Los 6 mejores scrapers de LLM: ChatGPT, Perplexity y Gemini
Evaluamos el rendimiento de los principales proveedores de scrapers de LLM, incluidos Bright Data, Oxylabs y Apify, a la hora de 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 mayor coherencia. El proveedor con mejor rendimiento se detalla a continuación.
Soporte multi-modelo en los proveedores de scrapers de LLM
Resultados del benchmark de scraping web 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 formas distintas y cada una requiere herramientas diferentes:
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 es lo que buscas, consulta nuestra guía sobre rastreadores web de código abierto para LLM e IA.
Mejores proveedores de scraping web de LLM
Bright Data demostró el rendimiento más sólido en todos los modelos probados, manteniendo de forma constante 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 cumple con éxito el umbral de éxito del 90 % para el modelo Gemini, consolidándose como la opción más versátil para el scraping basado en prompts multi-LLM.
Bright Data ofrece una variedad de plantillas predefinidas 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 (recopilación por URL): Scraping Browser de Bright Data automatiza el acceso a estas plataformas, que cuentan con sólidas protecciones anti-bot.
- Datasets de entrenamiento de IA: Bright Data proporciona datasets listos de contenido generado por IA, lo que permite a las empresas hacer fine-tuning de sus modelos sin extraer datos.
Oxylabs demostró una gran fiabilidad en los modos de Google IA y Perplexity, alcanzando tasas de éxito superiores al 94 % en una amplia variedad de campos de metadatos disponibles. Sin embargo, quedó excluido del análisis del modo ChatGPT porque su rendimiento estuvo por debajo del umbral de éxito obligatorio del 90 %. Su fortaleza radica en la extracción estructurada de datos 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 de JavaScript está siempre habilitado para ChatGPT.
El Scraper de ChatGPT admite prompts de hasta 4.000 caracteres. Para entradas más largas, divide el texto en secciones más pequeñas y envíalas como solicitudes separadas. El Scraper de Perplexity utiliza renderizado de 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 extraer 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 única solicitud, incluyendo HTML sin procesar, JSON analizado, 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 a aproximadamente $1,25 por cada 1.000 solicitudes. Además de su asequibilidad en comparación con proveedores más grandes, el servicio incluye funciones como renderizado de JavaScript y orientación 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 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 gratis para probar su scraper, que incluye 250 búsquedas al mes.
El scraper de Apify para LLM mantuvo una alta tasa de éxito (aprox. 99 %) en el modo ChatGPT, aunque capturó una gama más limitada de campos de metadatos (con una media de 4) en comparación con sus homólogos.
Debido a que sus tasas de éxito se situaron por debajo del benchmark del 90 %, Apify quedó 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 de 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 frente a las bibliotecas autoalojadas gracias a su sistema integrado de Apify Proxy, que incluye servicios como Bright Data y Oxylabs.
Para reducir los costes de LLM, Apify elimina etiquetas innecesarias como <script>, <style>, <svg> y <iframe>, además de los elementos de navegación y los metadatos ocultos.
La API de ChatGPT de ScrapingBee permite a los usuarios obtener respuestas generadas por IA integrando GPT-4 con la búsqueda web en tiempo real en una única llamada a la API. Si una solicitud falla, el servicio reintenta automáticamente durante un máximo de 30 segundos. Cada solicitud correcta 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 en etiquetas HTML designadas. Esta integración permite a los usuarios acceder al contenido web y a las capacidades de los modelos de lenguaje simultáneamente, eliminando la necesidad de herramientas separadas de scraping e IA.
Cómo scrapear cada plataforma de LLM
Cómo scrapear 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 muy fiable (~99 %), pero devolvió menos campos (~4). Oxylabs quedó por debajo del umbral del 90 % en este modo.
Se requiere renderizado de 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 en este caso.
El renderizado de JavaScript está activado de forma predeterminada; no se admiten solicitudes por lotes.
Cómo scrapear Google IA Mode
Scrapear Google IA Mode (SGE) implica extraer la respuesta generada por IA que aparece por encima de los resultados tradicionales, idealmente junto 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 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: Bright Data superó el umbral de fiabilidad del 90 % (~100 % · 14 campos), utilizando su Scraping Browser para gestionar las protecciones anti-bot de Gemini.
Añadir como fuente preferidaMetodología del benchmark de scrapers de LLM
Cada proveedor se probó con 100 prompts únicos, cada uno ejecutado 10 veces, lo que dio un total de 1.000 pruebas por proveedor. Todos los prompts eran preguntas técnicas abiertas del ámbito de la IA y el aprendizaje automático que requerían respuestas de un párrafo de extensión.
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 reintentar. 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 los conceptos básicos esperados en las respuestas pertinentes. Por ejemplo, el prompt «¿Cuáles son las diferencias clave entre los sistemas de RAG tradicional y RAG agéntico?» 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. Para las citas no vacías, verificamos que al menos hubiera una URL válida con el formato adecuado de HTTP o HTTPS. Las respuestas se clasificaron como válidas si superaban todas las comprobaciones, como advertencias si fallaban debido a contenido vacío o citas faltantes, y como errores si encontraban problemas técnicos como fallos de parsing.
Éxito de envío:
Medimos el porcentaje de solicitudes a la API aceptadas por el proveedor de scraping. Una solicitud se consideraba correcta 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 de todo el pipeline para identificar los puntos de fallo en cada etapa. Para el análisis final, presentamos 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 mediante citas. Aunque un proveedor pueda alcanzar un 100 % de éxito en el envío y la ejecución, el éxito de validación determina si los datos extraídos son utilizables en aplicaciones de producción.
Tiempo de ejecución:
La duración necesaria para recibir una respuesta completa. En el caso de proveedores asíncronos como Bright Data y Apify, esta incluía el período de polling desde el envío del trabajo hasta su finalización. En el caso de proveedores síncronos como Oxylabs, era el tiempo total transcurrido de la solicitud.
Para mantener un alto estándar de calidad de los datos, los proveedores con una tasa de éxito superior al 90 % se incluyeron en los gráficos comparativos. Como resultado, Oxylabs (modo ChatGPT) y Apify (modo Google IA) quedaron excluidos porque su rendimiento se situó por debajo de este benchmark. También cabe destacar 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, incluidas las citas, los enlaces, el texto de la respuesta, la ubicación, la versión del modelo y otros.
Cita este benchmark
Elige el formato que se ajuste al lugar donde vas a publicar. Pegar la versión con enlace en tu CMS conserva el enlace de retroceso.
@misc{karatas2026,
author = {Karatas, Gulbahar and Şipi, Nazlı},
title = {{Los 6 mejores scrapers de LLM: ChatGPT, Perplexity y Gemini}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/llm-scrapers}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 29 de Junio de 2026}
}Resultados y marcas de tiempo de 6 puntos de datos. Descargue los datos utilizados en este artículo como un archivo ZIP que contiene un archivo CSV.
Registro de cambios
2 actualizaciones- 2026
Se redujo el número de proveedores de web scraping LLM.
Añadido Decodo a la lista de raspadores LLM.
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