Top 6 scrapers LLM: ChatGPT, Perplexity & Gemini
Nous avons évalué les performances des principaux fournisseurs de scrapers LLM, dont Bright Data, Oxylabs et Apify, dans l'extraction des résultats des plateformes LLM telles que ChatGPT, Gemini, Perplexity et Google IA Mode.
Pour garantir des résultats fiables, nous avons effectué 1,000 tests par fournisseur, en répétant chaque prompt 10 fois pour assurer la cohérence. Le fournisseur le plus performant est détaillé ci-dessous.
Prise en charge multi-modèle parmi les fournisseurs de scrapers LLM
Résultats du benchmark de scraping web LLM
Les fournisseurs absents de certains graphiques (par exemple, Oxylabs en mode ChatGPT ou Apify en mode Google IA) ont été omis car leurs taux de réussite n'atteignaient pas le seuil de fiabilité minimum de 90% requis pour ce benchmark.
Qu'est-ce qu'un scraper LLM ?
Le terme est utilisé de deux manières différentes, qui nécessitent des outils distincts :
1. Scraping de plateformes LLM : extraction de réponses, citations et métadonnées directement depuis ChatGPT, Perplexity, Gemini et Google IA Mode. C'est ce que couvre notre benchmark.
2. Scraping alimenté par LLM : bibliothèques open source qui utilisent un LLM pour extraire des données structurées de n'importe quel site web via des prompts en langage naturel au lieu de sélecteurs CSS. Si c'est ce que vous recherchez, consultez notre guide des crawlers web open source pour LLM & IA.
Meilleurs fournisseurs de scraping web LLM
Bright Data a démontré les performances les plus robustes sur tous les modèles testés, maintenant constamment un taux de réussite proche de 100%. Il a largement surpassé ses concurrents en richesse de métadonnées, capturant jusqu'à 25 champs en mode ChatGPT.
Bright Data a été le seul fournisseur à atteindre avec succès le seuil de réussite de 90% pour le modèle Gemini, s'imposant comme l'option la plus polyvalente pour le scraping multi-LLM basé sur des prompts.
Bright Data propose une variété de modèles préconçus pour les plateformes d'IA.
- Scraper ChatGPT : Soumet des prompts à l'interface ChatGPT et collecte les réponses.
- Recherche Perplexity (par prompt) : Recueille les citations et les listes de sources depuis Perplexity, un moteur de recherche alimenté par l'IA.
- Google Gemini et Claude (collecte par URL) : Le Scraping Browser de Bright Data automatise l'accès à ces plateformes, qui disposent de solides protections anti-bots.
- Datasets d'entraînement IA : Bright Data fournit des datasets prêts à l'emploi de contenu généré par l'IA, permettant aux entreprises d'affiner leurs modèles sans scraper de données.
Oxylabs a démontré une forte fiabilité dans les modes Google IA et Perplexity, atteignant des taux de réussite supérieurs à 94% sur un large éventail de champs de métadonnées disponibles. Cependant, il a été exclu de l'analyse du mode ChatGPT car ses performances sont tombées en dessous du seuil de réussite obligatoire de 90%. Sa force réside dans l'extraction de données structurées via des modèles d'IA axés sur la recherche.
Oxylabs propose des scrapers web pour Perplexity, ChatGPT et Google IA Mode (SGE). Le ChatGPT Scraper vous permet d'envoyer des prompts à ChatGPT, de collecter automatiquement les réponses et les métadonnées structurées, et de sélectionner le pays d'origine pour chaque prompt. Le rendu JavaScript est toujours activé pour ChatGPT.
Le ChatGPT Scraper prend en charge les prompts jusqu'à 4,000 caractères. Pour les entrées plus longues, divisez votre texte en sections plus petites et soumettez-les en tant que requêtes séparées. Le Perplexity Scraper utilise le rendu JavaScript pour toutes les requêtes par défaut. Les requêtes par lot ne sont pas prises en charge pour Perplexity ni pour ChatGPT.
Decodo propose des scrapers pour ChatGPT, Perplexity et Google IA Mode, avec un accent particulier sur l'extraction des réponses de recherche générées par l'IA de Google. Le scraper ChatGPT inclut une option « Web Search » qui permet aux utilisateurs de collecter des données de navigation en temps réel directement dans l'interface.
L'API prend en charge plusieurs formats de réponse en une seule requête, notamment HTML brut, JSON analysé, Markdown, XHR et captures d'écran PNG, offrant aux développeurs une plus grande flexibilité.
Decodo propose des tarifs compétitifs, avec le forfait « 23K req » disponible à 29 $ par mois, ce qui revient à environ 1.25 $ par 1,000 requêtes. En plus de son prix abordable par rapport aux grands fournisseurs, le service inclut des fonctionnalités telles que le rendu JavaScript et le ciblage par géolocalisation.
SerpApi propose une API Google IA Mode qui permet aux utilisateurs d'extraire les résultats de la page Google IA Mode et prend en charge les requêtes de suivi contextuelles. En utilisant le subsequent_request_token dans chaque réponse, les utilisateurs peuvent lancer de nouvelles requêtes et comparer le contenu et la mise en page de l'IA sur les appareils de bureau, les tablettes et les mobiles.
Le fournisseur propose un forfait gratuit pour tester son scraper, comprenant 250 recherches par mois.
Le scraper LLM d'Apify a maintenu un taux de réussite élevé (environ 99%) en mode ChatGPT, bien qu'il ait capturé une gamme plus limitée de champs de métadonnées (4 en moyenne) par rapport à ses pairs.
En raison de taux de réussite inférieurs au seuil de référence de 90%, Apify a été exclu des graphiques de performance pour les modes Google IA et Perplexity, suggérant une focalisation plus spécialisée sur les tâches standard pilotées par ChatGPT.
Vous fournissez un schéma JSON standard ou un format similaire, tel que Pydantic. L'Acteur s'assure que le LLM traite le HTML brut et le mappe sur vos champs spécifiés. Le scraper LLM d'Apify offre un avantage technique par rapport aux bibliothèques auto-hébergées grâce à son système Apify Proxy intégré, qui inclut des services comme Bright Data et Oxylabs.
Pour réduire les coûts LLM, Apify supprime les balises inutiles telles que <script>, <style>, <svg> et <iframe>, ainsi que les éléments de navigation et les métadonnées cachées.
L'API ChatGPT de ScrapingBee permet aux utilisateurs d'obtenir des réponses générées par l'IA en intégrant GPT-4 à la recherche web en temps réel en un seul appel API. Si une requête échoue, le service réessaie automatiquement jusqu'à 30 secondes. Chaque requête réussie consomme 15 crédits.
L'API fournit des sorties de données structurées aux formats Markdown ou JSON et intègre les citations sources dans results_markdown ou des balises HTML désignées. Cette intégration permet aux utilisateurs d'accéder simultanément au contenu web et aux capacités des modèles de langage, éliminant le besoin d'outils de scraping et d'IA distincts.
Ajouter comme source préféréeComment scraper chaque plateforme LLM
Comment scraper ChatGPT
Les scrapers ChatGPT soumettent un prompt à l'interface ChatGPT et renvoient la réponse ainsi que des métadonnées structurées (citations, version du modèle, horodatages). Dans notre benchmark, Bright Data a dominé sur la profondeur des métadonnées (~25 champs à ~98% de réussite), et Apify était très fiable (~99%) mais a renvoyé moins de champs (~4). Oxylabs est tombé en dessous du seuil de 90% dans ce mode.
Le rendu JavaScript est requis ; Oxylabs limite les prompts à 4,000 caractères et ne prend pas en charge les requêtes par lot.
Comment scraper Perplexity
Les scrapers Perplexity capturent le texte de la réponse ainsi que les citations et la liste des sources. Dans notre benchmark, Bright Data (~100% · 18 champs) et Oxylabs (~94% · 13 champs) se sont positionnés dans le quadrant le plus attractif ; Decodo suivait de près (~95% · 9 champs). Apify est tombé en dessous du seuil ici.
Le rendu JavaScript est activé par défaut ; les requêtes par lot ne sont pas prises en charge.
Comment scraper Google IA Mode
Scraper Google IA Mode (SGE) signifie extraire la réponse générée par l'IA qui apparaît au-dessus des résultats traditionnels, idéalement avec ses requêtes de suivi contextuelles. Bright Data (~100% · 11 champs) et Oxylabs (~98% · 12 champs) ont obtenu les meilleurs résultats ; SerpApi expose une API Google IA Mode dédiée avec un subsequent_request_token pour les suivis et une comparaison au niveau des appareils (bureau/tablette/mobile). Apify est tombé en dessous du seuil.
Comment scraper Gemini
Gemini est la cible la plus difficile de ce benchmark : seul Bright Data a franchi le seuil de fiabilité de 90% (~100% · 14 champs), en utilisant son Scraping Browser pour gérer les protections anti-bots de Gemini.
Méthodologie du benchmark des scrapers LLM
Chaque fournisseur a été testé avec 100 prompts uniques, chacun exécuté 10 fois, produisant 1,000 tests au total par fournisseur. Tous les prompts étaient des questions techniques ouvertes dans le domaine de l'IA et du machine learning nécessitant des réponses de la longueur d'un paragraphe.
Chaque fournisseur s'est vu attribuer un délai d'attente de dix minutes par prompt. Si une requête rencontrait une limite de débit (HTTP 429), nous attendions dix minutes avant de réessayer. Une pause de deux secondes entre les requêtes a permis d'éviter les limites de débit et d'assurer un benchmark efficace.
Succès de validation :
Chaque prompt comprenait 5 mots-clés sélecteurs proxy les concepts fondamentaux attendus dans les réponses pertinentes. Par exemple, le prompt « What are the key differences between traditional RAG and agentic RAG systems? » utilisait les mots-clés : RAG, différence, agentic, retrieval et traditional.
Ces mots-clés ont constitué la base de notre validation des données. Nous avons vérifié leur présence dans le texte de la réponse pour évaluer l'exactitude. Si aucun mot-clé n'apparaissait, la réponse était marquée comme incorrectement extraite. Pour les citations non vides, nous avons vérifié qu'au moins une URL valide avec un formatage HTTP ou HTTPS approprié était présente. Les réponses ont été classées comme valides si elles réussissaient tous les contrôles, comme avertissements si elles échouaient en raison d'un contenu vide ou de citations manquantes, et comme erreurs si elles rencontraient des problèmes techniques tels que des échecs d'analyse.
Succès de soumission :
Nous avons mesuré le pourcentage de requêtes API acceptées par le fournisseur de scraping. Une requête était réussie si elle renvoyait un code de statut HTTP 200 ou 201 et incluait un identifiant de tâche valide ou une réponse immédiate. Cette métrique reflétait la fiabilité de l'infrastructure du fournisseur avant le début du scraping.
Succès d'exécution :
Nous avons mesuré la proportion de requêtes acceptées qui ont terminé le travail de scraping et renvoyé des données.
Nous avons suivi ces trois taux de réussite tout au long du pipeline pour identifier les points de défaillance à chaque étape. Pour l'analyse finale, nous rapportons le taux de succès de validation, car il mesure la performance de bout en bout, de l'appel API au contenu sémantiquement pertinent et vérifié par citation. Bien qu'un fournisseur puisse atteindre 100% de succès de soumission et d'exécution, le succès de validation détermine si les données scrapées sont utilisables dans des applications de production.
Temps d'exécution :
La durée nécessaire pour recevoir une réponse complète. Pour les fournisseurs asynchrones tels que Bright Data et Apify, cela incluait la période d'interrogation de la soumission à l'achèvement de la tâche. Pour les fournisseurs synchrones comme Oxylabs, il s'agissait du temps total écoulé pour la requête.
Pour maintenir un haut standard de qualité des données, les fournisseurs avec un taux de réussite supérieur à 90% ont été représentés dans les graphiques comparatifs. En conséquence, Oxylabs (mode ChatGPT) et Apify (mode Google IA) ont été exclus car leurs performances sont tombées en dessous de ce seuil. Il convient également de noter que Bright Data a été le seul fournisseur à utiliser Gemini pour le scraping basé sur des prompts dans ce test.
Métadonnées disponibles :
Nous avons compté le nombre de champs de données structurées renvoyés avec le texte brut, y compris les citations, les liens, le texte de réponse, la localisation, la version du modèle, entre autres.
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author = {Karatas, Gulbahar and Şipi, Nazlı},
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year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/llm-scrapers}},
note = {AIMultiple. Consulté le 29 Juin 2026}
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