Die 6 besten LLM-Schürfkübelwagen im Jahr 2026
Wir haben einen Benchmark durchgeführt, um zu vergleichen, wie führende LLM-Scraper-Anbieter wie Bright Data, Oxylabs und Apify mit Modellen wie ChatGPT, Gemini, Perplexity und Google AI Mode abschneiden.
Um verlässliche Ergebnisse zu gewährleisten, führten wir 1.000 Tests pro Anbieter durch, wobei jede Eingabeaufforderung zur Gewährleistung der Konsistenz 10 Mal wiederholt wurde. Der leistungsstärkste Anbieter wird im Folgenden aufgeführt.
Multi-Modell-Unterstützung durch verschiedene LLM-Scraper-Anbieter
LLM Web Scraping Benchmark-Ergebnisse
- Bright Data erwies sich als klarer Marktführer und belegte in allen getesteten Modi durchgehend den Platz im Quadranten „ Attraktivstes Produkt “. Es lieferte die umfangreichsten Metadaten (bis zu 25 Felder) und war der einzige Anbieter, der mit Gemini eine hohe Zuverlässigkeit gewährleisten konnte.
- Oxylabs und Apify wiesen zwar spezifische Stärken auf, zeigten aber keine universelle Konsistenz. Gleichzeitig erzielte Apify im ChatGPT-Modus hohe Erfolge , hatte jedoch Schwierigkeiten mit der Metadatentiefe. Beide Anbieter verfehlten die 90%-Erfolgsschwelle in spezifischen suchorientierten KI-Umgebungen.
Anbieter, die in bestimmten Diagrammen fehlten (z. B. Oxylabs im ChatGPT-Modus oder Apify im Google KI-Modus), wurden nicht berücksichtigt, da ihre Erfolgsquoten die für diesen Benchmark erforderliche Mindestzuverlässigkeitsschwelle von 90 % nicht erreichten.
Die 6 besten Anbieter für LLM-Web-Scraping
Bright Data zeigte die robusteste Leistung über alle getesteten Modelle hinweg und erreichte konstant eine Erfolgsquote von nahezu 100 %. Es übertraf die Konkurrenz hinsichtlich der Metadatenfülle deutlich und erfasste im ChatGPT-Modus bis zu 25 Felder.
Bemerkenswerterweise war Bright Data der einzige Anbieter, der die 90%-Erfolgsschwelle für das Gemini -Modell erfolgreich erreichte und sich damit als die vielseitigste Option für Multi-LLM-Prompt-basiertes Scraping etablierte.
Bright Data bietet eine Vielzahl vorgefertigter Vorlagen für KI-Plattformen.
- ChatGPT-Scraper: Sendet Eingabeaufforderungen an die ChatGPT-Oberfläche und sammelt Antworten .
- Perplexity Suche (nach Eingabeaufforderung): Sammelt Zitate und Quellenlisten von Perplexity, einer KI-gestützten Suchmaschine.
- Google Gemini und Claude (Sammeln per URL) : Der Scraping Browser von Bright Data automatisiert den Zugriff auf diese Plattformen, die über einen starken Anti-Bot-Schutz verfügen.
- KI-Trainingsdatensätze: Bright Data bietet fertige Datensätze mit KI-generierten Inhalten, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Modelle zu optimieren, ohne Daten extrahieren zu müssen.
Oxylabs zeigte eine hohe Zuverlässigkeit in den Modi Google AI und Perplexity und erzielte Erfolgsraten von über 94 % über eine Vielzahl verfügbarer Metadatenfelder hinweg. Es wurde jedoch von der Analyse des ChatGPT-Modus ausgeschlossen, da seine Leistung unter die erforderliche Erfolgsschwelle von 90 % fiel. Seine Stärke liegt in der Extraktion strukturierter Daten mithilfe suchzentrierter KI-Modelle.
Oxylabs bietet Web-Scraper für Perplexity, ChatGPT und Google AI Mode (SGE) . Mit dem ChatGPT-Scraper können Sie Anfragen an ChatGPT senden, Antworten und strukturierte Metadaten automatisch erfassen und für jede Anfrage das Herkunftsland auswählen. JavaScript-Rendering ist für ChatGPT immer aktiviert.
Der ChatGPT-Scraper unterstützt Eingabeaufforderungen mit bis zu 4.000 Zeichen. Bei längeren 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 den KI-Modus Google, mit besonderem Fokus auf die Extraktion der KI-generierten Suchergebnisse von Google. Der ChatGPT-Scraper enthält eine „Websuche“-Funktion, mit der Benutzer Browserdaten in Echtzeit direkt in der Benutzeroberfläche erfassen können.
Die API unterstützt mehrere Antwortformate in einer einzigen Anfrage, darunter rohes HTML, geparstes JSON, Markdown, XHR und PNG-Screenshots, und bietet Entwicklern damit mehr Flexibilität.
Decodo bietet wettbewerbsfähige Preise. Der Tarif „23K req“ ist für 29 US-Dollar pro Monat erhältlich, was etwa 1,25 US-Dollar pro 1.000 Anfragen entspricht. Neben der im Vergleich zu größeren Anbietern günstigen Preisgestaltung umfasst der Dienst Funktionen wie JavaScript-Rendering und standortbezogenes Targeting.
SerpApi bietet eine Google KI-Modus-API, mit der Nutzer Ergebnisse von der Google KI-Modus-Seite extrahieren und kontextbezogene Folgeabfragen durchführen können. Mithilfe des subsequent_request_token in jeder Antwort können Nutzer neue Anfragen initiieren und KI-Inhalte sowie das Layout auf Desktop-, Tablet- und Mobilgeräten vergleichen.
Der Anbieter bietet einen kostenlosen Plan zum Testen seines Scrapers an, der 250 Suchanfragen pro Monat beinhaltet.
Der LLM-Scraper von Apify erreichte im ChatGPT-Modus eine hohe Erfolgsquote (ca. 99%), erfasste jedoch im Vergleich zu anderen Scrapern eine begrenztere Anzahl an Metadatenfeldern (durchschnittlich 4).
Da die Erfolgsquote unter den Richtwert von 90 % fiel, wurde Apify aus den Leistungsdiagrammen für die Modi Google AI und Perplexity ausgeschlossen, was auf eine spezialisiertere Fokussierung auf standardmäßige ChatGPT-gesteuerte Aufgaben hindeutet.
Sie stellen ein Standard-JSON-Schema oder ein ähnliches Format wie Pydantic bereit. Der Actor sorgt dafür, dass LLM rohes HTML verarbeitet und den von Ihnen angegebenen Feldern zuordnet. Der LLM-Scraper von Apify bietet durch sein integriertes Proxy-System, das Dienste wie Bright Data und Oxylabs umfasst, einen technischen Vorteil gegenüber selbstgehosteten Bibliotheken.
Um die LLM-Kosten zu reduzieren, entfernt Apify unnötige Tags wie <script>, <style>, <svg> und <iframe> sowie Navigationselemente und versteckte Metadaten.
Die ChatGPT-API von ScrapingBee ermöglicht es Nutzern, KI-generierte Antworten zu erhalten, indem sie GPT-4 mit der Echtzeit-Websuche in einem einzigen API-Aufruf integriert. Schlägt eine Anfrage fehl, versucht der Dienst es automatisch bis zu 30 Sekunden lang erneut. Jede erfolgreiche Anfrage verbraucht 15 Credits.
Die API liefert strukturierte Daten im Markdown- oder JSON-Format und integriert Quellenangaben in results_markdown oder entsprechende HTML-Tags. Durch diese Integration können Nutzer gleichzeitig auf Webinhalte und Sprachmodellfunktionen zugreifen, wodurch separate Scraping- und KI-Tools überflüssig werden.
Methodik
Jeder Anbieter wurde mit 100 individuellen Aufgaben getestet, die jeweils 10 Mal ausgeführt wurden, was insgesamt 1.000 Tests pro Anbieter ergab. Alle Aufgaben waren offene technische Fragen aus dem Bereich KI und maschinelles Lernen, die Antworten in Absatzlänge erforderten.
Jedem Anbieter wurde ein zehnminütiges Timeout pro Anfrage zugewiesen. Falls eine Anfrage auf ein Ratenlimit stieß (HTTP 429), warteten wir zehn Minuten, bevor wir es erneut versuchten. Eine zweisekündige Pause zwischen den Anfragen half, Ratenlimits zu vermeiden und ein effizientes Benchmarking zu gewährleisten.
Validierung erfolgreich:
Jede Aufgabenstellung enthielt fünf Schlüsselwörter, die Kernkonzepte repräsentierten, die in relevanten Antworten erwartet wurden. Beispielsweise verwendete die Aufgabenstellung „Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen traditionellen RAG- und agentischen RAG-Systemen?“ die Schlüsselwörter: RAG, Unterschied, agentisch, Abruf und traditionell.
Diese Schlüsselwörter bildeten die Grundlage unserer Datenvalidierung. Wir prüften ihr Vorhandensein im Antworttext, um die Genauigkeit zu beurteilen. Fehlten die Schlüsselwörter, wurde die Antwort als fehlerhaft extrahiert markiert. Bei nicht leeren Zitaten überprüften wir, ob mindestens eine gültige URL mit korrekter HTTP- oder HTTPS-Formatierung vorhanden war. Antworten wurden als gültig eingestuft, 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.
Einreichung erfolgreich:
Wir haben den Prozentsatz der vom Web-Scraping-Anbieter akzeptierten API-Anfragen gemessen. Eine Anfrage galt als erfolgreich, wenn sie den HTTP-Statuscode 200 oder 201 zurückgab und eine gültige Job-ID oder eine sofortige Antwort enthielt. Diese Kennzahl spiegelte die Zuverlässigkeit der Infrastruktur des Anbieters vor Beginn des Web-Scrapings wider.
Ausführung erfolgreich:
Wir haben den Anteil der akzeptierten Anfragen gemessen, die den Scraping-Vorgang abgeschlossen und Daten zurückgegeben haben.
Wir haben diese drei Erfolgsraten entlang der gesamten Pipeline verfolgt, um Schwachstellen in jeder Phase zu identifizieren. Für die abschließende Analyse berichten wir über die Validierungserfolgsrate, da diese die End-to-End-Performance vom API-Aufruf bis hin zu semantisch relevanten, zitatgeprüften Inhalten misst. Auch wenn ein Anbieter eine 100%ige Erfolgsquote bei der Übermittlung und Ausführung erreichen kann, entscheidet der Validierungserfolg darüber, ob die extrahierten Daten in Produktionsanwendungen verwendbar sind.
Ausführungszeit:
Die Dauer bis zum Erhalt einer vollständigen Antwort. Bei asynchronen Anbietern wie Bright Data und Apify umfasste dies den Zeitraum vom Absenden des Auftrags bis zu dessen Abschluss. Bei synchronen Anbietern wie Oxylabs entsprach dies der gesamten Bearbeitungszeit der Anfrage.
Um eine hohe Datenqualität zu gewährleisten, wurden in den Vergleichsdiagrammen nur Anbieter mit einer Erfolgsquote von über 90 % berücksichtigt. Daher wurden Oxylabs (ChatGPT-Modus) und Apify (Google KI-Modus) ausgeschlossen, da ihre Leistung unter diesem Wert lag. Erwähnenswert ist außerdem, dass Bright Data in diesem Test als einziger Anbieter Gemini für das promptbasierte Scraping einsetzte.
Verfügbare Metadaten:
Wir zählten die Anzahl der strukturierten Datenfelder, die zusammen mit dem Rohdatentext zurückgegeben wurden, einschließlich Zitaten, Links, Antworttext, Ort, Modellversion und anderen.
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