Top 6 LLM scrapers: ChatGPT, Perplexity & Gemini
Nous avons évalué les performances des principaux fournisseurs de scrapers LLM, notamment Bright Data, Oxylabs et Apify, pour l'extraction des sorties des plateformes LLM telles que ChatGPT, Gemini, Perplexity et Google IA Mode.
Pour garantir des résultats fiables, nous avons exécuté 1 000 tests par fournisseur, en répétant chaque prompt 10 fois pour la cohérence. Le fournisseur le plus performant est détaillé ci-dessous.
Prise en charge multi-model parmi les fournisseurs de scrapers LLM
Résultats du benchmark de web scraping LLM
Les fournisseurs absents de certains graphiques (par ex., Oxylabs en mode ChatGPT ou Apify en mode Google IA) ont été omis car leurs taux de réussite n'ont pas atteint le seuil de fiabilité minimale de 90 % requis pour ce benchmark.
Qu'est-ce qu'un scraper LLM ?
Ce terme est utilisé de deux manières différentes, et elles nécessitent des outils différents :
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 assisté 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 plutôt que des sélecteurs CSS. Si c'est ce que vous recherchez, consultez notre guide sur les crawlers web open source pour LLM & l'IA.
Meilleurs fournisseurs de web scraping LLM
Bright Data a démontré les performances les plus robustes sur tous les models testés, en maintenant constamment un taux de réussite proche de 100 %. Il a nettement surpassé ses concurrents en richesse des métadonnées, en capturant jusqu'à 25 champs en mode ChatGPT.
Bright Data a atteint avec succès le seuil de réussite de 90 % pour le model Gemini, ce qui en fait l'option la plus polyvalente pour le scraping multi-LLM basé sur des prompts.
Bright Data propose une variété de modèles pré-construits pour les plateformes d'IA.
- Scraper ChatGPT : Soumet des prompts à l'interface ChatGPT et collecte les réponses.
- Recherche Perplexity (par prompt) : Rassemble les citations et listes de sources de Perplexity, un moteur de recherche propulsé 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 de fine-tuner leurs models 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 models d'IA axés sur la recherche.
Oxylabs propose des scrapers web pour Perplexity, ChatGPT et Google IA Mode (SGE). Le Scraper ChatGPT 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 Scraper ChatGPT prend en charge des prompts jusqu'à 4 000 caractères. Pour les entrées plus longues, divisez votre texte en sections plus petites et soumettez-les comme des requêtes distinctes. Le Scraper Perplexity utilise le rendu JavaScript pour toutes les requêtes par défaut. Les requêtes par lots 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 un interrupteur « 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 dans une seule requête, notamment Raw HTML, Parsed JSON, Markdown, XHR et des captures d'écran PNG, offrant aux développeurs une plus grande flexibilité.
Decodo propose des tarifs compétitifs, avec le plan « 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 fournisseurs plus importants, le service inclut des fonctionnalités telles que le rendu JavaScript et le ciblage géographique.
SerpApi propose une Google IA Mode API qui permet aux utilisateurs d'extraire des 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 ordinateurs de bureau, tablettes et appareils mobiles.
Le fournisseur propose un plan 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 n'ait capturé qu'une gamme plus limitée de champs de métadonnées (4 en moyenne) par rapport à ses pairs.
En raison de taux de réussite tombés en dessous du benchmark de 90 %, Apify a été exclu des graphiques de performance pour les modes Google IA et Perplexity, ce qui suggère une focalisation plus spécialisée sur les tâches standard pilotées par ChatGPT.
Vous fournissez un JSON Schema standard ou un format similaire, tel que Pydantic. L'Actor garantit que le LLM traite le HTML brut et le mappe vers vos champs spécifiés. Le scraper LLM d'Apify offre un avantage technique par rapport aux bibliothèques auto-hébergées grâce à son système intégré Apify Proxy, 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 masquées.
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 dans un seul appel API. Si une requête échoue, le service réessaie automatiquement pendant 30 secondes maximum. Chaque requête réussie consomme 15 crédits.
L'API fournit des sorties de données structurées aux formats Markdown ou JSON et intègre les citations de sources dans results_markdown ou dans les balises HTML désignées. Cette intégration permet aux utilisateurs d'accéder simultanément au contenu web et aux capacités des models de langage, éliminant ainsi le besoin d'outils de scraping et d'IA séparés.
Comment scraper chaque plateforme LLM
Comment scraper ChatGPT
Les scrapers ChatGPT soumettent un prompt à l'interface ChatGPT et renvoient la réponse ainsi que les métadonnées structurées (citations, version du model, horodatages). Dans notre benchmark, Bright Data a dominé en profondeur de métadonnées (environ 25 champs avec un taux de réussite d'environ 98 %), et Apify a été très fiable (environ 99 %) mais a renvoyé moins de champs (environ 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 lots.
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 classés dans le quadrant le plus attractif ; Decodo suivait de près (95 % · 9 champs). Apify est tombé sous le seuil ici.
Le rendu JavaScript est activé par défaut ; les requêtes par lots 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 meilleures performances ; SerpApi expose une Google IA Mode API dédiée avec un subsequent_request_token pour les suivis et une comparaison au niveau des appareils (ordinateur/tablette/mobile). Apify est tombé en dessous du seuil.
Comment scraper Gemini
Gemini est la cible la plus difficile de ce benchmark : 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.
Ajouter comme source préféréeMéthodologie du benchmark des scrapers LLM
Chaque fournisseur a été testé avec 100 prompts uniques, chacun exécuté 10 fois, ce qui donne 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'expiration 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 contribué à prévenir les limites de débit et à garantir un benchmarking efficace.
Succès de validation :
Chaque prompt comprenait 5 mots-clés sélecteurs proxy les concepts clés attendus dans les réponses pertinentes. Par exemple, le prompt « Quelles sont les principales différences entre les systèmes RAG traditionnels et les systèmes RAG agentiques ? » utilisait les mots-clés : RAG, différence, agentique, récupération et traditionnel.
Ces mots-clés ont servi de base à 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 extraite de manière incorrecte. Pour les citations non vides, nous avons vérifié qu'au moins une URL valide avec un formatage HTTP ou HTTPS correct était présente. Les réponses étaient classées comme valides si elles passaient toutes les vérifications, 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 job 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 mené à bien 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 les performances de bout en bout, de l'appel API jusqu'au contenu sémantiquement pertinent et vérifié par les citations. Même si un fournisseur peut atteindre 100 % de succès de soumission et d'exécution, le succès de validation détermine si les données scrapées sont utilisables dans les 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 de polling depuis la soumission du job jusqu'à son achèvement. Pour les fournisseurs synchrones comme Oxylabs, il s'agissait du temps total écoulé pour la requête.
Pour maintenir un haut niveau de qualité des données, les fournisseurs avec un taux de réussite supérieur à 90 % ont été représentés dans les graphiques comparatifs. Par conséquent, Oxylabs (mode ChatGPT) et Apify (mode Google IA) ont été exclus car leurs performances sont tombées en dessous de ce benchmark. Il convient également de noter que Bright Data a été le seul fournisseur à employer 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, notamment les citations, les liens, le texte de la réponse, la localisation, la version du model, entre autres.
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