Top 6 LLM-Scraper: ChatGPT, Perplexity & Gemini

Wir haben bewertet, 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 zur Konsistenz 10-mal wiederholt. Der leistungsstärkste Anbieter wird unten beschrieben.

Multi-Modell-Unterstützung bei LLM-Scraper-Anbietern

LLM-Web-Scraping-Benchmark-Ergebnisse

In bestimmten Diagrammen fehlende Anbieter (z. B. Oxylabs im ChatGPT-Modus oder Apify im Google KI-Modus) wurden weggelassen, weil ihre Erfolgsquoten die für diesen Benchmark erforderliche 90 %-Mindestzuverlässigkeitsschwelle nicht erreichten.

Was zählt als LLM-Scraper?

Der Begriff wird auf zwei verschiedene Arten verwendet, und dafür sind unterschiedliche Tools erforderlich:

1. Scraping von LLM-Plattformen: Extrahieren von Antworten, Zitaten und Metadaten direkt aus ChatGPT, Perplexity, Gemini und Google KI Mode. Genau das deckt unser Benchmark ab.

2. LLM-gestütztes Scraping: Open-Source-Bibliotheken, die einen LLM nutzen, um strukturierte Daten von beliebigen Websites über natürlichsprachliche Prompts statt CSS-Selektoren zu extrahieren. Wenn Sie genau das suchen, lesen Sie unseren Leitfaden zu Open-Source-Webcrawlern für LLM & KI.

Beste LLM-Web-Scraping-Anbieter

Bright Data erzielte die robusteste Leistung über alle getesteten Modelle hinweg und hielt konstant eine Erfolgsquote von nahezu 100 %. Bei der Metadatenvielfalt übertraf es die Konkurrenz deutlich und erfasste im ChatGPT-Modus bis zu 25 Felder.

Bright Data erfüllte erfolgreich die 90 %-Erfolgsschwelle für das Gemini-Modell 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): Erfasst Zitate und Quellenlisten von Perplexity, einer KI-gestützten Suchmaschine.
• Google Gemini und Claude (Erfassung per URL): Bright Data’s Scraping Browser 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 fine-tunen können, ohne Daten zu scrapen.

Oxylabs zeigte eine hohe Zuverlässigkeit in den Google-KI- und Perplexity-Modi und erzielte Erfolgsquoten von über 94 % über eine breite Palette verfügbarer Metadatenfelder hinweg. Es wurde jedoch aus der ChatGPT-Modus-Analyse ausgeschlossen, da seine Leistung unter die obligatorische 90 %-Erfolgsschwelle fiel. Seine Stärke liegt in der Extraktion strukturierter Daten durch suchzentrierte KI-Modelle.

Oxylabs bietet Web-Scraper für Perplexity, ChatGPT und den Google KI Mode (SGE) an. Der ChatGPT-Scraper ermöglicht es Ihnen, 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 auf und übermitteln 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 an, 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, Parsed JSON, Markdown, XHR und PNG-Screenshots, und bietet Entwicklern so mehr Flexibilität.

Decodo bietet wettbewerbsfähige Preise: Der Plan „23K req“ ist für $29 pro Monat erhältlich, was ca. $1,25 pro 1.000 Anfragen entspricht. Zusätzlich zu seiner Erschwinglichkeit im Vergleich zu größeren Anbietern umfasst der Dienst Funktionen wie JavaScript-Rendering und Geolokalisierungs-Targeting.

SerpApi bietet eine Google KI Mode API an, mit der Nutzer Ergebnisse aus der Google KI Mode-Seite extrahieren und kontextbezogene Folgefragen unterstützen können. 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 free-Plan zum Testen seines Scrapers an, inklusive 250 Suchanfragen pro Monat.

Apifys LLM-Scraper erzielte im ChatGPT-Modus eine hohe Erfolgsquote (ca. 99 %), erfasste jedoch im Vergleich zu seinen Mitbewerbern eine begrenztere Bandbreite an Metadatenfeldern (durchschnittlich 4).

Aufgrund von Erfolgsquoten unterhalb des 90 %-Benchmarks wurde Apify aus den Leistungsdiagrammen für die Google-KI- und Perplexity-Modi ausgeschlossen, was auf einen stärker spezialisierten Fokus auf standardmäßige, ChatGPT-gesteuerte Aufgaben hindeutet.

Sie stellen ein Standard-JSON-Schema oder ein ähnliches Format wie Pydantic bereit. Der Actor stellt sicher, dass der LLM rohes HTML verarbeitet und es auf Ihre angegebenen Felder abbildet. Der LLM-Scraper von Apify bietet durch sein integriertes Apify-Proxy-System, das Dienste wie Bright Data und Oxylabs umfasst, einen technischen Vorteil gegenüber selbst gehosteten Bibliotheken.

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 der Echtzeit-Websuche in einem einzigen API-Aufruf integriert wird. Wenn eine Anfrage fehlschlägt, versucht der Dienst es automatisch bis zu 30 Sekunden lang erneut. Jede erfolgreiche Anfrage verbraucht 15 Credits.

Die API liefert strukturierte Datenausgaben entweder im Markdown- oder JSON-Format und integriert Quellenangaben in results_markdown oder dafür vorgesehene HTML-Tags. Diese Integration ermöglicht es Nutzern, gleichzeitig auf Webinhalte und Sprachmodellfunktionen zuzugreifen, sodass keine separaten Scraping- und KI-Tools mehr nötig sind.

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 (ca. 25 Felder bei ca. 98 % Erfolgsquote), und Apify war sehr zuverlässig (ca. 99 %), lieferte aber weniger Felder (ca. 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 Zitaten und Quellenliste. In unserem Benchmark landeten Bright Data (ca. 100 % · 18 Felder) und Oxylabs (ca. 94 % · 13 Felder) im attraktivsten Quadranten; Decodo folgte dicht dahinter (ca. 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 des Google KI Mode (SGE) bedeutet, die KI-generierte Antwort zu extrahieren, die oberhalb der herkömmlichen Ergebnisse erscheint, idealerweise zusammen mit ihren kontextbezogenen Folgefragen. Bright Data (ca. 100 % · 11 Felder) und Oxylabs (ca. 98 % · 12 Felder) schnitten am besten ab; SerpApi stellt eine dedizierte Google KI Mode API mit subsequent_request_token für Folgefragen und den Vergleich auf Geräteebene (Desktop/Tablet/Mobilgerät) bereit. Apify fiel unter die Schwelle.

So scrapen Sie Gemini

Gemini ist das schwierigste Ziel in diesem Benchmark: Bright Data überwand die 90 %-Zuverlässigkeitsschwelle (ca. 100 % · 14 Felder) und nutzte seinen Scraping Browser, um die Anti-Bot-Schutzmechanismen von Gemini zu handhaben.

Verpassen Sie nicht unsere Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse. Die Schaltfläche öffnet Google; die Auswahl von AIMultiple bestätigt, dass Sie AIMultiple häufiger in den Google-Suchergebnissen sehen möchten.

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LLM-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.

Jeder Anbieter erhielt pro Prompt ein Timeout von zehn Minuten. 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 Selektorschlüsselwörter, die Kernkonzepte repräsentierten, die in relevanten Antworten erwartet wurden. Beispielsweise verwendete der Prompt „Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen traditionellen RAG- und agentischen RAG-Systemen?“ die Schlüsselwörter: RAG, difference, agentic, retrieval und traditional.

Diese Schlüsselwörter bildeten die Grundlage unserer Datenvalidierung. Wir prüften, ob sie im Antworttext vorhanden waren, um die Genauigkeit zu bewerten. Wenn keine Schlüsselwörter auftauchten, 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 leerer Inhalte oder fehlender Zitate durchfielen, und als Fehler, wenn technische Probleme wie Parsing-Fehler auftraten.

Übermittlungserfolg:

Wir haben den Prozentsatz der vom Scraping-Anbieter akzeptierten API-Anfragen gemessen. Eine Anfrage war erfolgreich, wenn sie den HTTP-Statuscode 200 oder 201 zurückgab und eine gültige Job-ID oder eine unmittelbare Antwort enthielt. Diese Kennzahl spiegelte die Zuverlässigkeit der Anbieterinfrastruktur wider, bevor das Scraping begann.

Ausführungserfolg:

Wir haben den Anteil der akzeptierten Anfragen gemessen, die den Scraping-Job abgeschlossen und Daten zurückgegeben haben.

Wir haben diese drei Erfolgsquoten über die gesamte Pipeline hinweg verfolgt, um Fehlerquellen in jeder Phase zu identifizieren. Für die abschließende Analyse berichten wir die Validierungserfolgsquote, da sie die Ende-zu-Ende-Leistung vom API-Aufruf bis zu semantisch relevanten, zitatgeprüften Inhalten misst. Auch wenn ein Anbieter bei Submission und Ausführung 100 % erreicht, entscheidet der Validierungserfolg darüber, ob die extrahierten Daten in Produktionsanwendungen nutzbar sind.

Ausführungszeit:

Die Dauer, die für den Erhalt einer vollständigen Antwort erforderlich ist. Bei asynchronen Anbietern wie Bright Data und Apify umfasste dies den Polling-Zeitraum von der Job-Übermittlung bis zum Abschluss. Bei synchronen Anbietern wie Oxylabs war es die insgesamt verstrichene Zeit für die Anfrage.

Um eine hohe Datenqualität zu gewährleisten, wurden Anbieter mit einer Erfolgsquote von über 90 % in den Vergleichsdiagrammen dargestellt. Infolgedessen wurden Oxylabs (ChatGPT-Modus) und Apify (Google KI-Modus) ausgeschlossen, weil ihre Leistung unter diesen Benchmark fiel. Erwähnenswert ist auch, dass Bright Data in diesem Test der einzige Anbieter war, der Gemini für promptbasiertes Scraping einsetzte.

Verfügbare Metadaten:

Wir zählten die Anzahl der strukturierten Datenfelder, die zusammen mit dem Rohtext zurückgegeben wurden, darunter Zitate, Links, Antworttext, Standort, Modellversion und weitere.

Zitieren Sie diesen Benchmark

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{karatas2026,
  author = {Karatas, Gulbahar and Şipi, Nazlı},
  title  = {{Top 6 LLM-Scraper: ChatGPT, Perplexity & Gemini}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llm-scrapers}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 29. Juni 2026}
}

Änderungsprotokoll

2 Aktualisierungen

1. 202616. Feb

   Die Anzahl der LLM-Web-Scraping-Anbieter wurde reduziert.

2. 12. Jan

   Decodo zur Liste der LLM-Scraper hinzugefügt.

Gulbahar Karatas

Branchenanalystin

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Gülbahar ist eine AIMultiple-Branchenanalystin, die sich auf Webdatenerfassung, Anwendungen von Webdaten und Anwendungssicherheit konzentriert.

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Technisch geprüft von

Nazlı Şipi

KI-Forscherin

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Nazlı ist Datenanalystin bei AIMultiple. Sie hat bereits Erfahrung in der Datenanalyse in verschiedenen Branchen, wo sie daran arbeitete, komplexe Datasets in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln.

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