I 6 migliori LLM scraper: ChatGPT, Perplexity e Gemini
Abbiamo valutato le prestazioni dei principali fornitori di scraper LLM, tra cui Bright Data, Oxylabs e Apify, nell'estrarre output da piattaforme LLM come ChatGPT, Gemini, Perplexity e Google IA Mode.
Per garantire risultati affidabili, abbiamo eseguito 1.000 test per fornitore, ripetendo ciascun prompt 10 volte per coerenza. Il fornitore con le migliori prestazioni è descritto di seguito.
Supporto multi-modello tra i fornitori di scraper LLM
Risultati del benchmark di web scraping LLM
I fornitori assenti da specifici grafici (ad es., Oxylabs in modalità ChatGPT o Apify in modalità Google IA) sono stati omessi perché i loro tassi di successo non hanno raggiunto la soglia minima di affidabilità del 90% richiesta per questo benchmark.
Cosa si intende per scraper LLM?
Il termine viene utilizzato in due modi diversi, che richiedono strumenti differenti:
1. Scraping di piattaforme LLM: estrazione di risposte, citazioni e metadati direttamente da ChatGPT, Perplexity, Gemini e Google IA Mode. Questo è ciò che copre il nostro benchmark.
2. Scraping basato su LLM: librerie open-source che utilizzano un LLM per estrarre dati strutturati da qualsiasi sito web tramite prompt in linguaggio naturale invece di selettori CSS. Se è questo che stai cercando, consulta la nostra guida ai crawler web open-source per LLM e IA.
I migliori fornitori di web scraping LLM
Bright Data ha dimostrato le prestazioni più robuste su tutti i modelli testati, mantenendo costantemente un tasso di successo vicino al 100%. Ha superato significativamente i concorrenti nella ricchezza dei metadati, catturando fino a 25 campi in modalità ChatGPT.
Bright Data è stato l'unico fornitore a soddisfare con successo la soglia di successo del 90% per il modello Gemini, affermandosi come l'opzione più versatile per lo scraping multi-LLM basato su prompt.
Bright Data offre una varietà di modelli predefiniti per piattaforme IA.
- Scraper ChatGPT: Invia prompt all'interfaccia di ChatGPT e raccoglie le risposte.
- Ricerca Perplexity (per prompt): Raccoglie citazioni ed elenchi di fonti da Perplexity, un motore di ricerca basato su IA.
- Google Gemini e Claude (raccolta per URL): Lo Scraping Browser di Bright Data automatizza l'accesso a queste piattaforme, che presentano forti protezioni anti-bot.
- Dataset di addestramento IA: Bright Data fornisce dataset pronti di contenuti generati dall'IA, consentendo alle aziende di fare fine-tuning dei propri modelli senza scraping dei dati.
Oxylabs ha dimostrato una forte affidabilità nelle modalità Google IA e Perplexity, raggiungendo tassi di successo superiori al 94% su un'ampia gamma di campi di metadati disponibili. Tuttavia, è stato escluso dall'analisi della modalità ChatGPT poiché le sue prestazioni sono scese al di sotto della soglia obbligatoria di successo del 90%. Il suo punto di forza risiede nell'estrazione di dati strutturati tramite modelli IA incentrati sulla ricerca.
Oxylabs offre web scraper per Perplexity, ChatGPT e Google IA Mode (SGE). Lo Scraper ChatGPT consente di inviare prompt a ChatGPT, raccogliere automaticamente risposte e metadati strutturati e selezionare il paese di origine per ciascun prompt. Il rendering JavaScript è sempre abilitato per ChatGPT.
Lo Scraper ChatGPT supporta prompt fino a 4.000 caratteri. Per input più lunghi, dividi il testo in sezioni più piccole e inviale come richieste separate. Lo Scraper Perplexity utilizza il rendering JavaScript per tutte le richieste per impostazione predefinita. Le richieste batch non sono supportate né per Perplexity né per ChatGPT.
Decodo offre scraper per ChatGPT, Perplexity e Google IA Mode, con particolare enfasi sull'estrazione delle risposte di ricerca generate dall'IA di Google. Lo scraper ChatGPT include un interruttore "Web Search" che consente agli utenti di raccogliere dati di navigazione in tempo reale direttamente nell'interfaccia.
L'API supporta più formati di risposta in un'unica richiesta, inclusi HTML grezzo, JSON analizzato, Markdown, XHR e screenshot PNG, offrendo agli sviluppatori una maggiore flessibilità.
Decodo offre prezzi competitivi, con il piano "23K req" disponibile a $29 al mese, che equivale a circa $1,25 per 1.000 richieste. Oltre alla convenienza rispetto ai fornitori più grandi, il servizio include funzionalità come il rendering JavaScript e il targeting geografico.
SerpApi offre un'API Google IA Mode che consente agli utenti di estrarre risultati dalla pagina Google IA Mode e supporta query di follow-up contestuali. Utilizzando il subsequent_request_token in ogni risposta, gli utenti possono avviare nuove richieste e confrontare contenuti e layout IA su dispositivi desktop, tablet e mobili.
Il fornitore offre un piano gratuito per testare il proprio scraper, che include 250 ricerche al mese.
Lo scraper LLM di Apify ha mantenuto un alto tasso di successo (circa 99%) nella modalità ChatGPT, sebbene abbia catturato una gamma più limitata di campi di metadati (in media 4) rispetto ai suoi concorrenti.
A causa dei tassi di successo inferiori al benchmark del 90%, Apify è stato escluso dai grafici delle prestazioni per le modalità Google IA e Perplexity, suggerendo un focus più specializzato su attività standard basate su ChatGPT.
Fornisci uno schema JSON standard o un formato simile, come Pydantic. L'Actor garantisce che l'LLM elabori l'HTML grezzo e lo mappi sui campi specificati. Lo scraper LLM di Apify offre un vantaggio tecnico rispetto alle librerie self-hosted grazie al suo sistema Proxy Apify integrato, che include servizi come Bright Data e Oxylabs.
Per ridurre i costi LLM, Apify rimuove i tag non necessari come <script>, <style>, <svg> e <iframe>, insieme agli elementi di navigazione e ai metadati nascosti.
L'API ChatGPT di ScrapingBee consente agli utenti di ottenere risposte generate dall'IA integrando GPT-4 con la ricerca web in tempo reale in un'unica chiamata API. Se una richiesta fallisce, il servizio riprova automaticamente per un massimo di 30 secondi. Ogni richiesta riuscita consuma 15 crediti.
L'API fornisce output di dati strutturati in formato Markdown o JSON e incorpora citazioni delle fonti all'interno di results_markdown o tag HTML designati. Questa integrazione consente agli utenti di accedere simultaneamente ai contenuti web e alle capacità del modello linguistico, eliminando la necessità di strumenti separati di scraping e IA.
Aggiungi come fonte preferitaCome fare scraping su ciascuna piattaforma LLM
Come fare scraping su ChatGPT
Gli scraper ChatGPT inviano un prompt all'interfaccia di ChatGPT e restituiscono la risposta più i metadati strutturati (citazioni, versione del modello, timestamp). Nel nostro benchmark, Bright Data ha primeggiato per profondità dei metadati (~25 campi con ~98% di successo), mentre Apify è stato molto affidabile (~99%) ma ha restituito meno campi (~4). Oxylabs è sceso al di sotto della soglia del 90% in questa modalità.
È richiesto il rendering JavaScript; Oxylabs limita i prompt a 4.000 caratteri e non supporta le richieste batch.
Come fare scraping su Perplexity
Gli scraper Perplexity catturano il testo della risposta insieme alle citazioni e all'elenco delle fonti. Nel nostro benchmark, Bright Data (~100% · 18 campi) e Oxylabs (~94% · 13 campi) si sono posizionati nel quadrante più interessante; Decodo era subito dietro (~95% · 9 campi). Apify è sceso al di sotto della soglia in questo caso.
Il rendering JavaScript è attivo per impostazione predefinita; le richieste batch non sono supportate.
Come fare scraping su Google IA Mode
Fare scraping su Google IA Mode (SGE) significa estrarre la risposta generata dall'IA che appare sopra i risultati tradizionali, idealmente con le sue query di follow-up contestuali. Bright Data (~100% · 11 campi) e Oxylabs (~98% · 12 campi) hanno ottenuto i migliori risultati; SerpApi espone un'API Google IA Mode dedicata con un subsequent_request_token per i follow-up e il confronto a livello di dispositivo (desktop/tablet/mobile). Apify è sceso al di sotto della soglia.
Come fare scraping su Gemini
Gemini è il target più difficile in questo benchmark: solo Bright Data ha superato la soglia di affidabilità del 90% (~100% · 14 campi), utilizzando il suo Scraping Browser per gestire le protezioni anti-bot di Gemini.
Metodologia del benchmark degli scraper LLM
Ogni fornitore è stato testato con 100 prompt unici, ciascuno eseguito 10 volte, per un totale di 1.000 test per fornitore. Tutti i prompt erano domande tecniche aperte nel dominio dell'IA e del machine learning che richiedevano risposte della lunghezza di un paragrafo.
A ciascun fornitore è stato assegnato un timeout di dieci minuti per prompt. Se una richiesta incontrava un limite di velocità (HTTP 429), attendevamo dieci minuti prima di riprovare. Una pausa di due secondi tra le richieste ha contribuito a prevenire i limiti di velocità e ha garantito un benchmarking efficiente.
Successo della validazione:
Ogni prompt includeva 5 parole chiave selettore che rappresentavano i concetti fondamentali attesi nelle risposte pertinenti. Ad esempio, il prompt "Quali sono le differenze chiave tra i sistemi RAG tradizionali e i sistemi RAG agentici?" utilizzava le parole chiave: RAG, differenza, agentico, recupero e tradizionale.
Queste parole chiave hanno costituito la base della nostra validazione dei dati. Abbiamo verificato la loro presenza nel testo della risposta per valutarne l'accuratezza. Se non appariva alcuna parola chiave, la risposta veniva contrassegnata come estratta in modo errato. Per le citazioni non vuote, abbiamo verificato che fosse presente almeno un URL valido con formattazione HTTP o HTTPS corretta. Le risposte sono state classificate come valide se superavano tutti i controlli, come avvisi se fallivano a causa di contenuti vuoti o citazioni mancanti, e come errori se incontravano problemi tecnici come errori di parsing.
Successo dell'invio:
Abbiamo misurato la percentuale di richieste API accettate dal fornitore di scraping. Una richiesta era considerata riuscita se restituiva un codice di stato HTTP 200 o 201 e includeva un identificatore di lavoro valido o una risposta immediata. Questa metrica rifletteva l'affidabilità dell'infrastruttura del fornitore prima dell'inizio dello scraping.
Successo dell'esecuzione:
Abbiamo misurato la proporzione di richieste accettate che hanno completato il lavoro di scraping e restituito i dati.
Abbiamo monitorato questi tre tassi di successo lungo l'intera pipeline per identificare i punti di errore in ogni fase. Per l'analisi finale, riportiamo il tasso di successo della validazione, poiché misura le prestazioni end-to-end dalla chiamata API fino al contenuto semanticamente rilevante e verificato con citazioni. Sebbene un fornitore possa raggiungere il 100% di successo nell'invio e nell'esecuzione, il Successo della Validazione determina se i dati estratti sono utilizzabili nelle applicazioni di produzione.
Tempo di esecuzione:
La durata necessaria per ricevere una risposta completa. Per i fornitori asincroni come Bright Data e Apify, questo includeva il periodo di polling dall'invio del lavoro al completamento. Per i fornitori sincroni come Oxylabs, era il tempo totale trascorso per la richiesta.
Per mantenere un elevato standard di qualità dei dati, i fornitori con un tasso di successo superiore al 90% sono stati rappresentati nei grafici comparativi. Di conseguenza, Oxylabs (modalità ChatGPT) e Apify (modalità Google IA) sono stati esclusi perché le loro prestazioni sono scese al di sotto di questo benchmark. Vale anche la pena notare che Bright Data è stato l'unico fornitore a utilizzare Gemini per lo scraping basato su prompt in questo test.
Metadati disponibili:
Abbiamo contato il numero di campi di dati strutturati restituiti insieme al testo grezzo, inclusi citazioni, link, testo della risposta, posizione, versione del modello e altri.
Cita questa ricerca
Scegli il formato adatto a dove pubblicherai. Incollare la versione con link nel tuo CMS preserva il backlink.
@misc{karatas2026,
author = {Karatas, Gulbahar and Şipi, Nazlı},
title = {{I 6 migliori LLM scraper: ChatGPT, Perplexity e Gemini}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/llm-scrapers}},
note = {AIMultiple. Consultato il 29 Giugno 2026}
}
Sii il primo a commentare
Il tuo indirizzo email non verrà pubblicato. Tutti i campi sono obbligatori. I commenti vengono lasciati nella loro lingua originale.