Top 6 LLM-Scrapers: ChatGPT, Perplexity & Gemini
Wir haben getestet, wie die führenden LLM-Scraper-Anbieter, darunter Bright Data, Oxylabs und Apify, beim Extrahieren von Ausgaben von 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, um Konsistenz sicherzustellen. Der leistungsstärkste Anbieter wird im Folgenden beschrieben.
Multi-Modell-Unterstützung bei LLM-Scraper-Anbietern
Ergebnisse des LLM-Web-Scraping-Benchmarks
Anbieter, die in bestimmten Diagrammen fehlen (z. B. Oxylabs im ChatGPT-Modus oder Apify im Google KI Mode), wurden ausgelassen, weil ihre Erfolgsquoten den für diesen Benchmark erforderlichen Mindestzuverlässigkeitsschwellenwert von 90 % nicht erreichten.
Was zählt als LLM-Scraper?
Der Begriff wird auf zwei verschiedene Arten verwendet, für die unterschiedliche Tools erforderlich sind:
1. Scraping von LLM-Plattformen: direktes Extrahieren von Antworten, Zitaten und Metadaten aus ChatGPT, Perplexity, Gemini und Google KI Mode. Genau das deckt unser Benchmark ab.
2. LLM-gestütztes Scraping: Open-Source-Bibliotheken, die ein LLM verwenden, um strukturierte Daten von beliebigen Websites über natürlichsprachige Prompts anstelle von CSS-Selektoren zu extrahieren. Wenn Sie das suchen, lesen Sie unseren Leitfaden zu Open-Source-Web-Crawlern für LLM & KI.
Beste LLM-Web-Scraping-Anbieter
Bright Data zeigte die robusteste Leistung über alle getesteten Modelle hinweg und hielt eine Erfolgsquote von nahezu 100 % konstant. Bei der Metadatenvielfalt übertraf es die Wettbewerber deutlich und erfasste im ChatGPT-Modus bis zu 25 Felder.
Bright Data erreichte erfolgreich die 90 %-Erfolgsschwelle für das Modell Gemini und etablierte sich damit als die vielseitigste Option für promptbasiertes Multi-LLM-Scraping.
Bright Data bietet eine Vielzahl vorgefertigter Vorlagen für KI-Plattformen.
- ChatGPT-Scraper: Übermittelt 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 (Erfassung per URL): Bright Datas Scraping Browser automatisiert den Zugriff auf diese Plattformen, die über starke Anti-Bot-Schutzmechanismen verfügen.
- KI-Trainingsdatasets: Bright Data stellt vorgefertigte Datasets mit KI-generierten Inhalten bereit, mit denen Unternehmen ihre Modelle fine-tunen können, ohne Daten zu scrapen.
Oxylabs zeigte eine hohe Zuverlässigkeit in den Modi Google KI und Perplexity und erzielte Erfolgsquoten von über 94 % bei einer breiten Palette verfügbarer Metadatenfelder. Allerdings wurde es aus der Analyse des ChatGPT-Modus ausgeschlossen, da seine Leistung unter der verbindlichen Erfolgsschwelle von 90 % lag. Seine Stärke liegt in der strukturierten Datenextraktion über suchzentrierte KI-Modelle.
Oxylabs bietet Web-Scraper für Perplexity, ChatGPT und den Google KI Mode (SGE). Der ChatGPT-Scraper ermöglicht es, Prompts an ChatGPT zu senden, automatisch Antworten und strukturierte Metadaten zu erfassen 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. Bei längeren Eingaben teilen Sie Ihren Text in kleinere Abschnitte 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 Google KI Mode, mit besonderem Schwerpunkt auf der Extraktion der KI-generierten Suchantworten von Google. Der ChatGPT-Scraper verfügt über einen „Web Search“-Schalter, mit dem Nutzer 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 mehr Flexibilität bietet.
Decodo bietet wettbewerbsfähige Preise: Der Plan „23K req“ ist für $29 pro Monat erhältlich, was etwa $1.25 pro 1.000 Anfragen entspricht. Neben seiner Erschwinglichkeit im Vergleich zu größeren Anbietern umfasst der Dienst Funktionen wie JavaScript-Rendering und Geotargeting.
SerpApi bietet eine Google KI Mode API, mit der Nutzer Ergebnisse von der Seite des Google KI Mode extrahieren können und die kontextbezogene Folgefragen unterstützt. Mithilfe des subsequent_request_token in jeder Antwort können Nutzer neue Anfragen starten und KI-Inhalte und Layouts auf Desktop-, Tablet- und Mobilgeräten vergleichen.
Der Anbieter bietet einen kostenlos-Plan zum Testen seines Scrapers an, der 250 Suchanfragen pro Monat umfasst.
Apifys LLM-Scraper hielt im ChatGPT-Modus eine hohe Erfolgsquote (ca. 99 %), erfasste jedoch im Vergleich zu seinen Mitbewerbern eine begrenztere Auswahl an Metadatenfeldern (durchschnittlich 4).
Da die Erfolgsquoten unter den 90 %-Benchmark fielen, wurde Apify aus den Leistungsdiagrammen für den Google KI- und den Perplexity-Modus ausgeschlossen, was auf einen stärker spezialisierten 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. Apifys LLM-Scraper bietet durch sein integriertes Apify-Proxy-System einen technischen Vorteil gegenüber selbst gehosteten Bibliotheken; zu den Diensten gehören unter anderem Bright Data und Oxylabs.
Um die LLM-Kosten zu senken, entfernt Apify unnötige Tags wie <script>, <style>, <svg> und <iframe> sowie Navigationselemente und versteckte Metadaten.
ScrapingBees ChatGPT-API ermöglicht es Nutzern, KI-generierte Antworten zu erhalten, indem GPT-4 mit einer Echtzeit-Websuche in einem einzigen API-Aufruf kombiniert wird. Wenn eine Anfrage fehlschlägt, wiederholt der Dienst den Versuch automatisch bis zu 30 Sekunden lang. Jede erfolgreiche Anfrage verbraucht 15 Credits.
Die API liefert strukturierte Datenausgaben entweder im Markdown- oder im JSON-Format und bindet Quellenangaben in results_markdown oder bestimmte HTML-Tags ein. Diese Integration ermöglicht es Nutzern, gleichzeitig auf Webinhalte und Sprachmodellfunktionen zuzugreifen, sodass keine separaten Scraping- und KI-Tools mehr erforderlich sind.
So scrapen Sie jede LLM-Plattform
So scrapen Sie ChatGPT
ChatGPT-Scraper senden einen Prompt an die ChatGPT-Oberfläche und geben die Antwort plus strukturierte Metadaten (Zitate, Modellversion, Zeitstempel) zurück. In unserem Benchmark führte Bright Data bei der Metadatentiefe (~25 Felder bei ~98 % Erfolgsquote), und Apify war sehr zuverlässig (~99 %), lieferte jedoch weniger Felder (~4). Oxylabs fiel in diesem Modus unter die 90 %-Schwelle.
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 den Google KI Mode
Das Scraping des Google KI Mode (SGE) bedeutet, die KI-generierte Antwort zu extrahieren, die über den herkömmlichen Ergebnissen erscheint, idealerweise mit den zugehörigen kontextbezogenen Folgefragen. Bright Data (~100 % · 11 Felder) und Oxylabs (~98 % · 12 Felder) schnitten am besten ab; SerpApi stellt eine dedizierte Google KI Mode API mit einem subsequent_request_token für Folgefragen und einem Gerätevergleich (Desktop/Tablet/Mobil) bereit. Apify fiel unter die Schwelle.
So scrapen Sie Gemini
Gemini ist das schwierigste Ziel in diesem Benchmark: Bright Data überschritt die 90 %-Zuverlässigkeitsschwelle (~100 % · 14 Felder) und nutzte dazu seinen Scraping Browser, um die Anti-Bot-Schutzmechanismen von Gemini zu umgehen.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenLLM-Scraper-Benchmark-Methodik
Jeder Anbieter wurde mit 100 eindeutigen 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 Antworten in Absatzlänge erforderten.
Für jeden Anbieter wurde pro Prompt ein Zeitlimit von zehn Minuten festgelegt. Wenn eine Anfrage auf ein Rate-Limit (HTTP 429) stieß, 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 Selector-Keywords, die Kernkonzepte darstellten, die in relevanten Antworten erwartet wurden. Beispielsweise verwendete der Prompt „Was sind die wesentlichen Unterschiede zwischen traditionellen RAG- und agentischen RAG-Systemen?“ die Keywords: RAG, difference, agentic, retrieval und traditional.
Diese Keywords bildeten die Grundlage unserer Datenvalidierung. Wir prüften ihr Vorhandensein im Antworttext, um die Genauigkeit zu bewerten. Wenn keine Keywords auftauchten, wurde die Antwort als falsch 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 leerer Inhalte oder fehlender Zitate scheiterten; und als Fehler, wenn technische Probleme wie Parsing-Fehler auftraten.
Einreichungserfolg:
Wir haben den Prozentsatz der vom Scraping-Anbieter akzeptierten API-Anfragen gemessen. Eine Anfrage war erfolgreich, wenn sie einen HTTP-Statuscode 200 oder 201 zurückgab und eine gültige Job-Kennung oder eine sofortige Antwort enthielt. Diese Kennzahl spiegelte die Zuverlässigkeit der Anbieterinfrastruktur wider, bevor das Scraping begann.
Ausführungserfolg:
Wir haben den Anteil der angenommenen Anfragen gemessen, die den Scraping-Job abgeschlossen und Daten zurückgegeben haben.
Wir haben diese drei Erfolgsquoten entlang der gesamten Pipeline verfolgt, um Fehlerquellen in jeder Phase zu identifizieren. Für die abschließende Analyse berichten wir die Validierungserfolgsquote, da sie die End-to-End-Leistung vom API-Aufruf bis zu semantisch relevanten, zitatgeprüften Inhalten misst. Auch wenn ein Anbieter 100 % Einreichungs- und Ausführungserfolg erzielt, bestimmt der Validierungserfolg, ob die gescrapten Daten in Produktionsanwendungen nutzbar sind.
Ausführungszeit:
Die Zeitspanne, die erforderlich ist, um eine vollständige Antwort zu erhalten. Bei asynchronen Anbietern wie Bright Data und Apify umfasste dies den Abfragezeitraum von der Job-Übermittlung bis zur Fertigstellung. Bei synchronen Anbietern wie Oxylabs war es die insgesamt verstrichene Zeit für die Anfrage.
Um einen hohen Standard der Datenqualität zu gewährleisten, wurden Anbieter mit einer Erfolgsquote von über 90 % in den Vergleichsdiagrammen dargestellt. Infolgedessen wurden Oxylabs (ChatGPT-Modus) und Apify (Google KI Mode) ausgeschlossen, weil ihre Leistung unter diesen Benchmark fiel. Erwähnenswert ist außerdem, dass Bright Data in diesem Test der einzige Anbieter war, der Gemini für promptbasiertes Scraping einsetzte.
Verfügbare Metadaten:
Wir haben die Anzahl der strukturierten Datenfelder gezählt, die zusammen mit dem Rohtext zurückgegeben wurden, darunter Zitate, Links, Antworttext, Standort, Modellversion und andere.
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author = {Karatas, Gulbahar and Şipi, Nazlı},
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month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/llm-scrapers}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 29. Juni 2026}
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