Los 5 mejores desbloqueadores de sitios web evaluados y comparados

Evaluamos a 4 de los principales proveedores de datos web en los 10.000 dominios principales, ejecutando un total de 260.000 solicitudes. Cada proveedor se probó en múltiples niveles de concurrencia para medir su comportamiento a medida que aumenta la carga.

También realizamos una prueba aparte de extracción de markdown en 10.000 URLs, con Exa añadido, para medir con qué frecuencia cada proveedor devuelve la página como markdown limpio para uso con LLM.

Los proveedores se clasifican por su tasa de éxito en nuestro benchmark de desbloqueo web.

Benchmark de desbloqueo web

Puede leer la metodología del benchmark de desbloqueadores web para obtener más detalles sobre nuestro proceso de pruebas.

Rendimiento de salida markdown del benchmark de desbloqueo web

Tasa de éxito por proveedor anti-bot

Los sistemas anti-bot son la principal razón por la que falla una solicitud, así que agrupamos todos los resultados según el proveedor anti-bot que protege el dominio de destino. Entre los 10.000 dominios, los cinco proveedores anti-bot más comunes fueron Cloudflare (2.791 dominios), Akamai (526), Imperva (140), DataDome (90) y AWS WAF (61). El gráfico siguiente muestra la tasa de éxito de cada proveedor contra cada uno de estos cinco proveedores anti-bot, con intervalos de confianza del 95 %.

Precios de los desbloqueadores web

El gráfico muestra tres precios por cada 1.000 solicitudes exitosas para cada proveedor. Mín. es la tarifa más barata del proveedor. Media es la tarifa efectiva que pagamos en el benchmark, ajustada por volumen al plan disponible más barato del proveedor. Máx. es la tarifa más cara, como las tarifas premium o los modos con multiplicación de créditos. Las tres incluyen descuentos por volumen a medida que crece el uso mensual.

Bright Data, Nimble, Zyte y Firecrawl facturan solo por las entregas exitosas, por lo que sus tarifas indicadas equivalen al coste por solicitud exitosa. Exa factura cada solicitud, sea exitosa o no, así que convertimos sus tarifas a coste por solicitud exitosa usando su tasa de éxito del 68 % en nuestra prueba de markdown.

Bright Data tiene Mín. y Media de $1,50 por cada 1.000 solicitudes, la tarifa estándar de pago por uso, porque nuestro coste de benchmark coincidió con esa tarifa. Max es la tarifa Premium de $2,50 por cada 1.000 solicitudes: la tarifa estándar de $1,50 más un recargo premium de $1. Bright Data cobra la tarifa Premium en una lista determinada de dominios con fuerte protección anti-bot. Algunas solicitudes del benchmark fueron a esos dominios, pero el nivel gratis de Bright Data las cubrió, por lo que no cambiaron la media.

Firecrawl vende suscripciones mensuales, por lo que la tarifa efectiva por cada 1.000 solicitudes depende de cuánto uses del plan. 1.000 solicitudes al mes en Hobby ($19) cuestan $19 por cada 1.000. 100.000 solicitudes al mes en Standard ($99) cuestan menos de $1 por cada 1.000. 1 millón de solicitudes al mes en Scale ($749, facturación mensual) cuestan $0,75 por cada 1.000. Mín., Media y Máx. usan todos la tarifa base de Firecrawl de 1 crédito por solicitud.

Zyte fija el precio de las solicitudes renderizadas en navegador en cinco niveles según la dificultad del sitio, desde $1,01 por cada 1.000 para páginas simples hasta $16,08 por cada 1.000 para páginas complejas con mucho JavaScript en pago por uso. La media es la tarifa efectiva de nuestro benchmark de $2,98 por cada 1.000, cercana al nivel 2, ajustada por volumen con los descuentos de Zyte para compromisos mensuales de $100 a $500.

Nimble fija precios por producto API. Mín. y Media usan la API Extract/Crawl/Map a $1 por cada 1.000 solicitudes. Máx. usa la API Extract Template a $3 por cada 1.000 solicitudes para datos estructurados basados en plantillas.

No se incluyen los precios empresariales o negociados a medida.

Resultados del benchmark de desbloqueo web

Bright Data ofrece una API de Web Unlocker que combina rotación de proxy, resolución de CAPTCHA, renderizado de JavaScript y gestión de cabeceras en un único endpoint. En nuestro benchmark de desbloqueo web, Bright Data tuvo la tasa de éxito más alta y el tiempo medio de respuesta más bajo en todos los niveles de concurrencia probados.

• Tasa de éxito más alta en todos los niveles de concurrencia: 94 % en solicitudes únicas, 94 % con 100 solicitudes concurrentes y 95 % con 500 solicitudes concurrentes.
• Tasa de éxito más alta también con 5.000 solicitudes concurrentes, con un 92 %.
• Tiempo medio de respuesta de aproximadamente 4 segundos, que se mantuvo bajo la carga más pesada.
• Tasa de éxito de extracción de markdown más alta, con un 79 %, y un tiempo medio de respuesta de 9 segundos.

Firecrawl, con su API de scraping, devuelve páginas como HTML o markdown. En nuestro benchmark, la tasa de éxito de Firecrawl se mantuvo igual en todos los niveles de concurrencia y su tiempo medio de respuesta estuvo entre los más rápidos.

• Tasa de éxito del 88 % en solicitudes únicas, con 100 solicitudes concurrentes y con 500 solicitudes concurrentes.
• Tiempo medio de respuesta de unos 4 segundos, entre los más rápidos del benchmark.
• Tasa de éxito del 71 % en la prueba de markdown, con un tiempo medio de respuesta de unos 3 segundos, la más rápida en esa prueba junto con Exa.

Nimble ofrece una API de web scraping de propósito general con proxies residenciales integrados y geolocalización a nivel de país, estado, ciudad y código postal. En nuestro benchmark, la tasa de éxito de Nimble se mantuvo estable desde solicitudes únicas hasta 500 solicitudes concurrentes y cayó 2 puntos con 5.000.

• Tercera tasa de éxito más alta: 90 % en solicitudes únicas, con 100 solicitudes concurrentes y con 500 solicitudes concurrentes.
• Tiempo medio de respuesta de unos 10 segundos.
• Tasa de éxito del 88 % con 5.000 solicitudes concurrentes, solo por detrás de Bright Data, con un tiempo medio de respuesta de unos 20 segundos.
• Tasa de éxito del 70 % en la prueba de markdown, con un tiempo medio de respuesta de unos 10 segundos.

Zyte API es una API de web scraping que combina gestión de bloqueos, renderizado headless y extracción con IA para estructurar el HTML sin procesar en datos tipados. Zyte API es accesible a través de REST y se integra con Scrapy, el framework de código abierto que mantiene Zyte. En nuestro benchmark, Zyte tuvo la segunda tasa de éxito más alta en todos los niveles de concurrencia.

• Tasa de éxito del 92 % en solicitudes únicas, 92 % con 100 solicitudes concurrentes y 93 % con 500 solicitudes concurrentes.
• Tiempo medio de respuesta de unos 13 segundos, el más lento de los cuatro proveedores en la prueba de HTML.

Exa cuenta con una API Contents que extrae contenido limpio y listo para LLM de cualquier URL, gestionando páginas renderizadas con JavaScript, PDF y diseños complejos. La API Contents devuelve texto markdown completo, resaltados específicos o resúmenes generados por LLM. Exa no devuelve documentos HTML sin procesar, por lo que solo lo incluimos en la prueba de extracción de markdown.

• Tasa de éxito del 68 % en la prueba de extracción de markdown.
• Tiempo medio de respuesta de unos 3 segundos, el más rápido en la prueba de markdown junto con Firecrawl.

Por qué la salida de markdown es importante para las aplicaciones de IA

Realizamos una prueba de extracción de markdown independiente en 10.000 URLs porque, en las cargas de trabajo de IA, el formato de salida determina cuántos tokens añade cada página scrapeada a un prompt del modelo.

El HTML sin procesar malgasta tokens de la ventana de contexto

La mayoría de las APIs de web scraping devuelven HTML sin procesar: el contenido de la página envuelto en menús de navegación, espacios publicitarios, plantillas de pie de página y estilos en línea. El HTML sin procesar funciona para la extracción con selectores CSS conocidos, pero no es adecuado para los grandes modelos de lenguaje (LLMs). Cada etiqueta no utilizada consume tokens de la ventana de contexto, añade ruido que el modelo debe ignorar y aumenta el coste de cada prompt que incluye la página.

Conversión de HTML a markdown para salida lista para LLM

La salida de markdown elimina el marcado de presentación y mantiene la estructura del contenido:

• Los encabezados se convierten en #
• Los enlaces se mantienen como [text](url)
• Las listas se mantienen como listas
• Se eliminan la navegación, los anuncios, los scripts y los estilos

El resultado suele ser entre un 60 y un 80 % más pequeño en tokens que el HTML equivalente, conservando el texto significativo. Para pipelines de RAG, ingesta en bases de datos vectoriales, llamadas a herramientas de agentes de IA y cualquier flujo de trabajo que introduzca una página scrapeada en un prompt de modelo, menos tokens por página implica menor coste de inference, respuestas más rápidas y menos ruido que el modelo debe evitar.

Cuándo usar renderizado de JavaScript y cuándo omitirlo

Las APIs de desbloqueo web ofrecen dos formas de obtener una página:

• Solicitud HTTP simple: devuelve el HTML sin procesar que envía el servidor
• Sesión de navegador completa (modo de navegador headless): ejecuta JavaScript y devuelve el DOM después de que se hayan ejecutado los scripts

El renderizado de JavaScript cuesta más que una solicitud simple. Cada solicitud renderizada inicia una instancia de navegador headless, que usa de 5 a 10 veces más cómputo para el proveedor y añade varios segundos de latencia. Los proveedores trasladan este coste de una de estas dos formas:

• Un nivel de renderizado independiente y más caro
• Respuestas más lentas

En nuestro benchmark de desbloqueo web, la mayoría de las páginas centradas en contenido devolvieron su contenido útil en el HTML inicial renderizado por el servidor, por lo que solo renderice una página cuando requiera JavaScript.

Páginas que normalmente no necesitan renderizado:

• Blogs y artículos
• Listados de productos
• Documentación
• Páginas de resultados de búsqueda que se renderizan en el servidor

Páginas que necesitan renderizado de JavaScript:

• Cuadros de mando y paneles de administración
• Analíticas basadas en gráficos
• Endpoints donde el texto significativo solo aparece después de que se resuelven las llamadas fetch

Una lista por dominio de los sitios que necesitan renderizado de JavaScript suele costar menos y tener más éxito que una configuración global de “renderizar siempre”.

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¿Cuál es la diferencia entre un desbloqueador web y los proxy?

Un desbloqueador web es una API que devuelve la página de destino y se encarga de la rotación de proxy, las huellas digitales del navegador, el renderizado de JavaScript y la resolución de CAPTCHA por ti. Un servidor proxy solo enruta tu solicitud a través de otra dirección IP, por lo que tienes que encargarte tú mismo de los sistemas anti-bot.

Tasas de éxito frente a los sistemas anti-bot

Los desbloqueadores web alcanzan tasas de éxito altas porque gestionan de forma predeterminada las huellas digitales del navegador, las huellas TLS, el renderizado de JavaScript, la resolución de CAPTCHA y la rotación de proxy.

Los servicios de proxy residencial y de centro de datos no incluyen estas funciones, por lo que los usuarios de proxy tienen que construirlas para superar los sistemas anti-bot como Cloudflare, Akamai y DataDome.

Facilidad de uso y mantenimiento

Los proxies rotativos necesitan configuración para eludir las medidas anti-bot, y esa configuración requiere mantenimiento continuo. Los sitios web siguen mejorando su detección, por lo que los usuarios de proxy tienen que seguir actualizando su rotación de IP y sus huellas digitales.

Las APIs de desbloqueo web gestionan por sí mismas la rotación de proxy y las sesiones, de modo que el usuario no configura ninguna de las dos.

Cómo funciona cada uno

Los desbloqueadores de sitios para consumidores funcionan a través de una VPN, un servidor proxy o una extensión del navegador. Un servidor proxy enruta el tráfico a través de un servidor diferente y oculta la dirección IP real del usuario, pero no cifra el tráfico. Las APIs de desbloqueo web para scraping ejecutan las solicitudes a través de la propia red de proxy del proveedor y devuelven la página obtenida a tu código.

Metodología del benchmark de desbloqueo web

Construcción del dataset

Comenzamos con los 10.000 dominios principales de la lista Tranco, que clasifica los sitios web por tráfico y popularidad según datos agregados de múltiples fuentes.

Exclusión de dominios. De este grupo filtramos los dominios que no podían servir como objetivos significativos del benchmark:

• Dominios muertos sin un servidor que responda
• Dominios solo de infraestructura utilizados únicamente como endpoints de servicios de CDN o publicidad (no son sitios orientados al usuario)
• Dominios no válidos que fallan en la resolución DNS básica o no alojan una propiedad web real
• Dominios sin contenido rastreable que responden pero no exponen URLs extraíbles
• Filtrado por listas de bloqueo. Cada dominio restante se comprobó contra un conjunto seleccionado de listas de bloqueo públicas que cubren categorías de contenido para adultos, juegos de azar, phishing, malware, fraude y abuso (HaGeZi, StevenBlack/hosts, ShadowWhisperer, el proyecto Block List, PhishDestroy, romainmarcoux/malicious-domains, Phishing Army Extended y otras).
• Filtrado por autoridad de URL y puntuación de spam. La fiabilidad del dominio se evaluó con DA/PA Checker. Los umbrales se calibraron comparando las distribuciones de puntuaciones entre muestras conocidas como seguras y muestras conocidas como dañinas, y se eliminó cualquier dominio que cayera en el lado dañino.
• Filtrado por palabras clave. Los nombres de dominio se revisaron contra una lista seleccionada de palabras clave que cubre juegos de azar, contenido para adultos, drogas/farmacia y fraude financiero para detectar dominios que se escapan de las listas de bloqueo públicas.
• Filtro final. Solo se conservaron los dominios que superaron las tres capas (lista de bloqueo, umbral del evaluador de URL y exclusión por palabras clave) y tenían al menos 3 URLs rastreables.

Recopilación de URL

Para cada dominio superviviente, usamos un rastreador web respaldado por la infraestructura de navegador de Cloudflare para descubrir y recopilar páginas reales (no solo portadas). Se descartaron los dominios que produjeron menos de 3 URLs rastreables.

También recopilamos un selector CSS y un fragmento de texto visible del HTML que obtuvimos nosotros mismos para cada URL, que luego usamos para verificar que los proveedores devolvieran la página correcta.

Divisiones de las pruebas

El conjunto de URLs se dividió entre las pruebas single_html, single_markdown, 100_html, 500_html y 5000_html. Cada prueba tomó 1 URL por dominio único, tomando URLs adicionales de los dominios más ricos solo cuando una prueba no podía completarse únicamente con URLs únicas por dominio. Cada prueba usó un conjunto de URL distinto y sin solapamientos.

Metodología de validación

Comprobar solo los códigos de estado HTTP no es suficiente: un proveedor puede devolver HTTP 200 con una página de bloqueo de bots en el cuerpo, u obtener la página correcta mientras nuestro selector de referencia está desactualizado. Para medir el éxito del proveedor independientemente de la calidad del dataset, aplicamos una validación híbrida de 10 etapas.

999-check (prefiltro de páginas de bloqueo de bot). Antes de ejecutar las 10 etapas, se analiza cada cuerpo de respuesta en busca de una lista seleccionada de firmas de bloqueo de bot y CAPTCHA (marcadores de desafío de Cloudflare, DataDome, PerimeterX, Incapsula, “Just a moment…”, etc.). Si se encuentra alguna firma, el código de estado de la fila se reescribe como 999 y se marca como fallo directo independientemente del código HTTP que haya devuelto el proveedor.

Comprobación previa. Si el código de estado es inferior a 200 o 400+ (excluyendo 404), la fila falla. Los estados 201-399 y 404 cuentan como éxito (un 404 es una respuesta legítima del proveedor) y se omite la validación de contenido. Si el estado es 200 con un campo de error ya establecido por el adaptador, la fila falla. Solo el estado 200 sin error del adaptador pasa a las 10 etapas.

Etapa 1: CSS sin procesar. El selector css_selector de referencia se aplica al cuerpo con BeautifulSoup. Alrededor del 80 % de las filas exitosas coinciden aquí.

Etapa 2: Texto sin procesar (cuerpo). Búsqueda de subcadena sin distinción entre mayúsculas y minúsculas del texto de referencia dentro del cuerpo sin procesar.

Etapa 3: Texto sin procesar (strip_tags). La misma búsqueda de subcadena después de eliminar las etiquetas HTML, para detectar texto dividido entre etiquetas o entidades HTML.

Etapa 4: CSS con comodines. Gestiona los nombres de clase con hash generados en tiempo de compilación (CSS Modules, Styled Components). .Slogan_title__YNy5xv se convierte en [class*=”Slogan_title__”]. El selector se divide en partes y se prueban de forma independiente las 2 últimas o las N-3 últimas partes.

Etapa 5: Corrección de clase desnuda. A algunos selectores de referencia les falta el . o # inicial. Si el primer token no es una etiqueta HTML válida y no empieza por ., #, [, o *, anteponemos . y reintentamos.

Etapa 6: Escape de Tailwind. Los nombres de clase de CSS utilitario contienen [, ], :, /, que la gramática CSS obliga a escapar con \. Las pseudoclases (:hover, :nth-of-type(1)) se protegen durante el escape.

Etapas 7-10: Corrección de mojibake con ftfy. Si ninguna de las anteriores coincide, ftfy vuelve a decodificar el cuerpo y el texto para corregir la corrupción de codificación de caracteres y, a continuación, se reintentan las etapas 1-4 sobre el contenido normalizado.

Gestión de idiomas: Algunos proveedores devolvieron páginas en un idioma distinto del texto de referencia, ya sea por enrutamiento geográfico o por la localización predeterminada del sitio de destino. En estos casos, ejecutamos una comprobación adicional con detección de idioma cuando estaba disponible: se detectaba el idioma de las páginas y, cuando el idioma devuelto no coincidía con el de referencia, traducíamos el texto de referencia al idioma devuelto y repetíamos la búsqueda de subcadena. Así se evita penalizar a un proveedor que obtuvo la página correcta pero en una configuración regional distinta.

Validación de markdown: Para la prueba de extracción de markdown se ejecuta primero la misma comprobación 999, pero el pipeline de 10 etapas se reduce a una búsqueda de subcadena sin distinción entre mayúsculas y minúsculas del texto de referencia dentro del markdown devuelto (con re-decodificación ftfy en caso de fallo), ya que el markdown no tiene estructura CSS que consultar.

Preguntas frecuentes

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.

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Registro de cambios

20 actualizaciones

Todas20General17Metodología3

202620252024

1. 20 de ago

   Se ampliaron las notas del gráfico de precios con desgloses de costo Mín/Prom/Máx y descuentos por volumen por proveedor.

2. 18 de ago

   Se añadió una sección sobre la tasa de éxito por proveedor anti-bot, con los 5 principales proveedores.

3. 21 de jul

   Reemplazó los proveedores probados Oxylabs, Decodo y Crawlbase por Firecrawl, Nimble y Exa.

4. 30 de abr

   Añadida una sección explicativa sobre desbloqueadores web y una metodología de referencia de estabilidad para cinco proveedores en Amazon, Facebook, eBay, TikTok y YouTube.

5. 26 de mar

   Eliminados los datos de precios de las descripciones de productos individuales.

6. 20 de ene

   Se añadió una sección sobre cómo desbloquear sitios de YouTube y redes sociales.

Sedat Dogan

CTO

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Sedat es un líder en tecnología y seguridad de la información con 20 años de experiencia en desarrollo de software, infraestructura de redes y ciberseguridad. Sedat:
- Tiene 20 años de experiencia como hacker de sombrero blanco y gurú del desarrollo, con amplia experiencia en lenguajes de programación y arquitecturas de servidores.
- Es asesor de la junta directiva en un capital de riesgo que invierte en empresas tecnológicas en etapas tempranas y en Ödeal, una plataforma regional de pagos digitales que atiende a 125.000 comercios.
- Ha dirigido la infraestructura tecnológica y la ciberseguridad de siete elecciones nacionales y ha sido reconocido en el Salón de la Fama de la ciberseguridad por líderes tecnológicos globales, incluido Twitter.

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Revisado técnicamente por

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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