Las 6 mejores herramientas de scraping de LLM: ChatGPT, Perplexity y Gemini
Comparamos el rendimiento de los principales proveedores de scraping de LLM, incluidos Bright Data, Oxylabs y Apify, en la extracción de 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.
Compatibilidad con múltiples modelos en los proveedores de scraping 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 alcanzaban 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 potenciado 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 es eso lo que busca, consulte nuestra guía sobre 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 de forma consistente 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 en Perplexity (por prompt): Recoge citas y listas de fuentes de Perplexity, un motor de búsqueda impulsado por IA.
- Google Gemini y Claude (recopilación por URL): El Scraping Browser de Bright Data automatiza el acceso a estas plataformas, que cuentan con fuertes protecciones anti-bot.
- Conjuntos de datos para entrenamiento de IA: Bright Data proporciona conjuntos de datos listos para usar de contenido generado por IA, lo que permite a las empresas afinar sus modelos sin necesidad de hacer scraping.
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 estaba por debajo del umbral mínimo de éxito del 90%. Su punto fuerte 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 ChatGPT Scraper le permite enviar prompts a ChatGPT, recopilar automáticamente las respuestas y los metadatos estructurados, y seleccionar el país de origen de cada prompt. El renderizado JavaScript siempre está habilitado para ChatGPT.
El ChatGPT Scraper admite prompts de hasta 4,000 caracteres. Para entradas más largas, divida el texto en secciones más pequeñas y envíelas como solicitudes separadas. El Scraper de Perplexity utiliza el renderizado JavaScript por defecto en todas las solicitudes. 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 una opción “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 analizado, Markdown, XHR y capturas de pantalla PNG, lo que proporciona una mayor flexibilidad a los desarrolladores.
Decodo ofrece precios competitivos; el plan “23K req” está disponible por 29 $ al mes, lo que equivale aproximadamente a 1,25 $ por cada 1,000 solicitudes. Además de su asequibilidad en comparación con otros grandes proveedores, el servicio incluye funciones como el renderizado JavaScript y la 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. Utilizando el subsequent_request_token de 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 (aproximadamente 99%) en 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 estaban por debajo del umbral del 90%, Apify fue excluido de los gráficos de rendimiento de los modos Google IA y Perplexity, lo que sugiere un enfoque más especializado en tareas estándar impulsadas por ChatGPT.
Usted proporciona un esquema JSON estándar o un formato similar, como Pydantic. El Actor garantiza que el LLM procese el 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 Apify Proxy integrado, que incluye servicios como Bright Data y Oxylabs.
Para reducir los costes del LLM, Apify elimina etiquetas innecesarias como <script>, <style>, <svg> e <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 al contenido web y a las capacidades del modelo de lenguaje simultáneamente, eliminando la necesidad de herramientas separadas de scraping e IA.
Cómo hacer scraping en cada plataforma de LLM
Cómo hacer scraping en ChatGPT
Los scrapers de ChatGPT envían un prompt a la interfaz de ChatGPT y devuelven la respuesta junto con 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 altamente fiable (~99%) pero devolvió menos campos (~4). Oxylabs no alcanzó el 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 hacer scraping en 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 no alcanzó el umbral en este caso.
El renderizado JavaScript está activado por defecto; no se admiten solicitudes por lotes.
Cómo hacer scraping en Google IA Mode
Hacer scraping en Google IA Mode (SGE) significa extraer la respuesta generada por IA que aparece por 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 específica para Google IA Mode con un subsequent_request_token para seguimientos y comparación entre dispositivos (escritorio/tableta/móvil). Apify no alcanzó el umbral.
Cómo hacer scraping en Gemini
Gemini es el objetivo más difícil en 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.
Añadir como fuente preferidaMetodología del benchmark de scraping de LLM
Cada proveedor se probó con 100 prompts únicos, cada uno ejecutado 10 veces, lo que arrojó un total de 1,000 pruebas por proveedor. Todos los prompts eran preguntas técnicas abiertas en el ámbito de la IA y el aprendizaje automático que requerían respuestas de varios párrafos.
A cada proveedor se le asignó un tiempo de espera de diez minutos por prompt. Si una solicitud encontraba un límite de velocidad (HTTP 429), esperábamos diez minutos antes de volver a intentarlo. Una pausa de dos segundos entre solicitudes ayudó a prevenir los límites de velocidad y garantizó un benchmarking eficiente.
Éxito de validación:
Cada prompt incluía 5 palabras clave selectoras que representaban conceptos centrales esperados en las respuestas relevantes. Por ejemplo, el prompt “¿Cuáles son las diferencias clave entre los sistemas RAG tradicionales y los sistemas RAG agénticos?” utilizaba las palabras clave: RAG, diferencia, agéntico, recuperación y tradicional.
Estas palabras clave constituyeron la base de nuestra validación de datos. Comprobamos 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. En el caso de las citas no vacías, verificamos que hubiera al menos una URL válida con el formato adecuado HTTP o HTTPS. Las respuestas se clasificaban como válidas si superaban todas las comprobaciones, como advertencias si fallaban debido a contenido vacío o falta de citas, 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 completaban el trabajo de scraping y devolvían datos.
Realizamos un seguimiento de estas tres tasas de éxito a lo largo del proceso para identificar los puntos de fallo en cada etapa. Para el análisis final, informamos de 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. Aunque un proveedor pueda alcanzar un 100% de éxito de envío y ejecución, el éxito de validación determina si los datos extraídos son utilizables en aplicaciones de producción.
Tiempo de ejecución:
El tiempo necesario 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, era 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% se representaron en los gráficos comparativos. Como resultado, Oxylabs (modo ChatGPT) y Apify (modo Google IA) fueron excluidos porque su rendimiento estaba por debajo de este punto de referencia. También cabe señalar que Bright Data fue el único proveedor que utilizó 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, entre otros.
Cita esta investigación
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author = {Karatas, Gulbahar and Şipi, Nazlı},
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