Mejores scrapers de Twitter (X): comparativa

Evaluamos los principales scrapers de Twitter (X) en 1000 URLs, con un total de 5000 solicitudes. Para ayudarle a elegir la herramienta adecuada para sus proyectos de scraping de Twitter, hemos categorizado a los mejores resultados a continuación.

Benchmark de scrapers de Twitter (X)

Dado que todos los proveedores alcanzaron una tasa de éxito del 100 %, comparamos su tiempo de finalización.

Consulte nuestra metodología del benchmark para obtener más detalles.

Qué datos se pueden extraer de Twitter

Al hacer scraping de una publicación de Twitter, normalmente se obtiene uno de estos dos formatos de respuesta: HTML en bruto (que luego se analiza con selectores CSS para extraer los campos que necesita) o una carga útil de JSON lista para usar.

Bright Data fue el único proveedor de nuestra prueba que devolvió JSON, por lo que la siguiente tabla enumera los campos de metadatos que expone.

Scrapers de Twitter: prueba gratuita gratis

Los precios reflejan el plan estándar de cada proveedor. El coste por 1K puede variar entre los paquetes.

Las mejores herramientas de scraping de Twitter

Bright Data Twitter Scraper API fue el proveedor más rápido del benchmark, con aproximadamente 4 segundos por tweet, y devolvió JSON totalmente estructurado con 33 campos de metadatos, sin necesidad de analizar HTML en el lado del cliente (recuentos de interacción, perfil del autor, medios integrados, detalles de la publicación principal o citada, verificación).

Bright Data también ofrece otros scrapers específicos de Twitter y datasets listos para usar:

• Posts, collect by URL: extrae los datos de un tweet a partir de su URL. Usamos Posts, collect by URL para el benchmark de scrapers de Twitter.
• Posts, discover by profile URL: recopila todas las URLs de publicaciones y sus datos de un perfil
• Profiles, collect by URL: extrae los detalles del perfil a partir de una URL de perfil
• Profiles, discover by user name: recopila perfiles por nombre de usuario

Bright Data también ofrece datasets de redes sociales listos para usar a través de su Dataset Marketplace, incluidas publicaciones y perfiles de Twitter ya recopilados.

Oxylabs terminó en alrededor de 15 segundos por tweet, lo que lo sitúa cerca del extremo más lento del grupo. Su Realtime API devuelve HTML renderizado a través de la fuente universal, y los recuentos de interacción y el texto de la publicación se recuperan con selectores CSS en el lado del cliente.

Decodo fue el proveedor más lento en el benchmark de scrapers de Twitter, con cada tweet tomando aproximadamente 16 segundos. Su scraper universal v2 devuelve el HTML completo renderizado en el servidor, que el cliente analiza para obtener los cuatro recuentos de interacción (respuesta, repost, me gusta, marcador) y el número de visualizaciones.

Zyte devuelve una página totalmente renderizada a través de su endpoint browserHtml en una sola llamada. Fue el segundo proveedor más rápido del benchmark, completando cada tweet en aproximadamente 8 segundos. La salida es HTML, por lo que aún se requiere análisis en el lado del cliente para extraer los recuentos de interacción y el texto del tweet.

Nimble utiliza su driver sigiloso vx10, que combina renderizado completo de JS con evasión anti-bot. Tardó aproximadamente 11 segundos por tweet en el benchmark. La respuesta es HTML, analizada en el lado del cliente para extraer los recuentos de interacción y el contenido de la publicación.

Metodología del benchmark de scrapers de Twitter

Probamos cinco proveedores de scraping (Bright Data, Decodo, Nimble, Oxylabs, Zyte) frente a un dataset fijo de 1.000 publicaciones públicas de Twitter. A cada proveedor se le proporcionó la misma lista de URLs y el resultado de cada extracción se validó con la misma verdad de referencia.

Cada solicitud se envió con la configuración predeterminada; no se aplicó ningún ajuste específico del proveedor ni reutilización de sesión.

Qué medimos

• Tasa de éxito de la validación: la proporción de solicitudes en las que los datos extraídos coincidieron con la verdad de referencia.
• Tiempo de extremo a extremo: segundos totales desde la presentación de la solicitud hasta la extracción del resultado, incluido el sondeo asíncrono para los proveedores que trabajan en modo enviar y luego consultar.
• Campos de metadatos totales: número de campos que el proveedor devuelve por tweet.

Reglas de validación

Cada publicación extraída se comprueba según seis criterios:

1. URL: el ID del tweet extraído de la respuesta debe coincidir con la URL solicitada.
2. Descripción: al menos tres tokens alfanuméricos en minúsculas deben coincidir entre el texto extraído y el texto de referencia. Se omite si el texto de referencia tiene menos de tres tokens.
3. Recuento de respuestas: dentro de la tolerancia del valor de referencia.
4. Recuento de reposts: dentro de la tolerancia.
5. Recuento de me gusta: dentro de la tolerancia.
6. Recuento de marcadores: dentro de la tolerancia.

Una publicación se marca como válida si al menos tres de estos seis criterios se cumplen. Los criterios en los que la verdad de referencia es nula se omiten; los criterios en los que la verdad de referencia existe pero falta el valor extraído se cuentan como fallidos.

Fórmula de tolerancia para los recuentos

Los recuentos de interacción en Twitter son dinámicos (los me gusta y las reproducciones no dejan de aumentar) y X.com redondea los números grandes en la interfaz de usuario (“6K” en lugar de 6.121). Para admitir estas pequeñas diferencias, cada comprobación de recuento utiliza la siguiente tolerancia:

Ejemplos:

• N = 2 → tolerancia ±3 (rango [0, 5])
• N = 100 → tolerancia ±10 (rango [90, 110])
• N = 1.000 → tolerancia ±50 (rango [950, 1.050])
• N = 1.000.000 → tolerancia ±50.000

Esto ofrece un margen relativo más amplio para los recuentos pequeños y un margen relativo más ajustado para los grandes.

Validación del código de estado

• HTTP 200: la respuesta se pasa a extracción y validación.
• HTTP 201 a 399: se cuenta como éxito sin comprobaciones de contenido.
• HTTP 404: se cuenta como éxito (el proveedor informó correctamente de una página inexistente).
• Cualquier otro código de estado: se cuenta como un fallo.

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Preguntas frecuentes

Cita este benchmark

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@misc{sipi2026,
  author = {Şipi, Nazlı},
  title  = {{Mejores scrapers de Twitter (X): comparativa}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/twitter-scraper}},
  note   = {AIMultiple. Recuperado el 25 de Junio de 2026}
}

Registro de cambios

18 actualizaciones

Todas18General15Metodología3

1. 20265 de Feb

   Se eliminó la sección "Cómo extraer datos de Twitter".

2. 202521 de Jul

   Reducida la sección "Resultados de la evaluación comparativa del raspador".

3. 20 de Jul

   Actualizada la sección de resultados de Scraper benchmark con nuevos datos de rendimiento.

4. 23 de May

   Se actualizó la sección de metodología de evaluación comparativa con nuevos detalles sobre el número de URL, tipos de solicitud y fechas.

5. 17 de Feb

   Se añadió Apify a la lista de los mejores raspadores de Twitter.

6. 17 de Feb

   Se redujo el número de URLs probadas en la metodología.

7. 30 de Ene

   Actualizado el precio inicial de Nimble.

8. 202410 de Oct

   Se añadió una sección, "Características de la tabla explicadas", a la introducción.

9. 9 de Oct

   Reemplazada la sección "Benchmark methodology" con datos de "Response times".

10. 9 de Oct

    Se añadió la metodología de evaluación comparativa a la sección de metodología.

11. 1 de Oct

    Se reemplazó Apify por Nimble en la sección 'Mejores Scrapers de Twitter (X)'.

12. 19 de Sep

    Se añadió Apify a la lista de los mejores raspadores de Twitter (X).

13. 19 de Sep

    Se reemplazó la sección de metodología.

14. 6 de Sep

    Se eliminó el producto Smartproxy de la sección "Mejores raspadores de Twitter para raspar datos de Twitter".

15. 7 de Feb

    Se añadió NetNut a la lista de los mejores raspadores de Twitter.

16. 202327 de Dic

    Se añadió Nimble a la lista de raspadores de Twitter.

17. 23 de Oct

    Se actualizó la introducción para reflejar el cambio de marca de Twitter a X.

18. 17 de Ago

    Se añadió una tabla de comparación rápida a la introducción.

Enlaces de referencia

1.

Careers: Build AI That Advances Humanity | SpaceXAI

Nazlı Şipi

Investigadora de IA

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Nazlı es analista de datos en AIMultiple. Tiene experiencia previa en análisis de datos en diversas industrias, donde trabajó transformando datasets complejos en información procesable.

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