Top 6 LLM-Scraper: ChatGPT, Perplexity & Gemini
Wir haben einem Benchmark unterzogen, wie die führenden LLM-Scraper-Anbieter, darunter Bright Data, Oxylabs und Apify, bei der Extraktion von Ausgaben von LLM-Plattformen wie ChatGPT, Gemini, Perplexity und Google KI Mode abschneiden.
Um zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten, führten wir 1.000 Tests pro Anbieter durch und wiederholten jede Eingabeaufforderung 10 Mal, um Konsistenz zu gewährleisten. Der leistungsstärkste Anbieter wird im Folgenden detailliert beschrieben.
Multi-Modell-Unterstützung bei LLM-Scraper-Anbietern
LLM-Web-Scraping-Benchmark-Ergebnisse
Anbieter, die in bestimmten Diagrammen fehlen (z. B. Oxylabs im ChatGPT-Modus oder Apify im Google KI-Modus), wurden weggelassen, weil ihre Erfolgsraten die für diesen Benchmark erforderliche Mindestzuverlässigkeitsschwelle von 90% nicht erreichten.
Was zählt als LLM-Scraper?
Der Begriff wird auf zwei verschiedene Arten verwendet, und sie benötigen unterschiedliche Tools:
1. Scraping von LLM-Plattformen: Extrahieren von Antworten, Zitaten und Metadaten direkt aus ChatGPT, Perplexity, Gemini und Google KI Mode. Das ist es, was unser Benchmark abdeckt.
2. LLM-gestütztes Scraping: Open-Source-Bibliotheken, die ein LLM verwenden, um strukturierte Daten von beliebigen Websites über Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache statt über CSS-Selektoren zu extrahieren. Wenn Sie danach suchen, 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 durchweg eine Erfolgsquote von nahezu 100%. Bei der Metadatenvielfalt übertraf es die Konkurrenz deutlich 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 vorgefertigter 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 (Sammeln per URL): Bright Datas Scraping Browser automatisiert den Zugriff auf diese Plattformen, die über starke Anti-Bot-Schutzmaßnahmen verfügen.
- KI-Trainingsdatensätze: Bright Data bietet fertige Datensätze mit KI-generierten Inhalten, sodass Unternehmen ihre Modelle ohne Daten-Scraping feinabstimmen können.
Oxylabs zeigte starke Zuverlässigkeit in den Modi Google KI und Perplexity und erzielte Erfolgsraten von über 94% über eine breite Palette verfügbarer Metadatenfelder. Es wurde jedoch von der ChatGPT-Modus-Analyse ausgeschlossen, da seine Leistung unter die obligatorische Erfolgsschwelle von 90% fiel. Seine Stärke liegt in der strukturierten Datenextraktion durch suchorientierte 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. 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 Google KI Mode, 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 sammeln können.
Die API unterstützt mehrere Antwortformate in einer einzigen Anfrage, darunter Roh-HTML, geparstes JSON, Markdown, XHR und PNG-Screenshots, was Entwicklern eine größere Flexibilität bietet.
Decodo bietet wettbewerbsfähige Preise, wobei der Plan „23K req“ für $29 pro Monat erhältlich ist, was ungefähr $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, mit der Benutzer Ergebnisse aus der Google KI Mode-Seite extrahieren können und die kontextbezogene Folgefragen unterstützt. Durch die Verwendung des subsequent_request_token in jeder Antwort können Benutzer neue Anfragen initiieren und KI-Inhalte und -Layout auf Desktop-, Tablet- und Mobilgeräten vergleichen.
Der Anbieter bietet einen kostenlosen Plan zum Testen seines Scrapers, der 250 Suchanfragen pro Monat umfasst.
Apifys LLM-Scraper hielt eine hohe Erfolgsquote (ca. 99%) im ChatGPT-Modus, erfasste jedoch im Vergleich zu seinen Mitbewerbern eine begrenztere Anzahl an Metadatenfeldern (durchschnittlich 4).
Aufgrund von Erfolgsraten, die unter den Benchmark von 90% fielen, wurde Apify von 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. Apifys LLM-Scraper 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 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 Quellenzitate in results_markdown oder bestimmten HTML-Tags. Diese Integration ermöglicht es Benutzern, gleichzeitig auf Webinhalte und Sprachmodellfunktionen zuzugreifen, wodurch separate Scraping- und KI-Tools überflüssig werden.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenSo 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 sehr zuverlässig (~99%), lieferte jedoch 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 knapp 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 traditionellen Ergebnissen erscheint, idealerweise mit ihren kontextbezogenen Folgefragen. 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 Folgefragen und gerätebasiertem Vergleich (Desktop/Tablet/Mobil). 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 Geminis Anti-Bot-Schutzmaßnahmen zu umgehen.
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 im Bereich KI und maschinelles Lernen, die absatzlange Antworten erforderten.
Jedem Anbieter wurde ein Timeout von zehn Minuten pro Prompt zugewiesen. Wenn eine Anfrage auf eine Ratenbegrenzung stieß (HTTP 429), warteten wir zehn Minuten, bevor wir es erneut versuchten. Eine Pause von zwei Sekunden zwischen den Anfragen half, Ratenbegrenzungen zu vermeiden und sorgte für ein effizientes Benchmarking.
Validierungserfolg:
Jeder Prompt enthielt 5 Selektorschlüsselwörter, die Kernkonzepte repräsentierten, die in relevanten Antworten erwartet wurden. Zum Beispiel verwendete der Prompt „Was sind die Hauptunterschiede zwischen traditionellen RAG- und agentischen RAG-Systemen?“ die Schlüsselwörter: RAG, Unterschied, agentisch, Abruf und traditionell.
Diese Schlüsselwörter bildeten die Grundlage unserer Datenvalidierung. Wir überprüften 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 korrekter 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 scheiterten, und als Fehler, wenn sie auf technische Probleme wie Parsing-Fehler stießen.
Einreichungserfolg:
Wir haben den Prozentsatz der API-Anfragen gemessen, 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 haben den Anteil der akzeptierten Anfragen gemessen, die den Scraping-Job abgeschlossen und Daten zurückgegeben haben.
Wir verfolgten diese drei Erfolgsraten während der gesamten Pipeline, um Fehlerquellen in jeder Phase zu identifizieren. Für die endgültige Analyse berichten wir die Validierungserfolgsrate, da sie die End-to-End-Leistung vom API-Aufruf bis zu semantisch relevanten, zitiertechnisch verifizierten Inhalten misst. Während ein Anbieter 100% Einreichungs- und Ausführungserfolg erreichen kann, bestimmt der Validierungserfolg, ob die gescrapten Daten in Produktionsanwendungen verwendbar sind.
Ausführungszeit:
Die Dauer, die erforderlich ist, um eine vollständige Antwort zu erhalten. Bei asynchronen Anbietern wie Bright Data und Apify umfasste dies den Polling-Zeitraum von der Job-Einreichung bis zur Fertigstellung. Bei synchronen Anbietern wie Oxylabs war es die insgesamt verstrichene Zeit für die Anfrage.
Um einen hohen Standard an Datenqualität aufrechtzuerhalten, wurden Anbieter mit einer Erfolgsrate über 90% in den Vergleichsdiagrammen dargestellt. Infolgedessen wurden Oxylabs (ChatGPT-Modus) und Apify (Google KI-Modus) ausgeschlossen, weil ihre Leistung unter diesen Benchmark fiel. Es ist auch erwähnenswert, 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 neben 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,
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