Los 6 mejores LLM Scrapers: ChatGPT, Perplexity y Gemini
Evaluamos el rendimiento de los principales proveedores de scrapers de LLM, incluidos Bright Data, Oxylabs y Apify, al extraer resultados de plataformas de LLM como ChatGPT, Gemini, Perplexity y Google IA Mode.
Para garantizar resultados fiables, ejecutamos 1,000 pruebas por proveedor, repitiendo cada prompt 10 veces para asegurar la consistencia. A continuación se detalla el proveedor con mejor rendimiento.
Soporte multimodelo entre los proveedores de scrapers de LLM
Resultados del benchmark de web scraping de LLM
Los proveedores que faltan en gráficos específicos (por ejemplo, Oxylabs en modo ChatGPT o Apify en modo Google IA) se omitieron porque sus tasas de éxito no alcanzaron el umbral mínimo de fiabilidad del 90% requerido para este benchmark.
¿Qué se considera un scraper de LLM?
El término se utiliza de dos maneras diferentes, y cada una requiere herramientas distintas:
1. Scraping de plataformas de LLM: extraer respuestas, citas y metadatos directamente de ChatGPT, Perplexity, Gemini y Google IA Mode. Esto es lo que cubre nuestro benchmark.
2. Scraping impulsado por LLM: bibliotecas de código abierto que utilizan un LLM para extraer datos estructurados de cualquier sitio web mediante prompts en lenguaje natural en lugar de selectores CSS. Si eso es lo que busca, consulte nuestra guía de rastreadores web de código abierto para LLM e IA.
Mejores proveedores de web scraping de LLM
Bright Data demostró el rendimiento más sólido en todos los modelos probados, manteniendo constantemente una tasa de éxito cercana al 100%. Superó significativamente a sus competidores en riqueza de metadatos, capturando hasta 25 campos en modo ChatGPT.
Bright Data fue el único proveedor que superó con éxito el umbral de éxito del 90% para el modelo Gemini, lo que lo consolida como la opción más versátil para el scraping basado en prompts multi-LLM.
Bright Data ofrece una variedad de plantillas prediseñadas para plataformas de IA.
- Scraper de ChatGPT: Envía prompts a la interfaz de ChatGPT y recopila las respuestas.
- Búsqueda de Perplexity (por prompt): Recopila citas y listas de fuentes de Perplexity, un motor de búsqueda impulsado por IA.
- Google Gemini y Claude (recopilar por URL): El Scraping Browser de Bright Data automatiza el acceso a estas plataformas, que cuentan con fuertes protecciones anti-bot.
- Datasets de entrenamiento de IA: Bright Data proporciona datasets listos para usar de contenido generado por IA, lo que permite a las empresas ajustar sus modelos sin necesidad de scrapear datos.
Oxylabs demostró una gran fiabilidad en los modos de Google IA y Perplexity, alcanzando tasas de éxito superiores al 94% en una amplia gama de campos de metadatos disponibles. Sin embargo, fue excluido del análisis del modo ChatGPT porque su rendimiento quedó por debajo del umbral de éxito obligatorio del 90%. Su fortaleza reside en la extracción de datos estructurados a través de modelos de IA centrados en búsquedas.
Oxylabs ofrece scrapers web para Perplexity, ChatGPT y Google IA Mode (SGE). El Scraper de ChatGPT permite enviar prompts a ChatGPT, recopilar automáticamente respuestas y metadatos estructurados, y seleccionar el país de origen de cada prompt. El renderizado JavaScript está siempre habilitado para ChatGPT.
El Scraper de ChatGPT admite prompts de hasta 4,000 caracteres. Para entradas más largas, divida su texto en secciones más pequeñas y envíelas como solicitudes independientes. El Scraper de Perplexity utiliza renderizado JavaScript para todas las solicitudes de forma predeterminada. No se admiten solicitudes por lotes ni para Perplexity ni para ChatGPT.
Decodo ofrece scrapers para ChatGPT, Perplexity y Google IA Mode, con especial énfasis en la extracción de las respuestas de búsqueda generadas por IA de Google. El scraper de ChatGPT incluye un interruptor de "Búsqueda web" que permite a los usuarios recopilar datos de navegación en tiempo real directamente en la interfaz.
La API admite múltiples formatos de respuesta en una sola solicitud, incluidos HTML sin procesar, JSON parseado, Markdown, XHR y capturas de pantalla PNG, lo que proporciona a los desarrolladores una mayor flexibilidad.
Decodo ofrece precios competitivos, con el plan "23K req" disponible por $29 al mes, lo que equivale aproximadamente a $1.25 por cada 1,000 solicitudes. Además de su asequibilidad en comparación con proveedores más grandes, el servicio incluye funciones como renderizado JavaScript y segmentación por geolocalización.
SerpApi ofrece una API de Google IA Mode que permite a los usuarios extraer resultados de la página de Google IA Mode y admite consultas de seguimiento contextuales. Al utilizar el subsequent_request_token en cada respuesta, los usuarios pueden iniciar nuevas solicitudes y comparar el contenido y el diseño de la IA en dispositivos de escritorio, tabletas y móviles.
El proveedor ofrece un plan gratuito para probar su scraper, que incluye 250 búsquedas al mes.
El scraper de LLM de Apify mantuvo una alta tasa de éxito (aprox. 99%) en el modo ChatGPT, aunque capturó un rango más limitado de campos de metadatos (con un promedio de 4) en comparación con sus competidores.
Debido a que las tasas de éxito quedaron por debajo del umbral del 90% del benchmark, Apify fue excluido de los gráficos de rendimiento para los modos de Google IA y Perplexity, lo que sugiere un enfoque más especializado en tareas estándar impulsadas por ChatGPT.
Usted proporciona un JSON Schema estándar o un formato similar, como Pydantic. El Actor garantiza que el LLM procese HTML sin procesar y lo asigne a los campos especificados. El scraper de LLM de Apify ofrece una ventaja técnica sobre las bibliotecas autoalojadas gracias a su sistema de Proxy integrado de Apify, que incluye servicios como Bright Data y Oxylabs.
Para reducir los costes del LLM, Apify elimina etiquetas innecesarias como <script>, <style>, <svg> y <iframe>, junto con elementos de navegación y metadatos ocultos.
La API de ChatGPT de ScrapingBee permite a los usuarios obtener respuestas generadas por IA integrando GPT-4 con búsqueda web en tiempo real en una sola llamada a la API. Si una solicitud falla, el servicio reintenta automáticamente durante un máximo de 30 segundos. Cada solicitud exitosa consume 15 créditos.
La API proporciona salidas de datos estructurados en formato Markdown o JSON e incorpora citas de fuentes dentro de results_markdown o etiquetas HTML designadas. Esta integración permite a los usuarios acceder simultáneamente al contenido web y a las capacidades del modelo de lenguaje, eliminando la necesidad de herramientas de scraping e IA separadas.
Añadir como fuente preferidaCómo scrapear cada plataforma de LLM
Cómo scrapear ChatGPT
Los scrapers de ChatGPT envían un prompt a la interfaz de ChatGPT y devuelven la respuesta más metadatos estructurados (citas, versión del modelo, marcas de tiempo). En nuestro benchmark, Bright Data lideró en profundidad de metadatos (~25 campos con ~98% de éxito), y Apify fue muy fiable (~99%) pero devolvió menos campos (~4). Oxylabs quedó por debajo del umbral del 90% en este modo.
Se requiere renderizado JavaScript; Oxylabs limita los prompts a 4,000 caracteres y no admite solicitudes por lotes.
Cómo scrapear Perplexity
Los scrapers de Perplexity capturan el texto de la respuesta junto con las citas y la lista de fuentes. En nuestro benchmark, Bright Data (~100% · 18 campos) y Oxylabs (~94% · 13 campos) se situaron en el cuadrante más atractivo; Decodo quedó cerca (~95% · 9 campos). Apify quedó por debajo del umbral aquí.
El renderizado JavaScript está activado de forma predeterminada; no se admiten solicitudes por lotes.
Cómo scrapear Google IA Mode
Scrapear Google IA Mode (SGE) significa extraer la respuesta generada por IA que aparece encima de los resultados tradicionales, idealmente con sus consultas de seguimiento contextuales. Bright Data (~100% · 11 campos) y Oxylabs (~98% · 12 campos) obtuvieron los mejores resultados; SerpApi expone una API dedicada de Google IA Mode con un subsequent_request_token para seguimientos y comparación a nivel de dispositivo (escritorio/tableta/móvil). Apify quedó por debajo del umbral.
Cómo scrapear Gemini
Gemini es el objetivo más difícil de este benchmark: solo Bright Data superó el umbral de fiabilidad del 90% (~100% · 14 campos), utilizando su Scraping Browser para manejar las protecciones anti-bot de Gemini.
Metodología del benchmark de scrapers de LLM
Cada proveedor fue probado con 100 prompts únicos, cada uno ejecutado 10 veces, lo que generó 1,000 pruebas totales por proveedor. Todos los prompts fueron preguntas técnicas abiertas en el ámbito de la IA y el machine learning que requerían respuestas de longitud de párrafo.
A cada proveedor se le asignó un tiempo de espera de diez minutos por prompt. Si una solicitud encontraba un límite de tasa (HTTP 429), esperábamos diez minutos antes de reintentar. Una pausa de dos segundos entre solicitudes ayudó a prevenir límites de tasa y garantizó un benchmarking eficiente.
Éxito de validación:
Cada prompt incluía 5 palabras clave selectoras que representaban conceptos fundamentales esperados en las respuestas relevantes. Por ejemplo, el prompt "¿Cuáles son las diferencias clave entre los sistemas RAG tradicionales y los sistemas RAG agénticos?" utilizó las palabras clave: RAG, diferencia, agéntico, recuperación y tradicional.
Estas palabras clave formaron la base de nuestra validación de datos. Verificamos su presencia en el texto de la respuesta para evaluar la precisión. Si no aparecía ninguna palabra clave, la respuesta se marcaba como extraída incorrectamente. Para las citas no vacías, verificamos que al menos una URL válida con formato adecuado HTTP o HTTPS estuviera presente. Las respuestas se clasificaron como válidas si pasaban todas las comprobaciones, como advertencias si fallaban debido a contenido vacío o citas faltantes, y como errores si encontraban problemas técnicos como fallos de análisis.
Éxito de envío:
Medimos el porcentaje de solicitudes a la API aceptadas por el proveedor de scraping. Una solicitud se consideraba exitosa si devolvía un código de estado HTTP 200 o 201 e incluía un identificador de trabajo válido o una respuesta inmediata. Esta métrica reflejaba la fiabilidad de la infraestructura del proveedor antes de que comenzara el scraping.
Éxito de ejecución:
Medimos la proporción de solicitudes aceptadas que completaron el trabajo de scraping y devolvieron datos.
Realizamos un seguimiento de estas tres tasas de éxito a lo largo del pipeline para identificar los puntos de fallo en cada etapa. Para el análisis final, informamos la tasa de éxito de validación, ya que mide el rendimiento de extremo a extremo desde la llamada a la API hasta el contenido semánticamente relevante y verificado con citas. Si bien un proveedor puede lograr un 100% de éxito de envío y ejecución, el Éxito de Validación determina si los datos scrapeados son utilizables en aplicaciones de producción.
Tiempo de ejecución:
La duración necesaria para recibir una respuesta completa. Para proveedores asíncronos como Bright Data y Apify, esto incluía el período de sondeo desde el envío del trabajo hasta su finalización. Para proveedores síncronos como Oxylabs, fue el tiempo total transcurrido para la solicitud.
Para mantener un alto estándar de calidad de datos, los proveedores con una tasa de éxito superior al 90% fueron representados en los gráficos comparativos. Como resultado, Oxylabs (modo ChatGPT) y Apify (modo Google IA) fueron excluidos porque su rendimiento quedó por debajo de este benchmark. También vale la pena señalar que Bright Data fue el único proveedor que empleó Gemini para el scraping basado en prompts en esta prueba.
Metadatos disponibles:
Contamos el número de campos de datos estructurados devueltos junto con el texto sin procesar, incluyendo citas, enlaces, texto de respuesta, ubicación, versión del modelo y otros.
Cita esta investigación
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