke Anti-Bot-Schutzmechanismen verfügen.
- KI-Trainingsdatensätze: Bright Data bietet fertige Datensätze mit KI-generierten Inhalten an, mit denen Unternehmen ihre Modelle feinabstimmen können, ohne Daten scrapen zu müssen.
Oxylabs zeigte eine starke Zuverlässigkeit in den Modi Google KI und Perplexity mit Erfolgsquoten von über 94 % über eine breite Palette verfügbarer Metadatenfelder. Der Anbieter wurde jedoch aus der ChatGPT-Modus-Analyse ausgeschlossen, da seine Leistung unter die obligatorische Erfolgsschwelle von 90 % fiel. Seine Stärke liegt in der strukturierten Datenextraktion durch suchzentrierte KI-Modelle.
Oxylabs bietet Web-Scraper für Perplexity, ChatGPT und Google KI Mode (SGE). Der ChatGPT-Scraper ermöglicht es Ihnen, Prompts an ChatGPT zu senden, automatisch Antworten und strukturierte Metadaten zu sammeln und das Herkunftsland für jeden Prompt auszuwählen. JavaScript-Rendering ist für ChatGPT immer aktiviert.
Der ChatGPT-Scraper unterstützt Prompts mit bis zu 4.000 Zeichen. Für längere Eingaben teilen Sie Ihren Text in kleinere Abschnitte auf und senden Sie diese als separate Anfragen. Der Perplexity-Scraper verwendet standardmäßig JavaScript-Rendering für alle Anfragen. Batch-Anfragen werden weder für Perplexity noch für ChatGPT unterstützt.
Decodo bietet Scraper für ChatGPT, Perplexity und Google KI Mode an, mit besonderem Schwerpunkt auf der Extraktion der KI-generierten Suchantworten von Google. Der ChatGPT-Scraper enthält einen „Websuche“-Schalter, mit dem Benutzer Echtzeit-Browsing-Daten direkt in der Oberfläche erfassen können.
Die API unterstützt mehrere Antwortformate in einer einzigen Anfrage, darunter Raw HTML, geparstes JSON, Markdown, XHR und PNG-Screenshots, was Entwicklern größere Flexibilität bietet.
Decodo bietet wettbewerbsfähige Preise: Der Tarif „23K req“ ist für $29 pro Monat erhältlich, was etwa $1,25 pro 1.000 Anfragen entspricht. Neben der Erschwinglichkeit im Vergleich zu größeren Anbietern umfasst der Service Funktionen wie JavaScript-Rendering und Geolokalisierungs-Targeting.
SerpApi bietet eine Google-KI-Mode-API an, mit der Benutzer Ergebnisse von der Google-KI-Mode-Seite extrahieren können und die kontextbezogene Folgeanfragen unterstützt. Durch die Verwendung des subsequent_request_token in jeder Antwort können Benutzer neue Anfragen initiieren und KI-Inhalte und -Layouts auf Desktop-, Tablet- und Mobilgeräten vergleichen.
Der Anbieter bietet einen kostenlosen Tarif zum Testen seines Scrapers an, der 250 Suchanfragen pro Monat umfasst.
Der LLM-Scraper von Apify hielt eine hohe Erfolgsquote (ca. 99 %) im ChatGPT-Modus, erfasste jedoch im Vergleich zu seinen Mitbewerbern eine begrenztere Anzahl von Metadatenfeldern (durchschnittlich 4).
Aufgrund von Erfolgsquoten unterhalb des Benchmarks von 90 % wurde Apify aus den Leistungsdiagrammen für die Modi Google KI und Perplexity ausgeschlossen, was auf einen spezialisierteren Fokus auf standardmäßige ChatGPT-gesteuerte Aufgaben hindeutet.
Sie stellen ein standardmäßiges JSON-Schema oder ein ähnliches Format wie Pydantic bereit. Der Actor stellt sicher, dass das LLM rohes HTML verarbeitet und es Ihren angegebenen Feldern zuordnet. Der LLM-Scraper von Apify bietet einen technischen Vorteil gegenüber selbst gehosteten Bibliotheken durch sein integriertes Apify-Proxy-System, das Dienste wie Bright Data und Oxylabs umfasst.
Um die LLM-Kosten zu senken, entfernt Apify unnötige Tags wie <script>, <style>, <svg> und <iframe> sowie Navigationselemente und versteckte Metadaten.
Die ChatGPT-API von ScrapingBee ermöglicht es Benutzern, KI-generierte Antworten zu erhalten, indem GPT-4 mit der Echtzeit-Websuche in einem einzigen API-Aufruf integriert wird. Wenn eine Anfrage fehlschlägt, wiederholt der Dienst den Versuch automatisch für bis zu 30 Sekunden. Jede erfolgreiche Anfrage verbraucht 15 Credits.
Die API liefert strukturierte Datenausgaben entweder im Markdown- oder JSON-Format und integriert Quellenangaben in results_markdown oder bestimmten HTML-Tags. Diese Integration ermöglicht es Benutzern, gleichzeitig auf Webinhalte und Sprachmodell-Funktionen zuzugreifen, ohne separate Scraping- und KI-Tools zu benötigen.
So scrapen Sie jede LLM-Plattform
So scrapen Sie ChatGPT
ChatGPT-Scraper senden einen Prompt an die ChatGPT-Oberfläche und geben die Antwort sowie strukturierte Metadaten (Zitate, Modellversion, Zeitstempel) zurück. In unserem Benchmark führte Bright Data bei der Metadatentiefe (~25 Felder bei ~98 % Erfolg), und Apify war hochzuverlässig (~99 %), lieferte aber weniger Felder (~4). Oxylabs fiel in diesem Modus unter die Schwelle von 90 %.
JavaScript-Rendering ist erforderlich; Oxylabs begrenzt Prompts auf 4.000 Zeichen und unterstützt keine Batch-Anfragen.
So scrapen Sie Perplexity
Perplexity-Scraper erfassen den Antworttext zusammen mit den Zitaten und der Quellenliste. In unserem Benchmark landeten Bright Data (~100 % · 18 Felder) und Oxylabs (~94 % · 13 Felder) im attraktivsten Quadranten; Decodo folgte dicht dahinter (~95 % · 9 Felder). Apify fiel hier unter die Schwelle.
JavaScript-Rendering ist standardmäßig aktiviert; Batch-Anfragen werden nicht unterstützt.
So scrapen Sie Google KI Mode
Das Scraping von Google KI Mode (SGE) bedeutet, die KI-generierte Antwort zu extrahieren, die über den herkömmlichen Ergebnissen erscheint, idealerweise mit ihren kontextbezogenen Folgeanfragen. Bright Data (~100 % · 11 Felder) und Oxylabs (~98 % · 12 Felder) schnitten am besten ab; SerpApi bietet eine dedizierte Google-KI-Mode-API mit einem subsequent_request_token für Folgeanfragen und geräteübergreifendem Vergleich (Desktop/Tablet/Mobilgerät). Apify fiel unter die Schwelle.
So scrapen Sie Gemini
Gemini ist das schwierigste Ziel in diesem Benchmark: Nur Bright Data erreichte die Zuverlässigkeitsschwelle von 90 % (~100 % · 14 Felder) und nutzte seinen Scraping-Browser, um die Anti-Bot-Schutzmechanismen von Gemini zu bewältigen.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenLLM-Scraper-Benchmark-Methodik
Jeder Anbieter wurde mit 100 einzigartigen Prompts getestet, die jeweils 10 Mal ausgeführt wurden, was insgesamt 1.000 Tests pro Anbieter ergab. Alle Prompts waren offene technische Fragen aus dem Bereich KI und maschinelles Lernen, die absatzlange Antworten erforderten.
Jedem Anbieter wurde ein Timeout von zehn Minuten pro Prompt zugewiesen. Wenn eine Anfrage auf ein Rate-Limit stieß (HTTP 429), warteten wir zehn Minuten, bevor wir es erneut versuchten. Eine Pause von zwei Sekunden zwischen den Anfragen half, Rate-Limits zu vermeiden und ein effizientes Benchmarking zu gewährleisten.
Validierungserfolg:
Jeder Prompt enthielt 5 Auswahlschlüsselwörter, die Kernkonzepte darstellten, die in relevanten Antworten erwartet wurden. Zum Beispiel verwendete der Prompt „What are the key differences between traditional RAG and agentic RAG systems?“ die Schlüsselwörter: RAG, difference, agentic, retrieval und traditional.
Diese Schlüsselwörter bildeten die Grundlage unserer Datenvalidierung. Wir prüften ihr Vorhandensein im Antworttext, um die Genauigkeit zu bewerten. Wenn keine Schlüsselwörter erschienen, wurde die Antwort als falsch extrahiert markiert. Bei nicht leeren Zitaten überprüften wir, ob mindestens eine gültige URL mit ordnungsgemäßer HTTP- oder HTTPS-Formatierung vorhanden war. Antworten wurden als gültig klassifiziert, wenn sie alle Prüfungen bestanden, als Warnungen, wenn sie aufgrund von leerem Inhalt oder fehlenden Zitaten fehlschlugen, und als Fehler, wenn technische Probleme wie Parsing-Fehler auftraten.
Einreichungserfolg:
Wir maßen den Prozentsatz der API-Anfragen, die vom Scraping-Anbieter akzeptiert wurden. Eine Anfrage war erfolgreich, wenn sie einen HTTP-Statuscode 200 oder 201 zurückgab und eine gültige Job-Kennung oder sofortige Antwort enthielt. Diese Metrik spiegelte die Zuverlässigkeit der Anbieterinfrastruktur wider, bevor das Scraping begann.
Ausführungserfolg:
Wir maßen den Anteil der akzeptierten Anfragen, die den Scraping-Auftrag abschlossen und Daten zurückgaben.
Wir verfolgten diese drei Erfolgsquoten entlang der gesamten Pipeline, um Fehlerquellen in jeder Phase zu identifizieren. Für die endgültige Analyse berichten wir die Validierungserfolgsquote, da sie die End-to-End-Leistung vom API-Aufruf bis zu semantisch relevanten, durch Zitate verifizierten Inhalten misst. Während ein Anbieter 100 % Einreichungs- und Ausführungserfolg erreichen kann, bestimmt der Validierungserfolg, ob die gescrapten Daten in Produktionsanwendungen nutzbar sind.
Ausführungszeit:
Die Dauer, die benötigt wird, um eine vollständige Antwort zu erhalten. Für asynchrone Anbieter wie Bright Data und Apify umfasste dies den Polling-Zeitraum von der Auftragseinreichung bis zur Fertigstellung. Für synchrone Anbieter wie Oxylabs war es die insgesamt verstrichene Zeit für die Anfrage.
Um einen hohen Standard der Datenqualität aufrechtzuerhalten, wurden Anbieter mit einer Erfolgsquote über 90 % in den Vergleichsdiagrammen dargestellt. Infolgedessen wurden Oxylabs (ChatGPT-Modus) und Apify (Google KI Mode) ausgeschlossen, da ihre Leistung unter diesen Benchmark fiel. Erwähnenswert ist auch, dass Bright Data der einzige Anbieter war, der Gemini für Prompt-basiertes Scraping in diesem Test einsetzte.
Verfügbare Metadaten:
Wir zählten die Anzahl der strukturierten Datenfelder, die zusammen mit dem Rohtext zurückgegeben wurden, einschließlich Zitate, Links, Antworttext, Standort, Modellversion und anderer.
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author = {Karatas, Gulbahar and Şipi, Nazlı},
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